利用图像局部视觉特征的自适应盲水印

利用人类视觉特征提出了一种DCT域的自适应盲水印嵌入算法。该算法首先将载体图像划分为图像块序列,运用人类视觉特征将图像块分为三类:平滑块序列、边缘块序列和纹理块序列。对不同类块序列嵌入不同强度的水印信息,增强了水印的不可见性。实验结果表明,该算法具有较强的鲁棒性,同时能保证含水印图像的质量。

基于LBP和栈式自动编码器的人脸识别算法研究

LBP算法对光照敏感且能有效地提取图像的纹理结构特征。提出一种基于局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)和栈式自动编码器(Stacked Autoencoders,SAE)的人脸识别算法。用统一模式LBP算子提取分块后的人脸图像的直方图,按顺序连接形成整幅图像的LBP特征,并将其作为栈式自动编码器的输入,完成进一步的特征提取,实现人脸图像的识别与分类。在Extended Yale B等数据库上的实验结果表明,该算法与传统的人脸识别算法和标准的栈式自动编码器相比,对光照变化有更强的鲁棒性,具有更好的识别效果。

煤矿安全管理的几种策略

减少安全生产事故，关键是要落实安全责任主体，现在好多煤矿，往往制定的安全技术措施不少，可执行上却大打折扣，没有达到预期的效果，其中很重要的一个原因是安全责任主体不明确。下面有几种安全管理策略，供大家参考：

基于平行语料库的“大家”的对应研究

本文基于英汉、汉英双向平行语料库对现代汉语人称代词"大家"和它在英语中的对应项进行描写和分析。研究发现,"大家"在英语中的功能对等项有everybody等全称代词、第一、二、三人称复数代词、people、the crowd等指人的集体名词、other等他称代词、both等指双数的代词、无施事被动式、there be构式和零形式。我们运用对比语言学、翻译学、语义学和功能类型学的概念和理论解释了这些对应现象。本文也证明了双向平行语料库在上述几个领域的研究中的作用。

词汇类型学视角下的英汉语<相遇>类动词对比研究

本文将类型学、词汇类型学的视野和研究方法引入英汉语的<相遇>类动词的对比研究中。我们发现:1)英汉语的相遇类动词普遍具有多义性;2)这两种语言的该类动词词汇化的义素都大体相同。英汉语相遇类动词的主要区别在于:1)具体动词共词化的范围不同:英语该类动词的典型meet的多义性比其在汉语中的对应词"相遇"高很多;2)和英语相比,汉语有更多符合相互动词原型的相遇动词:很多含有"相"、"交"的动词都是不及物的。从类型学的角度,本文发现<看见>和<相遇-社会(约会)>共词化、<相遇-空间>和<结识>共词化有可能是语言中常见的现象。

英汉语被动化的概念基础

本文提出"被动化的事件及物性假说"即"事件及物性"(说话人对事件力传递的有效性的判断)是英汉语句子被动化的概念基础,事件及物性的高低决定句子被动化的可能性和难易程度;事件及物性涉及事件的参与者和事件的完成情况等方面。以往研究不易解释清楚的被动句均是低及物性事件,其被动化的可能性来自于这些事件识解为一个参与者(主体)针对另一个参与者(客体)的行为的可能性,而被动化的目的是为了使一般情况下不看作行为对象的实体成为话语层面上描述的对象。英汉语被动化的概念基础一致,对事件及物性的要求也大体一致,只在个别条件上略有差别。