基于Fisher准则改进线性判别回归分类的人脸识别

为了提高线性回归分类LRC(Linear Regression Classification)算法的鲁棒性,提出一种基于Fisher准则改进的线性判别回归分类算法。首先根据Fisher准则最大化类间重建误差与类内重建误差的比值,为LRC找到最优投影矩阵;然后利用最优投影矩阵将训练图像及测试图像投影到各个类的特征子空间;最后,计算出测试图像与各个训练图像之间的欧氏距离,并利用K-近邻分类器完成人脸的识别。在FERET和AR人脸数据库上的实验验证了本文算法的有效性。实验结果表明,相比其他回归分类算法,该算法取得了更好的识别效果。

基于自正则化非负编码和自适应距离度量学习的视频人脸识别

针对鲁棒人脸识别中K近邻分类无法利用图像集中附加信息的问题,提出基于自正则化非负编码(SRNNC)和自适应距离度量学习的方法。首先,利用样本图像和从样本获得的仿射包模型联合表示一幅图像并进行自正则化非负编码;然后,通过保留大间距架构中数据之间的相似关系来学习更具判别性的马氏距离度量;最后,利用维度加权马氏距离和K近邻分类器完成人脸分类。针对灰度像素值和局部二值模式进行测试,在UCSD/Honda、CMU Moby和You Tube明星数据集上的实验表明,相比其他几种较为新颖的识别方法,该方法取得了更好的识别性能。

改进的线性判别回归分类人脸识别算法

对线性回归分类算法进行了改进。考虑了线性回归分类算法中没有考虑的类间信息,通过选择类模式的投影方向判别不同类的模式,不同类的模式互相远离,相同类的模式尽可能靠近来估计投影矩阵;再利用投影矩阵将训练图像及测试图像投影到各类的特征子空间;最后,计算出测试图像与训练图像间的距离,利用K-近邻分类器完成人脸的识别。在FERET人脸数据库上进行实验验证。实验结果表明,相比其他回归分类算法,本算法取得了更好的识别效果。

分布式遥感图像处理中的若干关键技术

遥感技术已经被广泛的应用到民事领域和军事领域,成为获取信息数据的一种最好途径。本文主要围绕分布式遥感图像处理技术之下,分析其在运用的过程中常出现的问题和关键技术。

基于Fisher的线性判别回归分类算法

为了提高线性回归分类(LRC)算法的鲁棒性,提出了一种基于Fisher准则的线性判别回归分类算法。利用Fisher准则将类间与类内重建误差的比值最大化,找到线性回归分类的最优投影矩阵;再将训练图像及测试图像投影到各类的特征子空间;求得各训练图像与测试图像间的欧氏距离,最后用K-近邻分类器完成人脸识别。在AR人脸数据库上的实验结果表明,相比其他回归分类算法,算法取得了更好的识别效果。

基于相关滤波算法的光照变化人脸识别

为了减少人脸识别中由于光照变化而严重影响识别性能的问题,设计了一种基于相关滤波器的最优相关滤波算法.采用二维主成分分析法重构人脸图像,生成相关性过滤器(OPICF)及重构相关性滤波器(RCF);再将测试图像投影到二维子空间,利用重构相关性滤波器重构图像;最后,根据提前设定的光照容限阈值完成人脸的识别.在扩展Yale B人脸数据库上对提出的算法进行了有效性验证,结果表明,本文算法有更高的识别率.

一种改进的迭代函数系统吸引子逼近算法

在分析比较已有迭代函数系统吸引子逼近算法的基础上,提出了一种改进的算法.通过绘制分形图时先对迭代函数迭代后的点及其原像点增加标记来判断某一点是否已经被迭代运算过,有效减少了计算点的个数,提高了计算效率.经实验验证效果明显.

兰州新区规划国土资源管理信息平台的设计与实现

规划国土资源信息平台是数字新区建设的重要组成部分.设计了兰州新区规划国土资源管理信息平台,介绍了建设背景和建设目标,研究了系统构成和数据组织,阐述了系统的功能组织和各子系统的主要功能,详细讨论了系统实现的几个关键技术.

一种优化自正则化非负编码的图像集人脸识别方法

针对图像集分类中无法确保特征空间的每个位置上的良好性能的问题,提出一种优化自正则化非负编码方法。首先,将图像集由萁样本图像和从样本获得的仿射包联合表示,并将其集间距离表示为自正则化非负约束的仿射包的最近点间的距离;然后,通过维度加权马氏距离进行度量;最后,利用K近邻分类器完成人脸分类。结果表明:在UCSD/Honda明星数据集上针对灰度像素值模式的实验相比其他几种较为新颖的识别方法具有更好的识别性能。

弱正则*-半群的E-酉覆盖和纯覆盖

证明了半群S和T的子直积是弱正则*-半群时S和T也是弱正则*-半群.给出弱正则*-半群的子直积的构造.利用这一构造定理,研究弱正则*-半群的E-酉覆盖和纯覆盖.

拟正则^＊-半群的半直积和子直积

研究了拟正则*-半群的半直积.给出了拟正则*-半群的子直积的构造.

P_n^k的邻点可区别正常边染色

主要讨论了Pkn的邻点可区别正常边染色,具体验证了邻点可区别正常边染色色数的猜想对该类图是成立的.

图的邻点可区别正常边染色

图的邻点可区别正常边染色是指图G的一个正常边染色f使得任意相邻两点的着色集合不同.针对染色色数的上界进行研究,通过Vizing定理以及Lovasz一般局部引理,用概率方法得到了邻点可区别正常边染色色数的一个较好的上界Δ+4.

图形图像处理中的计算机技术应用

阐述图形图像处理中的关键计算机技术及其应用,包括人脸识别、平面设计、工业生产、辅助设计中的CAD技术与数字化技术应用。

基于深度学习的移动物体检测

本文为解决深度学习中无法达到对多张照片移动目标物体识别的需求,提出一种基于深度学习的移动物体检测方法。首先利用前馈神经网络中目标定位技术设计目标定位模型,计算出目标边界框的大概位置,再基于时间空间融合方法提取特征,以3D卷积网络提取时间信息对移动目标行为进行预测,通过级联分类器剔除非有效目标,有效提高了移动物体检测的准确性和效率。

电动汽车永磁同步电机控制策略研究

针对电动汽车永磁同步电机控制系统工作时,存在精度低、抗干扰能力弱等问题,在分析永磁同步电机数学模型的基础上,搭建驱动电机双闭环调速控制系统模型,引入了自适应模糊PID控制方法。利用MATLAB/Simulink实现了系统的设计和仿真。结果表明:在同等环境下,相比较普通PID控制,该系统应用自适应模糊PID控制方法具有更好的抗干扰能力,在应用到电动汽车驱动当中有良好的速度跟随性和适应性。

基于关联规则和ART的电子商务推荐系统应用研究

针对传统电子商务推荐系统环境中存在数据集噪声、定量规则发现等影响自动推荐性能的问题,提出了一种关联规则结合ART模型的改进算法,将其应用于电子商务中的自动推荐,实验结果表明该算法进行自动推荐时运行稳定,推荐商品相关性较高。

基于维度加权马氏距离的视频人脸识别

针对人脸识别中图像集中附加信息利用率较低的问题,设计了一种维度加权的马氏距离度量方法,首先利用大间距架构中数据之间的相似关系来对马氏距离度量进行学习,再对其进行维度加权并结合K近邻分类器完进行人脸分类。结果表明:该方法在You Tube明星数据集上进行视频人脸识别的效果优于其它方法。