基于低秩特征脸与协同表示的人脸识别算法

在人脸识别中,人脸图像往往受到表情、光照、遮挡、姿态变化的影响,对此本文提出一种基于低秩特征脸与协同表示的人脸识别算法。该算法先用低秩矩阵恢复算法分解出训练样本图像的误差图像,再分别对训练样本与误差图像提取特征构造特征字典,计算测试样本图像特征字典下的协同表示系数,最后通过重构误差进行分类。通过AR和ORL人脸库进行实验,结果表明,本文提出的人脸识别算法的识别率、识别速率得到有效提高。

消费者个体特征对在线评论有效性的影响研究

随着电子商务的高速发展,面对海量的网络销售商家和平台,如何甄别出有效的在线评论信息从而提高网购消费者的购物决策是个重要的研究课题。因此开展对在线评论有效性的研究具有重要的理论价值和实践意义。围绕"消费者个体特征与在线评论有效性"这一主线,构建消费者个体特征对在线评论有效性影响的理论模型,通过设计测量量表,对收集的样本数据进行因子分析和回归模型验证。研究结果表明,消费者心理特征、认知特征和行为特征均对在线评论有效性有显著正向影响,人口统计特征对在线评论有效性没有显著影响。

加快我国经济结构调整的战略选择

“十五”时期进行的经济结构调整 ,是在中国即将加入WTO和市场经济体制初步建立的背景下进行的 ,面临着激烈的市场竞争压力和沉重的历史包袱。把握好经济结构调整这条主线 ,必须依靠科技进步 ,坚持制度性调整与经济性调整并举 ,局部性调整与整体性调整相协调 ,长期调整与短期调整相结合 ,投资结构的高与低相结合 ,集约化调整与就业安排型调整的结合。经济结构调整应进一步加强和改善以市场为基础的宏观调控 ,加快投资体制改革 ,制止重复建设 ,加快建立现代企业制度 ,强化建立现代化企业制度在结构调整中的重要地位。

西部大开发中的财政投资政策研究

财政投资政策作为宏观经济政策的重要组成部分,与区域经济发展密切相关,是政府调控经济运行、缩小东西差距的一种行之有效的手段。总结西部发展中财政投资政策的经验教训,抓住此次西部大开发的机遇,制定科学、合理的财政投资政策,不失为加快西部发展的一种可行思路和现实选择。一、西部财政投资的现状及问题国家加大了对中西部重点建设投资的力度,逐步增加了中西部基础设施投资的比重。1999年,西部12个省市区共使用国家预算内资金367.81亿元用于固定资产投资,其中基建投资347.01亿元,技改投资20.79亿元,分别占全国的23.2%、23.5%和19.3%。从地区分布看,国家对西部投资主要在陕西、重庆、新疆、四川、广西、内蒙古等地区,六省区合计占全国的15.03%,占西部地区的64.8%。从人均占用国家投资来看,西藏因特殊情况人均占用国家投资高达990.4元,然后依次是新疆251.4元、宁夏250.6元、青海238.8元、重庆146.2元、陕西140.2元。

UCG、ECG 诊断高血压病致左室肥厚88例临床分析

临床资料本组高血压病88例,其中男56例,女32例,年龄24岁～86岁,平均57.6岁。对照组42例,系在同期、同一条件下,无心、脑、肾改变的正常人。其中男36例,女6例;年龄24岁～65岁,平均46.9岁。

应用普通B超探头进行超声引导穿刺68例分析

我院自1986年开始摸索应用普通 B 超探头超声引导穿刺,截止目前已临床应用68例,现报道如下:材料与方法本组68例中男35例,女33例。年龄8天～87岁。应用日本 AlokaSSD-256型实时线性超声仪,标准机件,3.5MHz

混合样本协同表示算法的人脸识别研究

在人脸识别中,人脸图像受到表情、光照、遮挡、姿态变化、特别是训练样本数量的影响,而现实中经常只获得少量的训练样本,由于原始样本生成虚拟样本可以增加训练样本的数量,分析提出原始样本与轴对称样本融合的协同表示算法。首先生成镜像样本与轴对称样本,再在协同表示分类器下分类,最后加权值融合,分析不同权值下的人脸识别率。实验结果显示原始样本、镜像样本与轴对称样本融合能提高识别率,而原始样本与轴对称样本融合的识别率更加优越,较原始样本,识别率提高2%~9%,比原始样本与镜像样本融合高1%~5%。结果表明本文提出方法能有效提高人脸识别率。

建筑施工企业成本管理问题与完善对策的探讨

在最近几年,我国的经济发展模式发生了较大的变化,各行业的经济发展速度都有所放缓,国家提倡企业走可持续发展道路,实施创新驱动战略,用技术的进步推动企业的发展,在这样一种宏观经济环境下,施工企业需要结合自身的发展特点,对企业以前的成本管理模式加以调整与变化,从而适应新形势下的市场环境。本篇文章将阐述建筑施工企业成本管理特征,探讨成本控制管理的主要内容以及方法,分析当其工作存在的问题,并对于具体创新方面提出一些合理的见解。

人脸识别技术在高校宿管的应用研究

在科技技术高速发展中,智能化推广普及,人脸识别技术广泛应用于实际生活中,各类应用中逐渐推广普遍,在高校宿舍管理中,由于人员众多,管理监督工作量巨大,面对数量庞大的学生,宿舍管理员辨识是否为本宿舍学生非常困难,为应对高效率管理与高质量校园建设,保障学校学生生活环境的安全舒适,高校逐步引进人脸识别技术辅助管理,接轨信息化高科技应用,能减少宿管人员工作量,也提高宿舍的综合管理能力。

家畜霉菌毒素中毒和霉烂甘薯中毒症的鉴别诊治

1霉菌毒素中毒 1．1病因发霉饲料含多种霉菌，其中某些霉菌能产生一种或多种对畜禽有害的霉菌毒素。霉菌毒素具有不同程度的毒力，畜禽吃了霉败饲草和饲料，就会引起霉菌毒素中毒。1．2症状主要症状为胃肠炎和神经紊乱。一般表现减食，消瘦，对环境反应淡漠，精神萎顿，头低耳耷，双目失神，麻痹，咽、喉头发炎，有时喉头麻痹，吞咽困难或不能咀嚼。消化紊乱，初期便秘，以后下痢，粪便恶臭，带有黏液或混有血液，有时发生腹痛。脉搏加快，呼吸频数，体温升高或正常，并常有胃炎和膀胱炎。全身衰弱，步伐不稳。牛、羊会发生臌气，泌乳显著减少或停止。

基于权值融合虚拟样本的LBP特征人脸识别算法

提出了基于权值融合虚拟样本的LBP特征人脸识别算法。首先生成轴对称虚拟样本,再提取LBP特征进行协同表示分类,最后加权值融合,分析不同权值下的人脸识别率。实验结果显示识别率有所提高,在权值融合中原始样本作为主体成分,能最优化识别率。结果表明,提出的算法能有效提高人脸识别率。

一种肤色定位的人脸检测算法

进行人脸识别前,首先要精确定位出一幅图像中人脸的位置,为了快速定位人脸位置,本文提出一种肤色定位的人脸检测算法。首先将实际获取的彩色图像转换为YCbCr和HSI空间图像,并将Cb和Cr图像中的数值进行四舍五入处理,结合Cb、Cr、H和S的阈值去除大部分背景,再统计当前图像中的彩色部分的Cb和Cr值,分别取最多2个数值来共同确定肤色位置,最后由当前位置的亮度信息图像排除手等纯肤色部分,准确定位人脸。本文算法能提高正检率并降低误检率,有利于人脸检测。

基于叠加协同表示分类的人脸识别

针对叠加稀疏表示分类(SSRC)计算复杂度大的问题,利用协同表示分类(CRC)的计算复杂度比SRC少得多且识别率相似于SRC的优点,提出基于叠加协同表示分类(SCRC)的人脸识别。基于原型和变化的表示模型,在SCRC中,利用类质心和样本与质心的差异来构造成字典,可以显著地改善CRC的性能。实验结果表明,利用基于原型和变化的表示模型,协同表示在人脸识别中能起作用,甚至字典基在非受控和每类只有一个样本的条件下被汇集,协同表示也具有很好的性能。与其他算法相比,SCRC在大幅降低计算复杂度的同时保证了识别率。

西部大开发中的财政投资政策研究

对西部的财政投资政策应遵循市场导向、对内对外同时开放、可持续发展、“物质”资源与人力资源并重、政策性与有偿相结合等原则 ;要提高中央财政在西部地区投资的比重 ,对西部地区企业实行适度的投资补贴 ,加大国家财政贴息和信贷支持的力度 ,充分发挥国家财政投资的诱导作用 ,引导民间资本参与西部开发。

家畜会阴疝的诊断和治疗

会阴疝是由家畜于盆腔肌组织缺陷，网膜及腹腔脏器从直肠膀胱褶或直肠生殖褶处向骨盆腔后结缔组织凹陷内突出，以致脱向会阴部皮下一侧或两侧。疝内容物常为膀胱、前列腺、肠管或子宫等。本病常见于牛（水牛更多见）、猪和犬等动物，其中母家畜和公犬较为多见。以犬为例，该病多见于老龄犬，6岁以上犬多发，多数情况都伴有直肠憩室。

家畜急性、慢性心内膜炎的治疗

1急性心内膜炎 急性心内膜炎是指心内膜及其瓣膜的急性炎症性疾病。各种家畜都能发生，以猪发生最多，牛和马次之。 1．1病因 大多数由感染引起。牛，主要是化脓棒状杆菌和溶血性链球菌；猪，为猪丹毒杆菌和链球菌；羔羊，为埃希氏大肠菌和链球菌；马，为马腺疫链球菌及其他化脓菌；犬，为溶血性链球菌、葡萄球菌、绿脓杆菌等。也可由心包炎、心肌炎、胸膜炎等邻近器官的炎症蔓延而发病。

利用水泥窑协同处置城市污水处理厂污泥

污泥的消纳、利用和开发,一直是全世界各国政府所重视的问题。广州市越堡水泥有限公司在6000t/d生产线上新建一座日处理污泥600t(含水率80%)的干化处置中心,将污泥干燥后作为燃料进行焚烧,焚烧残渣替代黏土做为硅质、铝质原料。使废弃物变成能源;减少在水泥生产中对黏土的使用量,减少了对土地的使用,保护了环境,符合国家发展循环经济和建设节约型社会的要求。本项目的工程实践为国内有机废弃物的处理处置和资源化利用探索了一条具有循环经济特点的示范途径。

一种结合内变化基和乘性协同表示分类的人脸识别算法

针对协同表示分类的缺点,提出了一种结合内变化基和乘性协同表示分类的人脸识别算法。首先,利用测试库中人脸不同噪声的变化或图库外人脸的噪声变化,构造出训练样本人脸与测试样本人脸之间变化的内变化基稀疏字典;然后,训练样本在字典的帮助下模拟出受遮挡和光照影响的各种特征,减小训练样本与测试样本之间的差异,达到提高识别率的目的。各种比较算法在AR人脸库、ORL人脸库,Yale人脸库和Yale B人脸库上的实验结果表明,所提算法能大幅度提高协同表示分类算法的识别率,对于单样本人脸识别具有优秀的鲁棒性。

一种基于Viola-Jones的改进人脸定位算法

Viola-Jones算法能快速定位人脸,但该算法存在对有偏角的人脸出现漏检和对周围环境非人脸区域出现误检的情况。针对该问题,提出一种基于Viola-Jones的改进人脸定位算法。首先将图像中检测到的人脸像素区域排除,再对剩下未被检测出的区域转为YCrCr模式,设定阈值排除大部分环境中非肤色像素的干扰初步筛选出候选人脸区域,再利用形态学方法进一步排除身体其他部位肤色的干扰和环境中近似人脸像素的背景色干扰并对筛选出的区域进行左角度矫正调整和右角度矫正调整,重新检测,准确定位出人脸位置。通过在标准人脸检测库Faces、IMM和AFW上进行实验,结果表明,该算法能有效提高人脸定位的准确性,较原算法在Faces测试库中正确检测率提高5%,在AFW测试库中正确检测率提高9%。