融合原始样本和虚拟样本的人脸识别算法

由于有限的存储容量和捕获图片的时间,实际的人脸识别系统往往只能获得少量的训练样本,但是,在小训练样本情况下大多数人脸识别算法都会遇到困难。因此,为了提高人脸识别的分类正确率,提出了一种融合原始样本和虚拟样本的人脸识别方法。该方法先利用人脸的对称性来构造虚拟训练样本;然后,利用协同表示方法分别对原始训练样本和虚拟训练样本进行分析,并且分别得到每一类训练样本的重建误差;最后,将原始训练样本和虚拟训练样本的同一类重建误差进行加权融合并得到最终的分类结果。大量的实验结果比较分析表明,该方法可以获得更好的识别效果。

基于虚拟样本的加权稀疏表示人脸识别研究

实际的人脸识别系统常常会面临小样本问题，为了提高在小样本情况下人脸识别的分类正确率，提出一种基于虚拟样本的高斯加权稀疏表示的人脸识别方法。该方法首先利用人脸的对称性来构造虚拟训练样本，扩充训练样本集；然后，对每个测试样本，利用高斯核距离度量该测试样本和各个训练样本的相似性关系，并将该高斯核距离作为训练样本的权值来形成加权的训练样本集：最后，利用稀疏表示方法进行人脸的识别分类。实验结果比较分析表明，该方法在小样本情况下可以获得更好的识别效果。

二阶分块PCA的人脸特征提取方法研究

为了提取更为有效的鉴别特征,在已有的二阶特征脸方法和分块主成分分析(PCA)方法上,提出了二阶分块PCA人脸特征提取方法。该方法对原始人脸图像和经重建得到的剩余图像分别运用分块PCA,将提取的一阶和二阶特征线性组合为一个特征矩阵,再进行分类识别。此特征能更充分反映人脸图像的低频和高频特性。采用ORL人脸库和FERET人脸库的实验结果表明该二阶分块PCA正确识别率优于普通分块PCA算法,具有较强的特征提取能力。

基于核的两阶段稀疏表示的人脸识别研究

为了提高人脸识别的分类正确率,提出了一种基于核的两阶段稀疏表示(KBTPSR)的人脸识别方法。该方法首先利用一个非线性函数将原始数据空间映射到特征空间;然后,在该特征空间中将待测样本表示为所有训练样本的一个线性组合,接下来根据每个训练样本的表示贡献选出待测样本的M个最近邻;最后,将待测样本表示为上述M个最近邻的一个线性组合并且利用每一类训练样本对待测样本的表示贡献来完成分类。大量的实验结果表明,该方法可以获得很好的识别效果。

基于智能地锁解决燃油车占位和充电预约的技术研究与设计

本文分析了智能地锁在目前充电桩使用中的重要性,总结了当前电动车充电遇到的燃油车占位情况,并设计了基于智能地锁管控充电车位的系统架构。对该系统中的关键技术和充电完整业务流程进行了研究,最终设计并实现了该系统。该智能地锁已经成功应用于国内某电动汽车充电运营商的试点城市中,取得了良好的效果。

俄空海战略力量全球大出击

伊拉克战争基本结束了。它对世界许多国家军人来说,振动还是不小的,俄军就深感自己从军事理论到战争实践的落后。这场演习能否看成是对伊拉克战争的一场回应,是俄军的一次反思与进取呢? 此文将告诉你冷战结束以来俄罗斯最大一次战略力量演习。它出动了所有现役型号的战略轰炸机,不仅要攻击“敌方”的航母战斗群,还要弄瞎“敌方”位于太空的“眼睛”——

美海军重金打造“宙斯盾”导弹驱逐舰

2002年11月9日,美国海军先进的“宙斯盾”导弹驱逐舰中最新的一艘“普雷布尔”号(DDG 88)在波斯顿服役,加入美国海军太平洋舰队序列。继DDG 88之后,美国海军还计划建造10余艘“宙斯盾”导弹驱逐舰,其中6艘正在建造中。新世纪伊始,美国斥巨资建造如此之多的“宙斯盾”导弹驱逐舰,是有其深远的战略图谋的。

法国“风暴”刮走了美国“战斧”

美国的“战斧”巡航导弹曾经在美国、英国的潜艇和水面舰艇上广泛使用。最近,法国马特拉公司最新研制的“风暴阴影”空射巡航导弹的性能远远优于“战斧”,受到多数国家的钟爱。“风暴阴影”导弹由战斗机在空中发射,突破能力和机动性更强,它的攻击时间远比在潜艇或舰艇上发射短。它可以在离地面不到100米的低空飞行。

国外聚氨酯涂料的发展状况

国外聚氨酯涂料的发展状况聚氨酯涂料是由异氰酸酯类和含羟基类物质作用而固化成膜的涂料，具有良好的耐腐蚀性能、弹性、附着力、耐磨性、耐久性和绝缘性，是木材家具创业应用最多的涂料之一。近年来，国外已开发，研制新型聚氨酯涂料，采取措施提高涂料性能，降成生产成...