面向人脸识别的Small-FRNet模型研究

针对人脸识别技术实际应用中存在着网络参数冗余、模型计算量大及人脸推理过程慢等问题,本文通过对卷积神经网络(CNN)的结构设计和损失函数进行了研究,提出了一种基于深度可分离卷积和全局平均池化技术的Small-FRNet卷积神经网络模型。相比于传统的卷积神经网络,模型采用深度可分离卷积和全局平均池化技术,有效地降低了网络的参数和计算量。同时,通过联合SoftMax损失和中心损失作为监督信号对损失函数进行优化,提高了特征的判别性,改善了人脸的识别精度。实验结果表明:相比于DeepFace,所提模型的参数量和计算量分别减少了97%和86%,在LFW人脸库上取得了99.38%的准确率。

扁平漆包线表面缺陷在线检测研究

为实现扁平漆包线表面缺陷的在线检测,文中设计了一种基于图像处理的检测系统。该系统采用帧间差分法分离扁平漆包线的背景,针对背景分离图像中的抖动干扰进行消抖处理,通过分析消抖处理结果判断当前图像是否存在缺陷。对于存在缺陷的图像,利用连通域分析和边界追踪算法提取了缺陷的位置、面积、周长等特征。实验结果表明,该系统检测缺陷的准确率达到95%,降低了缺陷特征提取的处理时间,可以满足在线检测的要求,具有较好的应用价值。

基于BP神经网络的人脸识别系统研究

本文设计了一种基于BP神经网络的人脸识别系统,并对其进行了性能分析。该系统首先利用离散小波变换获取包含人脸图像大部分原始信息的低频分量,对图像数据进行降维;再由PCA算法对人脸图像进行主成分特征提取,进一步降低图像数据的处理量;最后使用经过训练后的BP神经网络对待测人脸进行分类识别。详细介绍了离散小波变换、PCA特征提取以及BP神经网络分类设计。通过系统仿真实验与分析发现:人脸特征的提取是该系统的关键;同时,由于人脸灰度信息的统计特征与有监督训练BP神经网络分类器,使该系统只在固定类别,并且光照均匀的人脸识别应用场景中具有较高的识别准确率。因此,很难在复杂环境中应用。

扁平漆包线抖动干扰处理的研究

在扁平漆包线表面缺陷在线检测过程中,样线抖动导致使用帧间差分法分离背景时产生抖动干扰;常见抖动干扰处理方法存在处理时间太长和误消除真实缺陷的问题,故提出了改进方法,首先分析了抖动干扰的分布区域,得到了抖动干扰与真实缺陷不处在同一行,且存在抖动干扰的行上前景像素点数量较多的性质;然后在分布区域内,将前景像素点数量超过一定阈值的行置零,实现对抖动干扰的消除;阈值的选取利用一种改进的Otsu处理分布图得到,该图是将图像所有行,按照行上前景像素点数量多少,统计行出现的频率;实验证明,与常见方法相比,改进方法处理时间短,不会误消除与抖动干扰连接的真实缺陷,得到的处理结果与理想结果的交并比达到88%以上,具有很好的应用前景。

钻孔灌注桩工程质量与成本费用控制

根据多年的施工实践和理论值评价方法 ,分析了钻孔灌注桩工桩工程施工各工序引发质量事故与成本费用增加的各种因素 。

夕阳红似火——记上海市金山区张堰镇社区学校沪剧沙龙

2013年金秋的一个周末,秋高气爽。和往常一样,早早吃过晚饭的小镇居民三五成群地走在街上,有逛街购物的,有休闲溜达的,有散步健身的,更多的人则是朝金山区张堰镇文体中心走去。在中心广场上,数百个摆放整齐的座位已座无虚席,晚来的人只能站着,偌大的广场被黑压压的人群围得水泄不通。舞台上,矗立着一幅巨大的背景幕布,在绚丽的舞台灯光照耀下。