基于Adaboost与LDP算法的人脸识别研究

针对人脸识别过程中识别时间和成功率等问题,提出一种基于改进Adaboost与LDP算法的人脸识别算法。对于采集到的图像首先使用基于YCbcr模型的皮肤分割算法,去除图像中的非人脸部分,减少图像的大小,节约特征提取的时间。再使用基于Adaboost的级联分类器检测出人脸区域。最后利用改进后的局部方向模式提取人脸特征进行人脸识别。使用yale人脸库作为样本集进行了实验,实验结果表明:结合了肤色分割的Adaboost算法检测成功率增加、耗时减少,改进后的LDP算法与传统LDP用时相差不大,但是识别成功率有所提高。

PLDP:收集和分析多维数据的个性化LDP

众包应用的普及加速了企业的发展,随之而来的隐私泄露问题已经成为公众关注的焦点。现有的本地化差分隐私(LDP)机制主要关注单个隐私级别的效用优化,这会导致某些用户因提供的隐私保护级别不足拒绝共享数据,而某些用户则获得过多的隐私保护。为满足用户不同的隐私保护需求,针对收集和分析多维混合型数据提出一种个性化本地差分隐私(PLDP)机制,为用户提供多个隐私保护级别。具体来说,提出一个个性化用户数据扰动框架,该框架针对数值型数据和分类型数据分别执行个性化的均值估计算法和频率估计算法,并通过理论分析证明算法的保密性和有效性。另外,提出一个个性化的采样方案,该方案根据服务器端的偏好对属性标签进行预处理,并按照其收集偏好对数据维度进行有偏采样。在两个真实数据集上的实验表明,与传统的LDP机制相比,提出的机制在保证用户数据隐私的同时,降低了收集数值型数据和分类型数据的统计误差,因此在隐私保护和数据可用性之间提供了更好的平衡。

基于改进LDP的人脸识别

针对基于局部方向模式LDP(Local Directional Pattern)人脸识别方法识别率较低的问题,提出一种基于改进LDP的人脸识别方法。该方法对LDP编码进行方向归一化处理,选取结构对比信息对各LDP人脸分块进行加权处理,提取人脸的LDP直方图特征,最后计算加权卡方距离得到人脸识别的结果。实验结果表明,该方法应用于FERET和CMU PIE人脸图像库,相对于PCA、LBP和LDP算法,识别率均有了明显的提高。

一种改进的LDP面部表情特征提取方法

特征提取是面部表情分类识别的研究重点。针对原始局部方向模式(Local Directional Pattern,LDP)特征提取速率缓慢的问题,对LDP的编码方案进行改进,设计了nLDP(new Local Directional Pattern)算子。选择Kirsch算子的4个方向模板来获取边缘响应值,然后将正的边缘响应置为1,负的边缘响应置为0,从而获得nLDP特征表示,最后采用支持向量机(SVM)对表情进行识别。实验结果验证了提出的nLDP算子在保证表情识别准确率的同时,有效地提高了表情识别的速率。

结合改进的LBP和LDP的人脸表情识别

提出了一种结合改进的LBP(局部二值模式)和LDP(局部定向模式)的人脸表情特征提取方法。改进的LBP维数明显降低,更多地考虑了空间结构信息且计算速度得到了提高。LDP方法具有很强的抗噪能力,更好地提取边缘信息。基于两种方法可以优势互补,先对图像分块子区域用改进的LBP进行特征提取,再用LDP对脸部子区域进行特征提取,最后把改进的LBP提取的特征和LDP提取的特征按顺序串接起来作为总特征,用最近邻进行分类。在JAFFE表情库进行了实验,证明提出的方法能够有效地提高人脸表情的识别率。

围岩时变承载能力定量评估的LDP-GRC耦合新方法

为定量判断二次支护时机,在围岩自承载系数基础上考虑岩石的流变力学性质,采用Boltzmann流变模型推导了围岩时变承载系数,研究了时间轴上围岩自承能力的变化过程和发挥程度.并以围岩时变承载系数为基础建立考虑时变效应的LDP和GRC曲线耦合新方法,定量得出二次支护时机及围岩时变承载系数间的相关关系.研究结果表明:1)不同隧洞断面处的围岩自承能力随时间变化趋势相似,都是开挖初期围岩自承能力迅速变弱,随后慢慢趋于稳定;经过相同的蠕变时间,距离开挖面越远,围岩自承能力越弱.2)同一隧洞断面处,时间越早围岩时变承载系数越大,围岩自承能力尚未充分发挥,不宜进行二次支护,即二次支护时机应该避开初期围岩自承能力变化剧烈时段.

LDP一致性测试的研究与实现

协议实现的一致性测试是保证网络设备之间互连的重要手段。LDP协议是MPLS的标记分发协议,本文在对LDP协议进行分析的基础上生成了测试集,选择了测试方法,并在现有测试系统Anvl的基础上设计和实现了LDP一致性测试程序。

基于CR-LDP TLV的流量工程实现策略

为了在MPLS网络中使流量分布趋于合理,提出了一种基于CR-LDP(限制路由标记分配协议)中TLV(类型长度值)的流量工程实现策略及算法。该策略通过对网络资源属性和业务流属性的综合考虑,依据对特定业务流进行裁决的判别函数,将适于迁移的TLV结构业务流进行合理地及时迁移,从而达到提高网络资源利用率的目的。仿真结果验证了该策略及算法的正确性和有效性。

基于LDP特征和贝叶斯模型的人脸识别

针对现有的局部方向模式LDP(Local Directional Pattern)方法仅利用了图像自身的LDP特征的问题,提出将LDP特征直方图与贝叶斯(Bayes)模型相结合的方法,从而有效使用人脸图像的先验信息,以提高人脸的识别率。第一步,在相互独立的训练集上,学习同类样本图像和异类样本图像的LDP直方图特征相似度的先验信息,并估计类条件概率密度函数(同类样本与异类样本分别进行计算);第二步,利用人脸图像的LDP直方图来比较该图像是否为某一类型图像的概率数值大小;第三步,使用贝叶斯规则进行分类。仿真结果证明,在ORL库与Yale库上,与传统PCA,LBP和LDP算法相比,所提方法得到的人脸识别率均有显著提升。

“政教分离”制度下自民党与统一教的“利益输送”

实行“政教分离”的日本,政党政治与宗教团体依然有着千丝万缕的联系。日本宪法规定了宗教不能干预国家政权的行政事务,但宗教团体参与社会政治的权利和自由并未被剥夺,由此产生政党与宗教团体之间错综复杂的互动关系问题。当宗教团体支持的政党执政后,往往会利用手中的权力为宗教团体提供特殊的政治保护。自民党与统一教正是通过相互“利益输送”连接起来的,自民党是统一教在政权领域的利益代表者和实现者,统一教则是自民党赢得政治权力所需要的社会支持者和财力后援,自民党议员利用政治权力,给予统一教政治和行政上的关照,以换取长期执政所需的“金钱”与“选票”,这明显违背了《日本国宪法》第二十条第一项。安倍遇刺使得自民党与统一教的“金权政治”交易大白于世,亦反映出日本政坛背离“政教分离”原则的政治腐败根深蒂固。

CR-LDP在自动交换光网络中的应用研究

文章在GMPLSCR LDP及其扩展的基础上,详细分析了呼叫和连接分离进行处理的方案,另外还介绍了利用新的标签集TLV和建议标签TLV,进行前向和后向标签分配的方法.最后,介绍了对连接或呼叫进行查询的操作,提出了应用策略控制技术来管理呼叫和连接状态查询的方案.

小断面膨胀性软岩隧洞一次支护及二次衬砌承载能力分析

我国在引调水及灌区工程建设过程中,各类软弱围岩隧洞已屡见不鲜。因膨胀性软弱围岩工程性质的特殊性,隧洞施工中经常面对支护结构破坏甚至失稳、大变形等难题。软弱性围岩隧洞以整体变形破坏为主,建立了一次支护数值模型,拟定了不同围岩支护时机及支护措施,通过模拟计算,隧洞围岩收敛变形在规范允许范围内,一次支护措施承载能力满足施工期安全要求,为施工期各类围岩支护时机及支护措施提供了理论依据。建立二次衬砌数值模型,考虑隧洞运行期内水外渗引起的围岩吸水膨胀,剖析不同工况下二次衬砌的力学响应特征,结果表明二次衬砌底板是受力最不利位置,可通过提高底板的厚度或配筋量,提高衬砌整体承载力。本研究可为膨胀性软岩隧洞支护衬砌结构设计提供理论指导,为同类工程设计及施工提供参考。

MPLS的核心—LDP

标签分配协议是MPLS技术的控制协议 ,也是MPLS的核心。它相当于传统信令中的信令协议 ,负责转发等价类的分类、标签的分配、分配结果的传输及LSP的建立和维护等一系列操作。分6个部分描述与LDP有关的内容 ,其中包括 :与标签、标签分配协议等相关的概念 ;LDP规范中规定的LDPPDU、消息、TLV等的结构 ;LDP的功能和工作的 4个阶段 ;标签的分配和管理技术 ;LDP与BGP和LIB的关系 ;对LDP的扩展—CR LDP等内容。

SR与LDP互操作研究

对SR与LDP两种标签交换技术在同一网络中共存及SR与LDP互操作性进行了详细的原理性分析和实验验证。并结合运营商网络的三种典型应用场景深入探讨了SR与LDP互操作,对传统IP/MPLS网络中引入SR技术具有较好的指导意义。

MPLS的LDP会话技术

本文较为详细地介绍了LDP会话的基本原理及采用的技术方法。

用于主干网上基于模拟的CR-LDP定量分析

在主干网上集成MPLS和D iffServ,引进用网络模拟器NS-2进行模拟实验,对D iffServ网、MPLS网、集成D iffServ和MPLS的网络进行定量分析,验证了其在特定环境中集成MPLS和D iffServ的效力.

基于LBP与CS-LDP自适应特征融合的人脸识别

为了提取更丰富的人脸纹理特征以提高人脸识别率,提出了局部二值模式LBP(Local Binary Pattern)与中心对称局部微分模式CS-LDP(Center-Symmetric Local Derivative Pattern)自适应特征融合算法。识别过程中首先用LBP算法对原始图像进行特征提取,然后用二阶微分CSLDP算法对图像进行特征提取,并将LBP与CS-LDP的特征向量融合得到最终的模板向量,通过直方图交叉距离计算模板向量的相似度。结果表明:LBP提取图像的一阶微分特征,而CS-LDP提取图像的二阶微分特征,融合两种特征获得更丰富的图像纹理信息。该方法在ORL、YaleB和FERET人脸库中的人脸识别率均达到了90%以上,为人脸识别技术提供了一种切实可行方案。

MPLS流量工程中的RSVP和CR-LDP

流量工程是MPLS的核心技术,它所要解决的问题就是减少拥塞,进行流量控制。本文详细介绍了实现MPLS流量工程的两种信令协议———CR LDP和RSVP扩展,并对它们的基本特征、可扩展性和可行性方面进行了分析和比较,我们认为CR LDP是未来MPLS流量工程中较为理想的选择。

基于TTCN-3的LDP一致性测试研究

为了满足LDP的一致性测试需求,并突破原有LDP一致性测试中测试方式简单、测试程序不易于理解和测试语言描述能力弱的局限,基于TTCN-3测试描述语言研究了LDP一致性测试;在自行研制的分布式并发测试系统PITSv3的基础上设计扩展了针对LDP的测试适配器模块;设计了LDP的测试集并使用TTCN-3语言实现了该测试集,从而完成了PITSv3系统对LDP的功能扩展。最后进行了PITSv3系统对于LDP的一致性测试实践。

一种自适应加权LDP的虚拟现实设备表情识别方法

图像捕捉识别是虚拟现实设备表情捕捉识别方式之一,其核心在于表情识别算法。针对基于LDP(local directional pattern)的表情识别方法特征提取效率不高导致准确率偏低的问题,提出一种融合方向梯度特征的自适应加权LDP表情识别方法。首先,对人脸图像进行HOG(histogram of oriented gradient)方向梯度特征提取;之后,将其对应的梯度幅值图按照LDP分块方式进行子图像划分,得出自适应加权的LDP特征向量;最后,将新的特征向量与HOG方向梯度特征进行融合,送入SVM(support vector machine)分类器进行分类识别。为验证所提出算法的性能,将该算法与LDP、PCA-LDP、Multicore-CNN算法分别在Extend Cohn-Kanade表情库中进行实验比较。结果表明:所提出的算法有较好的人脸表情识别率和识别效率。