二元模式下触罪未成年人法律规制的空间与局限

触罪未成年人是指实施了刑法规定所禁止的行为,因不满法定刑事责任年龄,不受刑事司法管辖的未成年人。我国没有独立的少年司法制度,对越轨未成年人的行为规制体系具有刑事司法与行政二元规制的特点,修法进一步加强了二元模式的构建。《刑法修正案(十一)》限定性地降低了刑事责任年龄,将触罪未成年人进入刑事司法管辖的核准追诉权赋予最高人民检察院。《预防未成年人犯罪法》的修订明确了触罪行为的定义,填补了修法前对触罪行为在立法规制上的不足,但新设的专门矫治教育仍延续行政干预的模式,未能实现司法化。修法后发生的案例使人们再次反思对触罪未成年人法律规制的整体制度设计问题。独立少年司法制度的缺失,使得刑事责任年龄成为刑事司法管辖的分水岭,降低刑事责任年龄后,一旦有更低龄未成年人恶性案件发生,人们仍会不停追问刑事司法制度的效能。对修法前后立法样态、司法困境与社会现实的观察与反思,将有助于从整体上构建触罪未成年人法律规制体系,力求实现公平与效率、未成年人保护与社会防卫的统一。

竞型二元模式:梁启超的欧洲之旅与回归传统

梁启超后期思想回归传统、趋向保守,这样的回归在当时“西风强劲”的背景下就显得很不合时宜。而他回归传统的一系列言行,又与1918年底开始的欧游有着密不可分的关系。梁启超回归传统当然有着多方面的原因,但可以肯定的是,这次欧游的经历在他思想转变中起着至关重要的作用。“并不是说物质位移就必然导致精神质变,但不可否认其中有密切的关联”[18]。

二元模式下水资源承载力系统动态仿真模型研究

首先探讨了二元模式下水资源承载力的内涵 ,然后根据水资源承载力的特点探讨了运用系统动力学方法研究水资源承载力的可行性 ,并在此基础上建立了二元模式下水资源承载力系统动力学动态仿真模型 ,最后以典型缺水地区陕西关中为例 ,根据未来水资源的变化趋势 ,研究了不同方案下关中水资源承载力 ,得到提高关中水资源承载力的满意方案。

基于局部二元模式算子的人脸性别分类方法

提出了两种基于局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)算子的人脸性别分类方法:级联LBP方法和boosting LBP方法.前一种方法遵循从局部到整体的级联策略,使用LBP算子对由小波分解得到的细节图像进行特征提取,以达到扩充特征提取范围和增强所提取特征的有效性的目的,随后采用自适应加权机制对人脸图像的各个分块赋以不同的权值.后一种方法采用可变尺寸的子窗口对人脸图像进行扫描,在扫描所得的每个子窗口中,使用LBP算子对该子窗口提取LBP直方图.计算样本图像的LBP直方图和模板的LBP直方图之间的度量,并由此构建弱分类器集.利用Adaboost算法选取最有效的若干个弱分类器集组合成为强分类器.进行了三个基于LBP算子的人脸性别分类实验,实验所使用的训练集和测试集皆选自FERET人脸数据库.实验结果证明:LBP算子能有效地从人脸图像中提取出针对人脸性别分类的特征,并可以达到人脸性别分类的目的.所提出的两种基于LBP算子的方法可以有效的解决传统LBP方法所存在的特征提取范围有限、加权机制客观性不足等问题.

基于局部二元模式特征的行人检测

针对复杂背景下的行人检测问题,从纹理信息的角度,提出了基于分块的局部二元模式(LBP)算法。利用局部二元模式均匀模式算子提取小块图像的特征直方图后,并进行归一化,最后将所有的小块特征级联起来形成最终的局部二元模式特征。为了便于比较,采用了支持向量机(SVM)算法分别对梯度方向直方图(HOG)特征和局部二元模式特征训练了相应的分类器。实验结果表明,基于分块的局部二元模式特征在公开的INRIA数据集上能得到较好的检测效果。

二元模式下黄河年径流变化规律研究

根据黄河年径流资料,采用小波分析等方法,探讨二元模式下黄河20世纪20年代以来径流演变规律及其动因,结果表明,黄河河川径流的总体变化情况分为增大、缓慢减少和迅速减少3个阶段,河川径流的趋势成分呈现减少的趋势。通过对河川径流变化的影响因素分析表明,人类对水土资源的掠夺式开发,改变了原有的水分循环,人类活动是影响河川径流变化的主要动因。

基于局部二元模式算子的红外弱小目标检测

文中针对在传统红外弱小目标检测中,需要进行背景抑制滤波所带来的图像性质改变和检测速度不理想的问题,提出了一种基于局部二元模式(local binary pattern,LBP)算子的红外弱小目标检测方法。该方法对传统LBP算子进行了改进,使其提取的LBP编码值可以有效地描述红外弱小目标的灰度分布特性,达到了在不进行背景抑制滤波的条件下有效检测弱小目标的目的。结合改进的LBP算子和红外弱小目标灰度的"尖峰"特征,建立了灰度自适应快速扫描机制,有效提高了检测速度,降低了重复告警的出现概率。通过实录红外图像序列检测实验,证明本文方法在检测性能和检测速度方面的有效性和优越性。

基于多尺度局部二元模式共生直方图的红外人脸识别(英文)

不同尺度的局部二元模式(LBP)提取了红外人脸图中不同的微结构局部特征。为了挖掘不同尺度中局部特征的相关性,提出了一种基于多尺度LBP共生直方图的红外人脸识别方法。传统的多尺度LBP特征提取方法,丢失了对多尺度特征间相关性信息的提取。为了充分考虑微结构间的相关统计信息,提出了多尺度LBP共生直方图表示方法,以提取包含在红外人脸图像中的有用鉴别特征。多尺度LBP共生直方图特征表示方法不仅可以消除环境温度对红外人脸图像特征提取的影响,而且还可以增强对局部特征表示的鉴别性。实验结果表明:多尺度局部二元模式共生矩阵可以增强对红外人脸鉴别特征提取的有效性,提出的红外人脸方法的性能优于基于传统多尺度LBP和单尺度LBP方法,在相同环境情况下和在环境温度变化情况下可以达到99.2%和91.2%的识别率。

基于局部二元模式的电子胃镜图像识别

由于受到胃部蠕动、气泡、食物、光照以及图像采集过程中摄像头移动等因素影响,电子胃镜图像存在亮度变化较大等问题,常用的计算机辅助分析方法难以取得理想的效果。针对该问题,在分析电子胃镜图像特点的基础上,提出一种电子胃镜图像病灶良恶性识别方法。在不同颜色通道中使用结合局部二元模式算法,提取其纹理特征向量,分别输入支持向量机进行训练和识别,对不同颜色空间的识别结果采用投票原则确定最终结果。实验结果表明,该方法的识别率达到92.2%。

采用均匀局部二元模式及稀疏表示的掌纹识别

针对传统掌纹识别方法易受噪声干扰,且旋转鲁棒性差的问题,提出一种采用均匀局部二元模式(Uniform Local Binary Patterns,ULBP)及稀疏表示的掌纹识别方法。该方法利用善于表达图像纹理特征,且具有良好旋转不变性和抗干扰性的ULBP提取掌纹图像特征;同时考虑到直接对整幅图像进行ULBP处理会丢失局部纹理,采用先对各图像进行分块,再对各块分别进行ULBP处理的特征提取方案。在分类算法的设计上,本文利用掌纹图像库中训练样本的ULBP特征构造过完备字典,通过求解l1范数意义下的最优化问题实现测试样本的稀疏分解,并提出一种基于统计残差平均的稀疏表示分类方法,实现了测试掌纹图像的分类识别。实验结果表明,本文方法不仅具有良好的旋转及噪声鲁棒性,而且总体识别率明显优于基于PCA及2DPCA的传统稀疏表示分类方法,对于包含5 000031 0人的掌纹数据库,识别率分别提高了8.8%和6.8%。

基于局部二元模式的快速红外人脸识别系统

红外人脸成像具有对光照、人脸皮肤、表情、姿态等因素变化不敏感的特点,可以在一定程度上弥补这些因素对可见光人脸识别影响的不足。为了充分提取红外人的局部鉴别特征,文中提出了一个基于局部二元模式的快速红外人脸识别系统。该系统首先通过thermoVision A40型红外热像仪获分辨率为320×240的红外人脸图像,并通过人脸检测和归一化方法提取大小为60×80的标准红外人脸图像。其次,基于人脸图像的对称性,将红外人脸图像分块。通过局部二元模式直方图提取每一分块所包含的纹理模式特征。最后,采用Kruskal-Wallis(KW)特征选择算法,进一步抽取对识别有贡献的局部纹理特征用于分类识别。实验结果表明:提出的热红外人脸系统识别率明显优于基于主成分分析(PCA)和线性鉴别分析(LDA)的传统红外人脸识别系统,可以达到98.6%的识别率。与此同时,提出的红外人脸识别系统识别速度也快于传统基于PCA和LDA系统,可以广泛应用于实时人脸识别中。

融合均匀局部二元模式和稀疏表示的人脸识别

针对当前人脸识别受噪声等干扰导致识别效果不佳的问题,提出一种人脸识别方法,利用具有抗光照不变性的近红外人脸图像进行人脸识别算法分析。为增强算法在图像抗噪声方面的性能,通过均匀局部二元模式提取人脸图像的特征;为避免细节纹理的缺失,采用对人脸图像分块处理的方法建立特征;通过引入稀疏分类算法,进行人脸识别。实验结果表明,该人脸识别算法相比传统方法具有良好的稳健性与识别率,达到了提高人脸识别算法性能的目的。

基于局部二元模式Gabor小波变换的人脸识别

将局部二元模式(LBP)与Gabor小波变换相结合,用LBP算子对Gabor特征幅值的邻域变化进行编码,并用直方图分析LBP编码后的局部变化属性,这样避免了因下采样造成的信息损失,同时又通过直方图统计达到了降维的目的。实验结果表明,该方法结合了LBP与Gabor变换的优点,增强了直方图的鉴别能力,又能有效降低维数,取得了较理想的识别效果。

中国早期工业化进程中的二元模式──以近代民族棉纺织业为例

鸦片战争后，自然经济结构的瓦解，民族机器棉纺织业“突发式”的产生，以及乡村棉织业的发展，１９世纪末２０世纪初的清末民初时期，棉纺织业成为跨手工业和民族机器工业的“两栖”行业，成为早期工业化进程中二元模式的典型。二元模式中既存在着竞争，也存在着互补，但互补构成两者间关系的主导面。从原始工业化到工业化的过渡具有渐进性和渐近性，后发现代化国家在进行工业化建设的同时必须抓住这个规律，坚持走移植与嫁接并举的二元工业化道路。

基于局部二元模式的面部表情识别研究

提出了一种基于局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)与支持向量机(SVM)相结合的面部表情识别方法。使用LBP算子对图像进行处理,对图像的模式进行统计形成面部表情特征;使用线性判别分析对表情特征进行降维处理;采用支持向量机对面部表情进行分类。用Matlab实现了上述方法,并在日本女性人脸表情(JAFFE)数据库上测试,取得了70.95%的识别率。

大型人脸库上基于局部二元模式直方图映射的快速识别

传统的基于局部二元模式(LBP)的人脸识别方法采用卡方统计度量LBP直方图间的差异,由于卡方统计度量的复杂性以及是在高维空间进行判别,此方法在大型人脸库上的识别速度低,为此提出一种LBP直方图映射(LBPHP)方法.将LBP直方图映射到保局投影(LPP)空间获取低维LBPHP特征,当判别新样本时只须比较新样本与训练样本的LBPHP特征,识别过程简单且在低维空间进行,识别速度很快.鉴于LPP强大的鉴别特性,此方法的识别率很高.在2个知名人脸库上对LBPHP方法进行实验验证,结果表明,相比于传统识别方法,LBPHP的识别速度快,尤其在大型人脸库上优势更加明显,适于在此类人脸库上的实际应用如身份认证等.

基于局部彩色二元模式纹理特征的人脸分类方法

针对现有的局部纹理特征在光照变化下的人脸分类准确率不高的问题,提出一种局部彩色二元模式纹理特征提取和表示方法.该方法首先求取多个信号通道的彩色向量的模,以减少单独对每个信号通道提取LBP特征导致的量化误差;其次提取任意两个信号通道之间的像素彩色夹角来减少光照变化的影响.对于给定的测试人脸图像集,通过SVM的二分类器投票得到人脸图像的分类.在Color FERET和XM2VTSDB人脸图像数据库上的实验证明该方法在光照变化下可以有效地分类人脸图像.

网络游戏中虚拟财产权利属性之分析——二元模式是否可靠

一、问题的由来 随着网络游戏的出现和兴起,参与网络游戏的玩家数量在不断上升.如今的网络游戏的制作也相当的精良,几乎所有的网络游戏都在某些方面模仿着现实生活.而在这其中最普遍的就是网络游戏中玩家装备和道具的交易.

融合主动外观模型与局部二元模式的人脸识别

提出一种新的人脸识别算法.首先,利用主动外观模型(active appearance model,AAM)提取人脸五官特征点,进而获得人脸区域的全局纹理特征;然后对人脸区域中的若干个局部子块进行加权局部二元模式(local binary pattern,LBP)的特征组合;接着分别对这两类特征进行最近邻法则匹配;最后,采用基于模糊综合的原理对这两大类特征进行数据融合,给出最终识别结果.实验表明该算法的有效性,能够很好地结合人脸图像全局和局部的互补信息,识别效果优于各单一模块的分类性能.

二元模式与云南的城市化进程

半个世纪以来云南的城市化进程 ,以 1978年为界分为两个时期。其突出的特征表现为城乡分割的二元体制和工农业对峙的二元发展模式。分析云南城市化进程的模式和弊端 ,对于加快云南的城市化进程和各大产业的协调发展 。