基于稀疏差分和典型相关分析融合的人脸图像识别

为了进一步提高人脸图像的识别率,提出了一种相关分析融合的人脸图像识别算法。首先通过采用压缩测量数据得到人脸图像,然后通过划分子模式的方法去除图像中的小样本,提取局部特征,采用成分分析提取人脸图像的整体特征,通过算法对人脸图像特征进行融合,从而消除人脸部冗余信息,最后通过3个人脸数据集对算法进行测试。仿真实验表明,本文的算法相对于参比算法,提高了人脸图像识别精度,具有很好的鲁棒性。

柔性传感器智能脉诊系统信号采集处理技术

脉搏诊断仪器的研发和使用为传统中医的智能诊断提供了客观基础,但现有的脉搏诊断设备没有考虑采集部位(寸、关、尺)与压力(浮、中、沉)共同作用时对诊断结果的影响,诊断精度仍有提升空间。为了更加准确地识别脉象,本文提出了一种基于柔性传感器的智能脉诊系统和相应的脉搏信号处理方法。在寸、关、尺采集部位安装3个阵列柔性传感器,通过设置浮、中、沉不同压力阈值,获取多组脉象信号,接着提取信号特征,并基于多重集典型相关分析(Multi-set canonical correlations analysis,MCCA)方法对多通道特征进行融合,以获得更多脉搏信息。实验结果表明,本文所提方法在4种典型脉象分类中,脉象分类准确度得到进一步提升。本文设计的采集部位、压力相结合的脉象感应方法可以模拟还原中医诊断过程,有助于提取真实的脉搏信号,为后续基于柔性传感器的智能脉搏诊断设备的研发提供了理论基础和参考价值。