融合快速稀疏描述与协同描述的人脸识别

快速稀疏描述分类法(FSRC)与协同描述分类法(CRC)是在压缩感知理论的基础上发展而来的,不同的侧重点限制了两者在人脸识别上的进一步提升。针对此,提出了融合快速稀疏描述与协同描述的人脸识别方法。首先,将人脸镜像图像引入样本库;然后,利用FSRC与CRC方法求解残差矩阵;最后,利用加权信息融合的方式将两者的残差矩阵进行权值加和,依据最小值所对应的位置信息求取识别率。公共人脸数据库的实验表明,所提方法优于FSRC,CRC及其他方法。

Montgomery模乘法器的实现与优化

蒙哥马利算法是公钥密码实现的基础算法,应用范围广泛。要想提高公钥密码体制的运算速度,设计运算速度快、消耗资源少、效率高的蒙哥马利模乘法器非常关键。根据蒙哥马利乘积算法实现了蒙哥马利乘法器,通过硬件描述语言分别对其进行FPGA设计与实现,将其实现结构由串行结构优化为并行结构,在多占用资源约50%的基础上,速度实现了6倍左右的提高。与现有的相关研究成果相比,在增加耗用较少的资源的基础上速度实现大幅度的提升。