基于Gentle Adaboost的多姿态人脸检测器结构研究

研究在多姿态人脸检测问题中,不同检测器组织结构及其性能差异。只探讨平面外旋转±90°的姿态空间,将其划分为5类姿态。首先训练单姿态检测器,通过提取扩展Haar-like特征,采用Gentle Adaboost算法,训练得到瀑布型检测器;然后对单姿态检测器进行组合构成多姿态分类器。主要对并行级联结构、并行级联附加姿态估计、金字塔结构和决策树结构4种组合结构进行实验对比,分析其在检测速度、检测率、误检数等性能指标上的差异。

微小型氢火焰离子化检测器及在色谱中的应用

构建了一种微小型氢火焰离子化检测器(m-FID)。与传统FID不同,助燃空气从收集极上部侧面导入,沿收集极与检测器壳体之间的缝隙向下流动,以环状气流沿壁流入燃烧室,流向反转后从中空的收集极内流出。火焰喷口位于燃烧腔的正中心轴线上,该区域助燃气的流动非常稳定,因此噪音电平非常低。采用更高的极化电压以提高离子化效率。对喷口材料及其内径、收集极长度、收集极至喷口的距离等结构参数进行了优化。在最优条件下,极化电压800 V时,检测器的信噪比比极化电压为150 V时提高一个数量级以上,检出限达1×10-12g/s。相对于常规FID,m-FID的气体消耗降低了70%,仅需要氢气和空气两种气体;具有体积小、重量轻、结构简单、灵敏度高、成本低廉等优点,适合作为便携式微型色谱的通用型检测器。