基于融合DCT和LBP特征提取的面部表情识别

针对离散余弦变换(DCT)只能提取面部表情图像的全局特征,而忽略了临近像素之间的关系、不能提取纹理特征信息、不能准确区分相似表情等问题,提出一种融合离散余弦变换方法和局部二值模式(LBP)特征的表情特征提取方法。该方法首先将人脸图像经过DCT获得的低频系数作为表情的全局特征;然后用LBP对贡献率较大的嘴部、眼睛区域进行局部纹理特征提取,通过将LBP提取到的局部纹理特征与DCT提取到的全局特征进行融合,从而得到更有效的表情特征;最后利用支持向量机(SVM)进行识别。实验结果表明:该方法比单独使用DCT方法提取的表情特征更有利于识别,提高了表情识别的准确性,并将这个表情识别方法用于智能轮椅的控制上,收到了良好的效果。

基于改进的形态学灰度图像边缘检测算法

针对传统形态学在边缘检测算法上存在的检测边缘错位、较粗等缺点,在传统形态学的基础上,提出了一种具有方向估计性的梯度算子。该算法通过改进的梯度算子及多结构元素模式来获取梯度方向,并沿边缘梯度方向进行非极大值抑制,以此细化边缘宽度,最终获取图像边缘。实验结果表明,相对传统形态学边缘检测算法,该算法具有更精细的检测结果与较强的抗噪能力。

大规模多域光网络中带有多参数拟合的跨域路径计算策略

为解决复杂多域光网络寻路时间长、业务阻塞高的问题,提出了一种在多域光网络中基于最小二乘法拟合的路径计算策略.通过单节点拓扑汇聚将多域网络抽象为低复杂的虚拟拓扑,并采用最小跳数方法计算出源宿节点的多条域序列;联合考虑域间多个资源参数的约束,基于最小二乘法将域序列拟合为不同圆心点;设定权值公式选出最优圆心点,即最优域序列;按照选定的域序列进行业务路由.仿真表明,所提策略在保证较短的路径计算时间前提下,有效地降低了多域光网络的业务阻塞率.

多域全光网络快速多链路故障定位机制

提出了一种运用于多域全光网络的多链路故障定位机制。该机制根据网络中的告警信息确定多链路故障发生域;通过边界节点收集的监测信息和告警信息定位域间多链路故障;对于域内多链路故障,在分离各单故障后基于LVM协议进行故障定位。仿真结果表明,该机制不仅能够快速定位多域全光网络中的域间、域内多链路故障,而且具有较高的故障定位率。

一种基于改进DTW算法的动态手势识别方法

结合Kinect传感器提出了一种基于改进的DTW算法的动态手势识别方法。首先,通过SDK对Kinect传感器获得的深度信息进行分析,获得人体骨骼点3D位置,选取其中4个点作为手部运动特征;然后,用加权距离和全局路径限制的方法对传统的DTW算法进行改进;最后,用改进的DTW算法进行模板训练和实现动态手势的识别。实验表明:该方法能很好地实现动态手势的识别,实时性好,在背景干扰和光照方面有较强的鲁棒性,较传统的DTW算法在识别速度和识别正确率方面有所提高。

基于改进的各向异性SUSAN算法的MEMS微结构图像滤波

为了改善在滤除微机电系统微结构图像的噪声时导致边缘模糊的问题,提出了一种改进的各向异性SUSAN滤波算法。该方法用独立强度传播模型决定长短轴的方差,由该点的梯度方向决定滤波器的长轴方向,由局部图像的灰度值与核值的差构成的局部均值构成SUSAN滤波器的自适应阈值,从而构建出各向异性SUSAN滤波器。该算法在平滑图像同时能保持图像的边缘特征。结果表明,各向异性SUSAN滤波器能够很好地降噪并保持图像的边缘信息。

基于混合SVM与AdaBoost分类的面部表情识别的人机交互

基于二维主元分析(2DPCA)方法提出一种混合支持向量机(SVM)与AdaBoost算法的面部表情分类方法。首先,该方法对灰度图像进行人脸检测,通过小波变换和二维主元分析得到特征数据,有效地减少了计算量;然后,采用SVM方法对特征数据进行分类学习,得到初始分类器;最后,通过AdaBoost算法对SVM分类结果进行进一步加强,形成强分类器,提升了分类能力,确保了表情识别工作,并实现基于面部表情识别的智能轮椅的人机交互的鲁棒性。实验结果表明:该方法不仅有效地提高了样本的分类能力,而且降低了计算的复杂度,在智能轮椅人机交互实验中的平均识别率达到92.5%。

带有负载均衡机制的网状WDM网络抗毁策略研究

研究了带有负载均衡机制的抗毁网状WDM网络,旨在保证网络具有抗毁能力的同时尽量减少全网光域所使用的资源,即在选择工作路径和保护路径时尽量保证全网的负载均衡。以波长数量最小化为优化目标,建立规划模型分别对多纤网状WDM网络中的共享路径保护和共享链路保护策略进行了研究,同时辅以负载均衡机制对网络资源利用率进一步优化。仿真结果表明,该结构在保证网络抗毁性的同时,能够有效地减少全网总体所需的波长数,降低网络成本。

一种WDM网状网中基于故障感知的业务量疏导算法

在WDM网络中,业务带宽的需求远低于一个波长所提供的带宽,业务量疏导可以聚集低速业务到大容量的光路中从而有效地利用波长带宽资源.目前,大多数关于业务量疏导算法的研究没有考虑网络故障.本文综合考虑网状网生存性及业务量疏导,基于圈覆盖算法对网络进行分层,使网络结构产生分簇,提出了一种基于故障感知的业务量疏导算法,并对算法进行了仿真分析.

一种基于网络编码的光网络保护机制

采取共享保护的模式,改进一种新的基于单链路故障的1+N保护机制.此机制在核心节点处进行线性组合,在不通过故障监测和定位的情况下仍然能准确地恢复出由于链路故障丢失的数据.与传统的专有保护相比较,通过仿真实验表明,1+N保护方案可以减少波长资源消耗,能节省较多资源,仍然可用短时间进行故障恢复.

WDM网络中的一种基于BFP-Tree方法的负载平衡路由机制

文章提出一种基于数据包频率模式-树结构(BFP-Tree)方法的负载平衡路由机制,该机制首先统计所有路径节点的使用频度;然后选取使用频度最高的节点路径,按照网络中各链路使用波长数的统计方差最小的原则,对业务请求进行路由选择。仿真结果表明:该方法在阻塞概率和传输延迟性能方面都优于BFP-Tree路由机制。