二阶分块PCA的人脸特征提取方法研究

为了提取更为有效的鉴别特征,在已有的二阶特征脸方法和分块主成分分析(PCA)方法上,提出了二阶分块PCA人脸特征提取方法.该方法对原始人脸图像和经重建得到的剩余图像分别运用分块PCA,将提取的一阶和二阶特征线性组合为一个特征矩阵,再进行分类识别.此特征能更充分反映人脸图像的低频和高频特性.采用ORL人脸库和FERET人脸库的实验结果表明该二阶分块PCA正确识别率优于普通分块PCA算法,具有较强的特征提取能力.     

基于分块CBP特征和稀疏表示的三维人脸表情识别

在三维人脸表情识别中,基于局部二值模式（LBP）算子算法与传统的特征提取算法相比具有特征提取准确、精细、光照不变性等优点,但也有直方图维数高、判别能力差、冗余信息大的缺点.本文提出一种通过对整幅图像进行多尺度分块提取CBP特征的CBP算法,能够更有效的提取分类特征.再结合使用稀疏表达分类器实现对特征进行分类和识别.经实验结果表明,与传统LBP算法和SVM分类识别算法对比,文中算法用于人脸表情的识别的识别率得到大幅度提高.     

基于分块二维线性鉴别分析的人脸识别

基于2DLDA方法,提出了一种基于图像分块的二维线性鉴别分析(M2DLDA)的人脸识别方法。该方法首先对原始人脸图像进行必要的预处理后进行分块,再对分块后的子图像分别采用2DLDA方法进行特征提取,最后用最小距离分类器进行识别。该方法的优点：分块后能有效的抽取人脸图像的局部特征有利于分类;降低了2DLDA方法提取的特征矩阵的维数;特征提取是基于图像矩阵的,抽取方便快速。在ORL人脸数据库上的实验结果表明：该方法在识别性能上优于2DLDA方法。     

融合小波变换与KPCA的分块人脸特征抽取与识别算法

鉴于小波多尺度变换对高维图像特征具有良好的压缩和表达能力,提出了一种融合小波变换与KPCA(核主成分分析)方法的分块人脸特征抽取与识别算法。该算法首先对人脸图像进行分块小波变换,再根据图像块的位置分布选取不同的频率分量;然后对此分量进行KPCA特征抽取,并通过对抽取到的特征进行融合来得到最终人脸鉴别特征;最后利用支持向量机分类器进行特征分类与识别。通过对ORL和Yale标准人脸图像库的实验仿真结果表明,该算法不仅在识别性能和分类速度上明显高于传统的PCA方法及融合小波特征的KPCA方法,而且对于人脸光照、姿态和表情变化均具有良好的鲁棒性。     

基于多级CS-LBP特征融合的人脸识别方法

通常,采用中心对称局部二值模式CS-LBP对人脸图像只进行一次特征提取,提取的纹理特征不够丰富。因此,本文利用CS-LBP多次提取人脸图像更丰富的纹理特征,提出了多级CS-LBP特征融合的人脸识别算法。首先,用CS-LBP对原始人脸图像进行特征提取;然后,对所得特征图像再进行相同方式的特征提取,这样能够得到原始人脸图像的多级CS-LBP特征图像;最后,将每一级特征图像的分块直方图特征进行融合并用于人脸识别。在ORL、Yale标准人脸库上的实验结果表明,相比人脸图像的一级CS-LBP特征,多级CS-LBP特征融合的方法能够显著提高识别精度。     

基于形状特征及纹理特征的中药材检索方法

为有效提取中药材图像的特征,提高中药材图像分类准确率并提升检索性能,对中药材图像的梯度方向直方图形状特征和局部二元模式纹理特征进行研究,对2种特征进行维数改进,提出一种基于形状特征和纹理特征的中药材检索方法。使用改进的图像梯度方向直方图和分块局部二元模式进行形状及纹理的特征提取;对提取得到的特征向量进行线性组合;采用一对一方式构造多分类器,使用支持向量机进行分类检索。实验结果表明,组合降维特征提取算法能在中药材图像数据集中取得较好的识别效果。     

基于DDCT与TCSVD的人脸特征提取与识别算法

提出一种基于分块离散余弦变换(DCT)与奇异值分解阈值压缩(TCSVD)的人脸特征提取与识别算法。该算法对人脸图像进行分块DCT变换,根据图像块位置和能量分布选择不同的DCT高低频分量构建特征矩阵,通过对每个图像块的特征矩阵进行SVD阈值压缩和特征组合来构建人脸鉴别特征,并利用分类器进行特征分类与识别。AR人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性。     

基于MTCNN的高光谱人脸识别自动控制系统

为避免光线、姿势、表情等因素影响高光谱人脸识别效果，该文设计了基于MTCNN的高光谱人脸识别自动控制系统。高光谱人脸采集模块通过人工智能机摄像头和CMOS图像传感器采集高光谱人脸图像样本，采用分块局部二值模式提取高光谱人脸局部特征，将其输入Ada-Boost支持向量机，得出高光谱人脸不同区域的最优谱带；利用多任务卷积神经网络，提取最优谱带特征，由Softmax函数完成高光谱人脸分类识别，将识别结果存储至人脸库构建模块，并呈现在手机智能终端。实验结果表明，该系统的高光谱人脸图像采集和LBP特征提取的应用效果较好，可有效识别出不同光线条件和光照角度下高光谱人脸，平均识别率高达99.36%。     

基于分块独立成分分析的人脸识别

提出分块独立成分分析的特征抽取方法,并成功应用于人脸识别。分块独立成分分析方法先对图像矩阵进行分块;然后对所有图像子块联合进行独立成分分析,构造特征空间;最后把图像所有的子块投影到特征空间提取特征进行分类识别。其特点是可以有效降低图像维数和有效提取图像局部特征。在YALE和FERET人脸库上的实验结果表明,提出的分块独立成分分析方法明显优于独立成分分析方法。     

基于分块LBP融合特征和SVM的人脸识别算法

针对传统局部二值模式(LBP)特征提取方法在光线和人脸表情变化的情况下表现不佳、单一方法提取出的特征不能多角度表现出整张人脸的特征信息的问题,提出一种基于分块LBP融合特征和支持向量机(SVM)的人脸识别方法。先将人脸图像划分为不同的块,对每一块提取LBP特征;然后将不同分块的像素均值特征与LBP特征进行融合,用融合后的特征向量来表征人脸;最后引入SVM作为分类器对上述特征进行分类。在YALE、ORL标准人脸库以及自建人脸库上进行实验验证,实验结果表明:该方法识别准确率分别能达到95. 15%,99. 75%,96. 25%,对比实验显示,该方法优于C4. 5决策树、随机森林等传统方法。     

Providing developmental feedback to individuals from different ethnic minority groups using expert systems

Abstract: The paper is an account of a commercially successful and viable expert system entitled FRED (Feedback Reporter Evaluating Development). Expert systems offer a consistent approach to providing feedback to individuals that people with personal biases and emotions may find difficult to achieve. The text used in the expert system is sensitive and carefully worded by a team of skilled professionals, many of whom were from ethnic and cultural minorities. This is especially important when dealing with internal applicants from ethnic minorities as feedback given is consistent, fair, non-judgemental and devoid of possible ethnic prejudices and emotional statements. FRED offers a sensitive, comprehensive and cost-effective method of producing feedback reports for individuals from an ethnic minority and the paper details FRED's design, use and evaluation in an organizational setting. Future research is recommended in utilizing expert systems to provide feedback in assessment and development settings.     

基于语音识别技术的维蒙藏语音产品开发及应用

为使更多人了解使用少数民族语音产品,有效解决我国少数民族地区与其他区域之间的语言障碍问题,促进民族间的相互交流。通过搜集资料,以国内基于语音识别技术的维吾尔语、蒙古语、藏语的语音产品为研究对象,梳理其开发和应用情况,发现目前开发的相关产品主要集中于语音输入法、语音翻译软件和转录产品三方面,在此基础上,对产品使用产生的影响进行分析,并对相关语音产品的发展前景进行展望。     

民族地区计算机专业实践教学改革

计算机专业的实践教学是人才培养活动中的重要环节。本文立足民族地区,总结目前计算机专业实践教学方面存在的问题,并提出制定完善的计算机实践教学体系。将该实践教学改革的内容落实到实践教学环境、实验内容、实践教材建设、实践创新活动、实践教学的考核评价及实践教学团队建设等多个方面,从而达到提高人才培养质量的目标。     

Mapping Twitter hate speech towards social and sexual minorities: a lexicon-based approach to semantic content analysis

ABSTRACT

Though there are currently no statistics offering a global overview of online hate speech, both social networking platforms and organisations that combat hate speech have recognised that prevention strategies are needed to address this negative online phenomenon. While most cases of online hate speech target individuals on the basis of ethnicity and nationality, incitements to hatred on the basis of religion, class, gender and sexual orientation are increasing. This paper reports the findings of the ‘Italian Hate Map’ project, which used a lexicon-based method of semantic content analysis to extract 2,659,879 Tweets (from 879,428 Twitter profiles) over a period of 7 months; 412,716 of these Tweets contained negative terms directed at one of the six target groups. In the geolocalized Tweets, women were the most insulted group, having received 71,006 hateful Tweets (60.4% of the negative geolocalized tweets), followed by immigrants (12,281 tweets, 10.4%), gay and lesbian persons (12,140 tweets, 10.3%), Muslims (7,465 tweets, 6.4%), Jews (7,465 tweets, 6.4%) and disabled persons (7,230 tweets, 6.1%). The findings provide a real-time snapshot of community behaviours and attitudes against social, ethnic, sexual and gender minority groups that can be used to inform intolerance prevention campaigns on both local and national levels.     

族群进化算法

借鉴人类学研究中族群的概念以及以族群为视角来分析群体的结构及其演变趋势的方法,提出了一种简 单、有效的群体结构调控技术——族群机制.设计了针对二进制编码方式的族群分类方法,并基于该族群结构形成 了具有双轨协同进化特征的族群进化算法以及相应的族群算子.针对高维函数和复杂混合函数的数值优化实验表 明,族群进化机制可以显著提高群体的抗早熟能力和搜索效率,与其他典型算法的对比也表明,族群进化算法是一种 具有竞争力的函数优化算法.     

族群聚类的大配子采样策略*

在族群进化算法中,相对于群体,针对大配子进行族群聚类不仅可以提高族群结构的合理性,而且可以大幅降低族群聚类的计算时间。提出了参数法和排队截取法两类大配子采样策略,并对六个典型测试函数进行了仿真实验。实验结果显示,在对无约束函数的优化中,自适应参数法可产生更有效的大配子群体,能够显著提高EGEA的收敛速度和解的精度。     

族群进化算法的经验学习机制

族群是依据个体编码特征的相似性对群体进行分类后形成的一种群体结构化组织,基于该机制形成了一种新的进化模型—族群进化算法（ethnic group evolution algorithm,EGEA）。族群机制可有效调控群体结构,协调算法的全局搜索和局部搜索时间,同时利用其所具有的分类能力也可方便地获取群体中的典型个体。设计了族群的经验学习机制来挖掘蕴含于群体中的进化经验知识,并利用这些知识来引导群体的搜索,提高EGEA的收敛速度。仿真实验表明族群的经验学习机制不仅是可行的而且是有效的,它显著提高了EGEA的搜索效率。     

族群进化算法

借鉴人类学研究中族群的概念以及以族群为视角来分析群体的结构及其演变趋势的方法,提出了一种简单、有效的群体结构调控技术--族群机制.设计了针对二进制编码方式的族群分类方法,并基于该族群结构形成了具有双轨协同进化特征的族群进化算法以及相应的族群算子.针对高维函数和复杂混合函数的数值优化实验表明,族群进化机制可以显著提高群体的抗早熟能力和搜索效率,与其他典型算法的对比也表明,族群进化算法是一种具有竞争力的函数优化算法.     

Why Higher Education＇s Pursuit of eLearning Technology Fails Minority Learners

As technology becomes increasingly integrated into the teaching and learning processes at the university level, it is imperative that research be conducted in relation to the impact of technology acquisition on minority learning populations. Research suggests that we need to improve the ways technology is applied, adopted and introduced and that higher levels of support should be provided to minority and nontraditional learning populations as they immerse themselves into higher education environments. Avenues for discussion of cost-effective technology integration and transition are explored; data identifies a need for more effective selection and alignment of learning needs with learning tools earlier on in the process of technology implementation across campuses. Research suggests this supports student presence, persistence, retention and success. Without it, however, we fail to support the very learners we seek to provide higher levels of access and opportunity. This failure will impact learners and institutions alike by placing disadvantage populations in precarious positions and universities having to choose between cultural, economic and human capital. The paper is organized as follows： Section 1： Introduction; Section 2： Need for Understanding Minority Enrollment Patterns; Section 3： Analysis of Report Data; Section 4： Strategy; Section 5： Conclusions.     

当建筑与传统碰撞——中国现代建筑设计的民族性

许许多多的设计者们越来越关注属于中国人自己的设计。那么,属于我们属于中国的设计是什么呢?是人文与自然的契合点,是中国的风土人情,也就是说是中国几千年来的文化背景造就了属于中国的符号。