基于Hessian算子的多尺度视网膜血管增强滤波方法

提出一种基于Hessian矩阵的多尺度视网膜血管集成增强滤波算法。将Hessian矩阵的特征值和特征向量应用于血管特征的响应函数及形态学和非线性各向异性扩散处理的各个环节,选择合理的尺度空间范围及尺度空间增量和调节因子进而达到平滑非线状区域和锐化增强血管区域的效果。与其他血管增强方法相比,该方法在同等准确率下具有较高的稳定鲁棒性。     

启动子序列的非均衡检测识别算法

通过改进Hessian矩阵对角参数,调整支持向量机中超平面的位移,将数据量少的样本从两类非均衡样本中进行分离,结合隐马尔可夫随机迭代,实验发现,不能简单固定Hessian矩阵的对角参数,而必须加之以可调整的权系数才能控制错分的样本数.对启动子序列进行识别,平均识别率达到92.8%.     

启动子序列的非均衡检测识别算法研究

通过改进Hessian矩阵对角参数,调整支持向量机中超平面的位移,将数据量少的样本从两类非均衡样本中进行分离,结合隐马尔可夫随机迭代,实验发现,不能简单固定Hessian矩阵的对角参数,而必须加之以可调整的权系数才能控制错分的样本数.对启动子序列进行识别,平均识别率达到92.8%。     

一种基于脊线特征的指纹匹配算贩

指纹的脊线几乎构成了指纹的全部特征,其整体结构和趋势是确定指纹的重要依据.本文算法引入了一种描述指纹脊线趋势的特征向量,并且基于该特征向量提出了一种新颖的匹配算法.算法首先在指纹图像的特征区域中进行脊线采样,根据采样结果提取脊线的特征向量,把特征向量的相似度作为指纹匹配的依据.算法避开了传统细节点匹配方法的限制,有效利用了脊线趋势的稳定性和脊线间的相对关系.实验结果表明,本文算法具有较高的匹配精度.     

基于多阈值Otsu和海森矩阵的脑血管提取

研究了多阈值Otsu对血管组织覆盖灰度区间分类算法和基于Hessian矩阵的管状物增强算法。通过多阈值Otsu分类算法对三维人体头部MRA图像进行分类,得到包含少量其它边界过渡区域的脑血管图像,将修正的基于Hessian矩阵的增强算法作用于过渡区灰度数据,使管状物得以保留并增强;将Hessian矩阵的特征值和特征向量应用于血管特征的响应函数及形态学修补和光顺各个环节,与血管灰度接近的片状和点状数据得以去除或削弱;选择合理的尺度空间范围及尺度空间增量和调节因子以平滑非线状区域和锐化增强血管区域。该脑血管提取方法在同等准确率下具有较高的稳定鲁棒性。     

一种计算矩阵特征值特征向量的神经网络方法

当把Oja学习规则描述的连续型全反馈神经网络(Oja-N)用于求解矩阵特征值特征向量时,网络初始向量需位于单位超球面上,这给应用带来不便.由此,提出一种求解矩阵特征值特征向量的神经网络(1yNN)方法.在lyNN解析解基础上得到了以下结果:初始向量属于任意特征值对应特征向量张成的子空间,则网络平衡向量也将属于该空间;分析了lyNN收敛于矩阵最大特征值对应特征向量的初始向量取值条件;明确了lyNN收敛于矩阵不同特征值的特征子空间时,网络初始向量的最大取值空间;网络初始向量与已知特征向量垂直,则lyNN平衡解向量将垂直于该特征向量;证明了平衡解向量位于由非零初始向量确定的超球面上的结论.基于以上分析,设计了用lyNN求矩阵特征值特征向量的具体算法,实例演算验证了该算法的有效性.1yNN不出现有限溢,而基于Oja-N的方法在矩阵负定、初始向量位于单位超球面外时必出现有限溢,算法失效.与基于优化的方法相比,lyNN实现容易,计算量较小.     

基于神经网络的字牌识别系统

设计基于BP神经网络的字牌识别系统,可用于实现字牌自动发牌机,以克服字牌比赛中人工洗牌的弊端。为提高系统的识别正确率,对字牌图像进行特定处理：（1）对图像像素数据通过闭运算、膨胀运算和腐蚀运算衍生出多种标准特征矩阵以增加训练样本,（2）挖掘图像特征数据规律提取颜色特征值和大小写特征值,组成特征向量并依此对图像进行分类编组,用特定编组的特征矩阵训练对应编组的BP神经网络。仿真结果表明,该系统识别正确率高,适应字牌比赛对自动发牌机的要求。     

基于点空间特征的两种点匹配算法

通过讨论和分析经典特征向量匹配算法的基本原理和抗噪性能问题,提出2种新的点匹配算法:加权特征向量算法和顺序匹配算法.加权特征向量匹配算法通过对点集距离矩阵进行特征向量分解获得点集中点的特征向量,而后利用特征值对向量加权,通过比较点的加权特征向量相似性来获取匹配关系.顺序匹配算法避免了矩阵分解,直接对距离矩阵的距离向量进行排序,通过较有序的向量来获取匹配关系.这2种算法,解决了经典特征向量匹配算法中抗噪性能差和高斯参数选择的2个问题.实验结果表明,算法切实可行,文中结论正确.     

一种求解复Hermite矩阵特征值的方法

介绍几种求解矩阵特征值和特征向量的经典算法及各自优缺点,通过理论推导,提出了一种性能稳健的方法,可以求解信号处理中常见的复Hermite阵.将对复Hermite矩阵求特征值和特征向量的问题转化为求解实对称阵的特征值和特征向量,而实对称阵的求解采用一种改进的三对角Householder法.最后把结果与Matlab仿真结果比较,可以看出该方法有很高的精确度.     

基于改进光流算法和HMM的面部表情识别

提出了一种基于改进光流和HMM的面部表情识别算法,在Lucas-Kanade光流法中引入Hessian矩阵,可有效消除局部邻域中不可靠约束点,提高面部表情变化的光流场计算精度.同时采用GA算法对HMM参数重估,有效提高了HMM的分类性能.实验结果表明,该算法取得了较好的识别效果.     

三维鼻形:一种新的生物特征识别模式

鼻子是脸部最显著的器官之一,首次用三维鼻形作为生物特征进行身份识别,并提出了有效的三维鼻形识别方法,包括基于特征点的鼻子区域定位、利用ICP方法进行鼻形对齐、相似度量定义3个步骤.在FRGC 1.0数据库上获得3.15%的等错误率和92.1%的rank-1识别率,实验结果表明,采用三维鼻形有较强的判别能力.     

一种基于局部描述符的三维人脸识别方法

提出一种局部描述符进行三维人脸识别。每个采样点的局部特征定义为该点根据其法向量与3个主轴之间的角度自适应选取的邻域点集向人脸主轴平面投影所得的面积。文中提出的三维人脸识别算法首先对人脸进行预处理,归一化到较统一的姿态后,提取与鼻尖等距的轮廓线,并对轮廓线进行重采样以剔除无用点。然后对每个采样点提取局部特征。最后建立人脸之间的点对应关系,将加权融合后的局部特征用于识别。通过实验认证,文中方法识别效果较好,且对遮挡和噪声有较好的鲁棒性。     

刀尖圆弧半径对主偏角影响的分析与实验研究

刀尖圆弧半径对加工精度、切削力等切削参数有重要影响,而主偏角直接影响切 削变形和切削力的变化。为了研究车刀刀尖圆弧半径对主偏角的影响,建立了刀具要素间的几 何关系。根据切削深度和刀尖圆弧半径大小,将切削条件划分为 4 种：①刀尖圆弧半径小于切 削深度,且主偏角为 90°;②刀尖圆弧半径小于切削深度,且主偏角小于 90°;③刀尖圆弧半径 小于切削深度,且主偏角大于 90°;④刀尖圆弧半径大于切削深度。根据刀尖圆弧半径和切削 深度之间的几何关系,分别计算了 4 种切削条件下刀尖圆弧半径导致的实际主偏角的变化。为 了验证分析结果,进行了切削实验,通过分析背向力和进给力的夹角计算实验主偏角。实验结 果证明,刀尖圆弧半径导致主偏角变小。     

三维人脸鼻子特征检测

针对现有三维数据鼻子检测与定位方法的不足,提出了自动检测与定位鼻子特征方法.通过对三维海量数据点进行二维空间Delaunay三角化并映射到三维空间,得到三维人脸模型.基于鼻子区域的凹凸特性,确定鼻子大致区域.对区域内空洞进行填补,并采用形态滤波方法对鼻子边缘进行光滑以得到准确的鼻子特征与特征点.通过对不同三维人脸数据的鼻子特征点检测与定位,表明了所提方法的有效性和可靠性.     

Optimal cross-sectional area distribution of a high-speed train nose to minimize the tunnel micro-pressure wave

Optimization of the cross-sectional area distribution of a high-speed train nose is conducted for various nose lengths in order to minimize the micro-pressure wave intensity at a tunnel exit. To this end, an inviscid compressible flow solver is adopted with an axi-symmetric patched grid system. To improve the shape of the train nose, multi-step design optimization is performed using the Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno (BFGS) algorithm with a response surface model. The optimization reveals that the optimal nose shapes differ for different nose lengths. For a short nose, the shape has an extremely blunt front end, and the cross-sectional area decreases in the middle section. As the nose length increases, the nose shape flattens around the middle section. These optimal shapes divide one large compression wave into two small waves by causing a strong expansion effect between the front and rear ends. As a result, through the nose shape optimization, the intensity of the micro-pressure wave is reduced by 18–27% compared to a parabolic nose, which has a minimum variation of the cross-sectional area change. The optimized distribution of the cross-sectional area can be used as a guideline for the design of three-dimensional nose shapes of high-speed trains, further improving their aerodynamic performance.     

基于支持向量机的三维鼻子建模方法研究

提出了一种基于支持向量机的三维鼻子建模新方法,该方法采用两张正交的人脸照片,首先运用高提升滤波对整个面部照片进行处理,使鼻子边缘轮廓更加清晰,然后在鼻子区域中提取鼻子的三维坐标信息,接着用支持向量机（SVM）对鼻子进行拟合建模,最后对拟合得到的鼻子模型进行纹理贴图,得到具有真实感的三维鼻子模型。该方法已在MATLAB平台上进行了模拟,成功获得了较逼真的三维鼻子模型,并可以推广应用到三维人脸建模。     

Electronic nose technique potential monitoring mandarin maturity

Over the past years, electronic nose technology opened the possibility to exploit information on behavior aroma to assess fruit ripening stage. The objective in this study was to evaluate the capacity of electronic nose to monitoring the change in volatile production of mandarin during different picking-date, using a specific electronic nose device (PEN 2). Principal component analysis (PCA) and linear discriminant analysis (LDA) were used in order to investigate whether the electronic nose was able to distinguish among different picking-date (ripeness states). The loadings analysis was used to identify the sensors responsible for discrimination in the current pattern file. The results obtained prove that the electronic nose PEN 2 can discriminate successfully different picking-date on mandarin using LDA analysis. But, electronic nose was not able to detect a clear difference in volatile profile on mandarin using PCA analysis. During external validation using LDA was obtained to classified 92% of the total samples properly. Some sensors have the highest influence in the current pattern file for electronic nose PEN 2. A subset of few sensors can be chosen to explain all the variance. This result could be used in further studies to optimize the number of sensors.     

Effects of weight balance on a 3D TV shutter type glasses: Subjective discomfort and physical contact load on the nose

A two-phase experimental study examined the effects of weight balance in 3D TV shutter type glasses by subjective discomfort and physical contact load on the nose. Four 3D glasses with different weight-concentrated locations (Front, Middle, Ear, and Rear) and one Reference glasses were investigated. Subjective discomfort ratings on the overall, nose, and posterior edge of the ear were obtained using a 100 point visual analogue scale, and physical load on the nose was measured by force sensing resistor (FSR) film sensors. The overall and nose discomforts for Front were significantly higher than other conditions; the ear discomfort for Ear was significantly worse than the others. The nose load for Front (0.34 N) was significantly higher than Middle (0.22 N), Ear (0.20 N), Rear (0.16 N), and Reference (<0.05 N). A correlation analysis presented that the overall and nose discomforts were closely related (r > 0.9) to the nose load.Relevance to IndustryEffects of weight balance in 3D TV shutter type glasses were examined in terms of subjective discomfort and physical nose load. Overall discomfort and physical nose load significantly declined while the weigh-concentrated location moved from the front to the rear of temples.     

最小二乘法在电子鼻动态信息融合中的应用

基于集成气敏传感器阵列和多传感器信息融合技术的电子鼻系统,可用于气体/气味的定性定量识别.电子鼻走出实验室的关键是高效的识别算法和简化的实验装置.本文提出最小二乘法在简化的电子鼻系统中的应用模型.利用线性最小二乘法拟合传感器阵列的动态响应曲线,建立电子鼻系统的知识库并进行智能识别.利用该方法并结合气体传感器阵列在不同温度条件下的动态响应信号,对雪碧、酷儿和绿茶三种饮料样本进行定性识别,仿真验证结果表明该方法的识别准确率达到100%.     

一种基于电子鼻的食醋识别新方法

采用6只掺杂纳米ZnO厚膜传感器构成的电子鼻对15种商业食醋进行了测量,采用主元分析法(PCA)对电子鼻信号与食醋种类、配料、发酵方式和产地之间的关系进行了分析,电子鼻信号在上述食醋特征上表现出很强的聚类特性。针对上述特征,结合人工神经网络(ANN)、K近邻法(KNN)对15种食醋进行了识别,识别率为98.3%。研究表明:采用特征识别的电子鼻具有良好的灵活性和强健性。