一种基于AdaBoost的人脸检测算法

针对常规基于肤色检测的AdaBoost算法的不足, 提出了一种改进的AdaBoost人脸检测算法,算法包括人体肤色模型、人脸运动检测模型、改进的背景提取方法、针对人脸区域的光照增强方法。算法综合利用了人体肤色信息和人脸运动信息,能有效缩小搜索范围。实验结果表明,该方法与常规基于肤色检测的AdaBoost方法相比,在保证检测性能的基础上,有效提高了检测速度。     

采用特高频检测技术的局部放电源定位方法

局部放电的发生伴随着电磁波的发射,电磁波在特高频段(300MHz~3GHz)的抗干扰能力很强,因此通过接受该频段的电磁波进行局部放电的检测与定位很有研究前景。近年来特高频法(ultra high frequency method,简称UHF)在局部放电的检测与定位工作中得到广泛推广。为改进确定时延的方法,准确定位放电源,采用了特高频法和信号传播时延来实现对局部放电源的定位。该法采用信号初始峰值法、相关法和能量最小值法求取信号传播时延,通过比较讨论3种方法的优劣,确定了一套求取时延的方案。最后用空间搜索法实现对缺陷中局部放电的定位。     

基于kHTTPd的HTTP压缩实现

kHTTPd是Linux新近引入的一个专门负责处理静态网页的内核模块，文章介绍了基于LinuxkHTTPd的一种HTTP压缩实现方案，方案实现后的kHTTPd提高了处理静态页面的速度和效率，增强了Linux作为Web服务器操作系统的性能。     

高层建筑加压送风系统设计的实验研究

讨论了风机置于建筑上部的多点加压送风系统的设计，通过数值拟合的方法得出送风管道中的风速分布，证明风速与加压风机的流量、送风管道的截面积以及管道的高度有关，这对高层建筑加压送风系统的设计有着重要的意义。     

分析环保型建筑节能材料的特性及应用发展趋势

在社会经济的不断发展中,人们的物质生活水平愈发提升,因为地球环保问题与自然资源过度耗费现象愈发被人们所注重,人们对发展环保型建筑节能材料产生了不同的要求,各种环保型建筑节能材料正逐步变成建筑材料行业发展的必经之路。环保型建筑节能材料在发展与应用方面显著减少建筑的耗费,令我国建筑工程发展的更加良好。     

热输入对高钼Q420钢焊接接头组织和性能的影响

通过拉伸实验、硬度试验、冲击试验和组织观察研究热输入对高钼Q420钢CO2气体保护焊焊接接头组织与性能的影响,借助Image Pro-Plus 6.0软件测量了焊缝中先共析铁素体、侧板条铁素体和针状铁素体的体积分数比例。结果表明:随着焊接热输入的增加,先共析铁素体和侧板条铁素体组织的含量均逐渐减少,针状铁素体逐渐增加;当焊接热输入为11.68 k J·cm-1时,针状铁素体体积分数达到最大值81.31%。随着针状铁素体体积分数的增加,焊缝金属的低温冲击韧性增加。     

钢筋非均匀锈胀力的理论分析

目前大多学者在采用弹性力学或有限元等方法研究钢筋锈胀现象时,均将其视为均匀锈蚀,然而这样并不能揭示锈蚀物产生、发展的机理,为此应用弹性力学理论建立了钢筋非均匀锈胀力的分布模型.该模型仍存在着误差,文章从锈蚀物物理参数的取值等方面论述了产生误差的原因,且提出了对理论公式的修正意见.     

一种改进的由氨基酸酯制备手性氨基醇的新方法

采用NaBH4/CeCl3作为还原体系,在无水甲醇溶剂中,将氨基酸甲酯还原为相应的手性氨基醇。以L-苯丙氨酸甲酯还原制备L-苯丙氨醇的反应为研究对象,考察了催化剂用量、反应温度及时间诸因素对产品收率的影响。结果表明:在n(L-苯丙氨酸甲酯)∶n(CeCl3)=1∶2、反应温度30℃、反应时间2 h的优化条件下,L-苯丙氨醇收率为90.3%。本法有操作简便,收率高等优点,该反应为制备手性氨基醇提供了一种新的有用的合成方法。     

基于人脸的活体检测系统

人脸识别技术由于其成本低、用户友好、效率高等特点被广泛应用,同时也出现了针对人脸识别的身份伪造攻击,主要包括照片人脸攻击、视频人脸攻击、三维人脸模型攻击等方式,对于这些攻击方式的防范方法都是围绕着基于人脸的活体检测这个中点进行展开. 本文着重研究的活体检测方法为眨眼检测与背景分析算法,通过区域增长算法进行人眼定位、形态学操作进行人眼张合判断、感知Hash 算法进行背景差异对比,构造出一个复合的活体检测系统. 基于复合的眨眼检测与背景分析算法,本文设计了一个包含眨眼检测模块与背景分析模块的活体检测系统,使用OpenCV2.4.9 与vs2012 的MFC 架构实现了一个可以抵御照片攻击与视频攻击的活体检测系统,并对系统进行实验与评估,在与其它同类型的系统进行比较的结果来看,本文实现的系统性能表现优异.     

基于Spark的实时视频分析系统

视频监控技术在交通管理、公共安全、智慧城市等方面有着广泛的应用前景,且向着智能识别、实时处理、大数据分析的方向发展. 本文针对大规模实时视频监控提出了新的解决方案. 基于Spark streaming流式计算、分布式存储及OLAP框架,使多路视频处理在可扩展性、容错性及数据多维聚合分析上具有明显的优势. 系统根据视频处理算法划分为单机处理与分布式处理. 并将视频图像处理与数据分析耦合,利用Kafka消息队列与Spark streaming完成对多路视频输出数据的进一步操作. 结合分布式存储方案,并利用OLAP框架实现对海量数据实时多维聚合分析与高效实时查询.