多视角三维人脸识别中的特征提取

针对二维人脸识别系统在姿态发生较大变化就难以识别的问题,利用三维人脸数据姿态不变性的特征,提出了一个基于方向最大值的方法来估计鼻尖点,同时也给出姿态的角度.用子空间表示的鼻子轮廓模型被用来选择鼻尖点的最可行的候选点.另外,利用SUSAN算子提取边缘,并与方向积分投影等方法结合,快速准确的定位内外眼角点和嘴角点.实验证明该方法可以保证达到和手工自动标定特征点相差无几的准确率.     

基于语义分类的文物图像标注研究

由于图像数据中普遍存在的“语义鸿沟”问题,传统的基于内容的图像检索技术对于数字图书馆中的图像检索往往力不从心。而图像标注能有效地弥补语义的缺失。文中分析了图像语义标注的现状以及存在的问题,提出了基于语义分类的文物语义标注方法。算法首先通过构建一个Bayes语义分类器对待标注图像进行语义分类,进而通过在语义类内部建立基于统计的标注模型,实现了图像的语义标注。在针对文物图像进行标注的实验中,该方法获得了较好的标注准确率和效率。     

基于语义近似逼近技术的多代理协作

本体在多代理系统中起着重要的作用，它提供和定义了一个共享的语义词汇库。然而，在现实的多代理通讯的过程中，两个代理共享完全相同的语义词汇库是几乎不可能的。因为信息不完整以及本体的异构等特性，一个代理只能部分理解另外一个代理所拥有的本体内容，这使得代理间的通讯非常困难。本文就是探索利用近似逼近技术实现基于部分共享分布式本体的多代理通讯，从而实现多代理之间的协作查询。我们使用基于OWLweb本体语言的描述逻辑来描述分布式本体的近似查询技术。最终我们也开发了基于语义近似逼近方法的一个多代理协调查询系统。     

一种新的基于小波变换的图像放大算法

图像放大技术的主要难点在于如何使放大后的图像尽可能保持原始图像的清晰度.传统的内插法存在着一定的缺陷.提出了一种新的图像放大算法,该算法以小波变换为基础,采用分段样条插值法进行高频系数放大,通过对变换系数进行非线性增强保证放大图像的清晰度.实验证明,该方法具有很好的放大效果.     

基于均值漂移的非线性尺度空间滤波

为解决均值漂移滤波核带宽的选择问题,分析了均值漂移和尺度空间滤波的关系,指出当采用正态核函数时,均值漂移是一种基于高斯尺度空间滤波的聚类方法。由此提出了一种基于均值漂移的非线性尺度空间滤波方法,其性能仅取决于空域的核带宽的选择,在每个采样点处根据信号的局部特征自适应选取幅度域的核带宽。该方法克服了均值漂移滤波存在块状效应的缺点。实验结果表明,该方法的整体性能优于均值漂移滤波、高斯滤波和中值滤波。     

三维几何模型数字水印综述

主要对近些年来在三维几何模型数字水印研究方面的算法进行了总结.首先给出了三维几何模型数字水印的一些基本概念,进而对三维水印在空域和变换域的典型算法进行了介绍,最后对三维几何模型的难点和发展前景进行了总结和展望.     

一种改进的人脸图像眼睛快速定位方法

基于广义对称变换的原理，对传统的眼睛检测算法进行了改进。首先，利用面部眉眼区域的灰度呈纵向明显变化的特点，应用积分图法快速地初步定位眉眼区域，在这些候选的区域内用对称变换法检测候选的眼睛点，最后根据先验知识确定眼睛对。实验结果表明本方法简便易行，速度快，定位准确度较高。     

基于单幅图像的人脸三维姿态估计

针对单张人像的三维姿态计算，结合面貌测量和射影几何的理论提出了一种方法：首先在人面部的平面区域内，选取眼角点，口角点，鼻翼点建立人脸模型;然后根据人脸平面上两个相互垂直的特征线投影到照片上的灭点位置，求出人脸平面的旋转方向。该方法特征点易于标定，且无需任何的辅助设备和先验知识，具有一定的实用性。     

基于Boosting算法的文本自动分类器设计

Boosting算法是目前流行的一种机器学习算法。采用一种改进的Boosting算法Adaboost.MHKR作为分类算法，设计了一个文本自动分类器，并给出了评估方法和结果。评价表明，该分类器有很好的分类精度。     

分布式大规模交通网络实时模拟系统

大规模交通网络的研究目前已经成为一个热点研究领域,大规模交通网络的实时模拟为交通规划和交通控制提供了一个研究的平台和基础,因此模拟系统的设计与实现具有相当重要的意义。由于网络规模以及汽车数量的原因,使用单台计算机不可能满足模拟整个城市规模交通网络的需求,必须采用分布式模拟系统。文章研究并设计了分布式大规模交通网络模拟系统,具体试验表明完全可以满足实时模拟的需要。