基于张量分解融合RGB-D图像的物体识别

为了充分利用RGB-D图像的深度图像信息，提出了基于张量分解的物体识别方法。首先将RGB-D图像构造成一个四阶张量，然后将该四阶张量分解为一个核心张量和四个因子矩阵，再利用相应的因子矩阵将原张量进行投影，获得融合后的RGB-D数据，最后输入到卷积神经网络中进行识别。RGB-D数据集中三组相似物体的识别结果表明，利用张量分解融合RGB-D图像的物体识别准确率高于未采用张量分解的物体识别准确率，并且单一错分实例的准确率最高可提升99%。     

马尔可夫跳变线性系统最优控制的研究现状与进展

马尔可夫跳变线性系统（MJLS）是一种具有多个模态的随机系统，系统在各个模态之间的跳变转移由一组马尔可夫链来决定。MJLS模型因其在表示过程中可以产生突变而更能精确的描述实际工程应用中的系统。近年来，MJLS的最优控制问题成为了研究的热点，动态规划、极大值原理以及线性矩阵不等式等成为了解决此类问题的主流方法。本文对MJLS最优控制领域的研究现状进行了综述。分别对一般情况下、带有噪声的情况下、带有时滞的情况下以及某些特定情况下的MLJS最优控制问题的国内外研究现状进行论述。最后进行了总结并提出MJLS最优控制领域未来值得关注的研究方向。     

采用八叉树和OSG分页结点的海量点云三维可视化

针对现有海量点云可视化方法存在索引构建时间长、内存占用大等问题，研究一种八叉树索引结合OSG分页结点的快速可视化方法，可在占用较小内存的基础上快速建立点云索引并实时调度。采用八叉树索引结构对海量点云进行数据组织，建立各层级的八叉树结点并以文件映射的方式分块保存，对结点文件重组织转换为支持OSG渲染引擎的多分辨率点云数据。采用基于OSG分页结点的实时调度技术，对海量点云进行高质量可视化。与目前两款主流的点云数据处理商业软件进行实验对比分析，结果表明所提方法具有索引建立速度快、内存占用小等优点，同时可视化交互更加流畅，适用于各种配置计算机下海量点云数据的调度管理与实时可视化。     

刚柔结合的充电机械臂设计

针对大型运输设备上的电池充电补给任务,设计了一款刚柔结合充电机械臂.针对机械臂的柔性部分和刚性部分分别分析了关节、任务、驱动空间之间的运动映射关系,给出了两级柔性臂的解耦运动学算法,使用蒙特卡洛方法求解了机械臂的工作空间,验证了机械臂设计的合理性,并用Adams软件进行动力学仿真分析,校核了设备选型的安全性.     

基于Gabor融合特征与深度自动编码器的笑脸识别方法

Gabor特征的人脸表情识别具有良好的识别性能,但同样存在特征维数大的缺点,该文提出用Gabor融合特征的方法来进行降维以解决维数大的缺点。深度自动编码器具有对人脸自学习的能力,能精确提取有用的信息,也有非线性降维的作用。考虑到Gabor融合特征降维幅度不大,便加入自动编码器进行二次降维,将经过二次降维的特征输入深度自动编码器进行笑脸识别。该文在实验过程中采用两个数据库(公开的GENKI数据库,实验采集的数据库)进行实验。实验结果表明经过Gabor融合特征的实部作为深度自动编码器的输入的识别率比传统方法和未经降维Gabor特征识别率高。