复杂背景下人眼自动定位

针对复杂背景下静态人脸灰度图像，提出一种人眼自动定位方法。首先基于人脸几何特征先验知识，建立人眼位置的判定准则，对分割阈值范围进行粗估计；然后采用分割阈值递增法，并结合人眼位置判定准则，判定分割图像中双眼黑块是否出现；最后利用二维相关系数作为对称相似性测度，检验检测出的双眼黑块的真实性。     

基于树状小波分解的纹理图象检索

针对图象检索应具有简单、快速、有效等要求,提出了一种采用树状小波分解特征的纹理图象检索方法,该方法可以在相应的能量准则下,自适应地对图象进行了带分解,同时可利用小波函数分解的多分辨率与多方向特性,来形成能够在一定程度上对图象进行精确描述的特征矢量;在此基础上,又采用基于图象特征值的主分量分析方法,有效降低了特征矢量的维数;另外,基于用户需求的分层检索,还满足了用户不同层次的需求。实验结果表明,该算法快速,有效,具有较强的应用价值。     

非同步多时间序列中频繁模式的发现算法

从多个时间序列中发现频繁模式在实际应用中具有非常重要的价值.已知文献所提供的方法均假设多时间序列是同步的,但是,在现实世界中,这一条件并不总能满足,许多情况下它们是非同步的.提出了一个从非同步多时间序列中发现频繁模式的算法.该算法首先利用线性化分段表示法和矢量形态聚类实现时间序列的特征分割与符号化转换,然后通过将Agrawal关联模式发现算法的核心思想与时间序列最短实现表示方法相结合,实现了非同步多时间序列中多种结构频繁模式的发掘.与已有算法相比,该算法更简单、更灵活,并且不要求序列严格同步.实验结果证明了该算法的有效性.     

基于平稳小波变换的图像去噪方法

正交小波阀值消噪方法已广泛地应用于图像噪声抑制，目前对于正交小波阈值去噪方法的研究主要集中于如何选取阈值使消噪达到较好的效果，然而对于图像中噪声幅度较大的情况下，正交小波变换阀值消噪会使图像边缘失真，甚至图像模型，提出的平衡小波变换的图像消噪方法，可以有效地降低噪声，同时又较好地保持图像边缘细节，与正交小波变换阈值降噪方法相比，有明显优越性。     

一种基于递增估计GMM的连续优化算法

目前的分布估计算法(estimation of distribution algorithms)中概率模型的学习或多或少存在着对先验知识的依赖,而这些先验知识往往是不可预知的.针对这一问题,文中提出采用集成学习(ensemble learning)的思想实现EDAs中概率模型结构和参数的自动学习,并提出了一种基于递增学习策略的连续域分布估计算法,该算法采用贪心EM算法来实现高斯混合模型(GMM)的递增学习,在不需要任何先验知识的情况下,实现模型结构和参数的自动学习.通过一组函数优化实验对该算法的性能进行了考查,并与其它同类算法进行了比较.实验结果表明该方法是有效的,并且,相比其它同类EDAs,该算法用相对少的迭代,可以得到同样或者更好的结果.     

变精度粗糙集的属性核和最小属性约简算法

文中深入研究了变精度粗糙集的属性约简问题,给出了3种属性约简的概念,针对不同概念的属性约简,分别提出了两种不同的求解变精度粗糙集最小属性约简算法:基于容差矩阵和属性核的最小约简.提出了变精度粗糙集的属性核思想,对其进行了形式化描述,说明了变精度粗糙集的属性核真正具备了核的本质特征,从而更深层地提出了基于属性核的启发式约简以求解最小约简.理论分析和实例表明,所提出的两种最小约简算法可以减小属性约简的搜索空间,提高约简的效率,使得变精度粗糙集的属性约简具有了实用性.     

基于FFT的多个空间信号波达方向的估计算法

本文提出了一种与传统算法完全不同的多个空间窄带信号波达方向的估计算法.该算法通过对阵列输出数据的快速傅立叶变换(FFT),建立了FFT频谱与波达方向角的关系;利用这一关系并通过对FFT谱峰的搜索,从而实现了对波达方向的快速估计.计算机模拟实验验证了算法的可行性.     

一种基于结构匹配的指纹匹配算法

提出了一种基于结构匹配的指纹匹配算法,不仅考虑了指纹的全局特性而且利用了指纹局部结构的平移和旋转不变性。该算法可克服在采集指纹图像时由于非线性形变所引起的细节点的位置、细节点的方向及指纹图像中细节点之间距离改变产生的影响,降低了匹配算法的拒识率。试验结果表明所提出的方法确实提高了指纹匹配算法的有效性。     

基于主动进化的遗传算法

根据当前遗传学和生物进化论中对变异方式的研究成果．将定向变异的思想引入到标准遗传算法领域，提出了一种基于主动进化的遗传算法．这种改进的遗传算法，可以在很大程度上克服现有遗传算法执行效率低的问题．我们将这种方法应用到TSP问题中，取得满意的实验结果、     

一种利用分块统计的虹膜定位算法

虹膜识别是一种新兴的生物特征识别技术，而虹膜定位是虹膜识别的重要步骤，因而精确而快速地进行虹膜定位是有效地进行虹膜识别的重要前提。为了能够快速地进行虹膜定位，在简要介绍现有的虹膜定位算法的基础上，提出了一种新的利用分块统计的虹膜定位算法。由于虹膜边缘可以简单地用圆周描述，因此，该算法第1步先阈值化分割图像，以分别建立虹膜和瞳孔的二进制位图；第2步用游长编码的方法来寻找最大色块的质心，并计算边界点到质心距离的均值。实验结果表明，对于虹膜定位而言，该算法是实用而且有效的。