基于凸凹信号的网格分割

网格分割在网格参数化、纹理atlas图等几何处理问题中有着重要的应用,提出一种基于顶点或面凸凹信号的简单高效的网格分割算法,基于均匀支撑半径的顶点凸凹信号分析将顶点分为平坦点、凸点、凹点和特征点,先从平坦点进行平坦区域扩展,再从剩下的凸凹点出发进行凸凹区域扩展,最后根据顶点和边界边的光滑度进行区域竞争扩展;对于未能完全分割的简化程度高的模型,基于面的凸凹信号采用类似的过程进一步完成最后的分割,该算法可以快速地进行网格分割并能较好地保持网格特征,特别适用于CAD模型的分割。     

基于切空间判别学习的流形降维算法

在基于图像集的流形降维问题中,许多算法的核心思想都是把一个高维的流形直接降到一个维数相对较低、同时具有的判别信息更加充分的流形上.投影度量学习（projection metric learning,简称PML）是一种Grassmann流形降维算法.该算法是基于投影度量,并且使用RCG（Riemannian conjugate gradient）算法优化目标函数,其在多个数据集上都取得了较好的实验结果,但是对于复杂的人脸数据集,如YTC其实验结果相对较差,只取得了66.69%的正确率.同时,RCG算法的时间效率较差.基于上述原因,提出了基于切空间判别学习的流形降维算法.该算法首先对于PML中的投影矩阵添加扰动,使其成为对称正定（symmetric positive definite,简称SPD）矩阵;然后,使用LEM（log-euclidean metric）将其映射到切空间中;最后,利用基于特征值分解的迭代优化算法构造判别函数,得到变换矩阵.对提算法在多个标准数据集上进行了实验验证,并取得了较好的实验结果,从而验证了该算法的有效性.     

通用稀疏多核学习

针对L1范数多核学习方法产生核权重的稀疏解时可能会导致有用信息的丢失和泛化性能退化,Lp范数多核学习方法产生核权重的非稀疏解时会产生很多冗余信息并对噪声敏感,提出了一种通用稀疏多核学习方法。该算法是基于L1范数和Lp范数(p>1) 混合的网状正则化多核学习方法,不仅能灵活的调整稀疏性,而且鼓励核权重的组效应,L1范数和Lp范数多核学习方法可以认为是该方法的特例。该方法引进的混合约束为非线性约束,故对此约束采用二阶泰勒展开式近似,并使用半无限规划来求解该优化问题。实验结果表明,改进后的方法在动态调整稀疏性的前提下能获得较好的分类性能,同时也支持组效应,从而验证了改进后的方法是有效可行的。     

基于代数特征与粗糙集相结合的特征提取方法

对特征抽取方法进行了研究,提出一种新的特征抽取方法,克服了Roman W等提出的特征抽取方法中缺乏鉴别信息的缺点.通过对高维的人脸数据用PCA和LDA降维,利用粗糙集理论中的属性约简算法进行进一步的维数压缩.实验结果表明,该方法具有良好的性能.     

自适应模糊支持向量机算法研究

一个有效的核方法通常取决于选择一个合适的核函数。目前研究核方法的热点是从数据中自动地进行核学习。提出基于最优分类标准的核学习方法,这个标准类似于线性鉴别分析和核Fisher判别式。并把此算法应用于模糊支持向量机多类分类器设计上,在ORL人脸数据集和Iris数据集上的实验验证了该算法的可行性。     

基于改进联合模型的人脸表情识别

在联合主动表观模型和主动形状模型的基础上,充分挖掘标定点之间的联系,提出一种局部纹理模型构建方法。通过改进匹配算法提高特征点的定位精度和匹配速度。将该算法提取到的人脸表情特征输入最近邻分类器,分类结果表明其识别率较高。     

基于最小外接圆补偿机制的形状图像检索

提出了一种新的基于最小外接圆补偿机制的二值形状图像检索算法,其不仅提取了目标区域的特征,而且补偿了目标最小外接圆下的背景区域特征。提取常用于描述区域特征的Hu不变矩和Zernike不变矩作为图像特征,不变矩特征具有平移、缩放、旋转不变性。图像相似度用归一化特征向量的欧氏距离表示。该方法不仅计算简单,而且可有效补偿人眼的视觉感受。通过大量实验表明,该算法较仅基于目标区域的检索算法取得了更好的检索精度和回召率。     

A New Algorithm for Generalized Optimal Discriminant Vectors

A study has been conducted on the algorithm of solving generalized optimal set of discriminant vectors in this paper.This paper proposes an analytical algorithm of solving generalized optimal set of discriminant vectors theoretically for the first time.A lot of computation time can be saved because all the generalized optimal ests of discriminant vectors can be obtained simultaneously with the proposed algorithm,while it needs no iterative operations .The proposed algorithm can yield a much higher recognition rate.Furthermore,the proposed algorithm overcomes the shortcomings of conventional human face recognition algorithms which were effective for small sample size problems only.These statements are supported by the numerical simulation experiments on facial database of ORL.     

一种抗遮挡自适应粒子滤波目标跟踪方法

针对传统视觉跟踪算法在目标发生遮挡时容易发生偏离或失败的缺陷,提出了一种新的抗遮挡自适应粒子滤波(PF)目标跟踪方法。在粒子传播过程中,利用目标SSD(sum of squareddifference)残差所生成的高似然区域能自适应地调整状态空间中的粒子采样区域范围和采样粒子数量,使跟踪中粒子采样覆盖目标的各种状态可能性,全面提高状态空间质量。预测状态和粒子估计状态通过噪声协方差很好地融合起来,能够较有效地解决遮挡情况下的跟踪问题,使目标定位更加精确。粒子数量的自适应不仅能很好提高跟踪精度,而且在一定程度上降低了计算代价。实验结果表明,本文算法对跟踪目标遮挡具有较好的容错性和跟踪鲁棒性,能有效实现复杂场景下的目标跟踪。     

虚拟仪器技术在焊接过程实时检测与分析中的应用现状

针对虚拟仪器技术在焊接过程自动化控制和质量分析中的广泛应用,介绍了虚拟仪器的构成。根据虚拟仪器与焊接过程的结合方式,从焊接过程的电信号分析、视觉信号评价、热循环过程测量、电弧声信号提取、远程网络化管理五个方面的数据分析和控制技术的研究现状进行了综述。表明多传感器多信息融合的同步分析是目前焊接自动化和在线控制的发展趋势,从而证实了虚拟仪器技术在焊接过程实时分析中的重要性和应用价值。