ROF系统中毫米波产生方法的研究

本文对ROF系统中毫米波副载波的几种主要的产生方法进行了综述,着重介绍了利用直接调制,外部调制以及光外差技术产生毫米波的方案,并创新性地提出了一种基于光纤布拉格光栅的新型光外差技术。该技术利用光纤布拉格光栅滤波的方法,产生两束来自于同一光源的光波,从而消除了传统光外差技术中的相位噪声,提高了系统性能。     

轻量化多特征融合的指纹分类算法研究

快速准确的指纹分类在大型指纹识别系统中是加速目标指纹查找的关键技术。目前,指纹分类算法存在复杂度高、操作繁琐、参数较多、所需数据规模大、且无法充分利用指纹特征信息等问题。神经网络深层提取的特征更加关键,也更有代表性,但忽略了部分浅层信息。针对指纹分类存在的问题,本文提出一种轻量化多特征融合的指纹分类算法。该算法设计了轻量化Finger-SqueezeNet来训练指纹图像,采用查表法求得指纹的细化图之后,利用改进的分布求和梯度法求取相应细化图的感兴趣区域(Region Of Interest,ROI)图像;将指纹ROI图像输入网络深层与提取的特征图进行特征融合,使得深层网络也能获得浅层中纹线准确的走向信息,从而增强网络对于纹型的敏感度;采用Maxout激活函数对网络提取的特征进行激活。实验结果表明,本文算法不仅减少了训练参数量,而且通过指纹ROI图像补偿深层特征图,更加充分利用了指纹的纹型信息,轻量化算法也可为指纹分类模型拓展到移动端提供理论支撑。      

级联优化CNN的手指静脉图像质量评估

目的 针对手动设计的手指静脉质量特征计算过程复杂、鲁棒性差、表达效果不理想等问题,提出了基于级联优化CNN（卷积神经网络）进行多特征融合的手指静脉质量评估方法。方法 以半自动化方式对手指静脉公开数据库MMCBNU_6000进行质量标注并用R-SMOTE（radom-synthetic minority over-sampling technique）算法平衡类别;将深度学习中的CNN结构应用到手指静脉质量评估并研究了不同的网络深度对表征手指静脉质量的影响;受到传统方法中将二值图像和灰度图像结合进行质量评估的启发,设计了两种融合灰度图像和二值图像的质量特征的模型：多通道CNN（MC-CNN）和级联优化CNN（CF-CNN）,MC-CNN在训练和测试时均需要同时输入二值图像和灰度图像,CF-CNN在训练时分阶段输入二值图像和灰度图像,测试时只需输入灰度图像。结果 本文设计的3种简单CNN结构（CNN-K,K=3,4,5）在MMCBNU_6000数据库上对测试集图像的分类正确率分别为93.31%、93.94%、85.63%,以灰度图像和二值图像分别作为CNN-4的输入在MMCBNU_6000数据库上对测试集图像的分类正确率对应为93.94%、91.92%,MC-CNN和CF-CNN在MMCBNU_6000数据库上对测试集图像的分类正确率分别为91.44%、94.62%,此外,与现有的其他算法相比,CF-CNN在MMCBNU_6000数据库上对高质量测试图像、低质量测试图像、整体测试集图像的分类正确率均最高。结论 实验结果表明,基于CF-CNN学习到的融合质量特征比现有的手工特征和基于单一静脉形式学习到的特征表达效果更好,可以有效地对手指静脉图像进行高、低质量的区分。     

基于参数匹配的调频连续波干扰抑制方法

随着线性调频连续波(FMCW)车载雷达的广泛应用,同一个场景下若干个雷达的相互干扰可能导致传感器灵敏度降低,甚至虚警。针对该问题,提出一种基于量子遗传和中心值匹配相结合的干扰抑制方法。该方法首先将发射波形和干扰信号的互相关函数作为目标函数,通过量子遗传算法进行波形参数优化,在约束范围内得到互相关最小的工作参数,然后基于这个参数生成发射波形,最后根据干扰信号的参数,通过中心值匹配的方法选择合适的工作雷达参数,实现自适应干扰抑制。仿真结果表明,该方法可以以较低的计算量达到良好的干扰抑制结果。     

用于嵌入式终端的改进ENet街景语义分割

现有的移动终端实时语义分割算法对图像细节特征的处理能力较差,空间特征丢失严重。针对上述问题,提出了一种融合不同层级空间特征的方法,基于改进的 ENet,在下采样层使用反向残差结构,增加网络计算过程中图像信息的获取,减少下采样造成的图像空间特征丢失。通过空间注意力对图像空间特征进行筛选,增强相关特征,削弱不相关特征。该方法将高分辨率的浅层空间特征与具有丰富语义信息的深层特征融合,提高了网络对图像细节特征的处理能力。实验表明,在 NVIDIA Jetson TX2、NVIDIA Jetson Xavier NX 及 NVIDIA Jetson Xavier AGX 等嵌入式终端上,所提出网络与现有算法相比,其性能在 Cityscapes 数据集上提高了 2.9%,在 CamVid 数据集上提高了 3.2%。      

基于双激活层深度卷积特征的人脸美丽预测研究

目前,人脸美丽预测存在数据规模小、分类难度大、深度特征研究不足等问题.为此,本文提出基于双激活层深度卷积特征的人脸美丽预测研究的解决方案.首先,采用数据增强和人脸对齐方法来增加训练集的样本数量和提高数据库的数据质量.其次,提出一种双激活层改进CNN模型,使其更适合人脸美丽预测应用.实验结果表明,本文所提方法在分类和回归预测方面均大幅度优于传统人脸美丽预测方法;同时,在主流的CNN模型中取得了较好的实时性和准确性,基于2000测试集的分类准确率达到61.1%,回归相关度达到0.8546.因此,双激活层在深层人脸美丽特征学习中发挥了重要作用,可广泛应用于人脸图像识别与处理.     

光纤射频传输系统中相干正交频分复用的研究

介绍了光纤射频传输(Radio over Fiber,RoF)系统中相干正交频分复用(CO-OFDM)的原理和发展现状,并对主流的基于直接调制结构和上下变频结构的CO-OFDM方案进行了论述,分析比较了不同方案的优缺点.此外还对一些基于相干解调的改进方案进行了研究,包括相位噪声补偿和自载波提取,从而有效地改善了系统性能,降低了系统成本.     

ROF系统中的色散分析及抑制

ROF（RadioOverFiber）系统中光纤的色散是影响系统性能最主要的因素。传统的光载波双边带调制会引起严重的色散问题。光学单边带调制（OSSB）是最普遍的的方法，SSB能有效地抑制色散带来的能量损耗，并延长信号的传输距离。另外提出了一种改进的SSB调制方法，能够克服载波和边带引起的色散，传输距离也比普通的单边带调制更长。     

基于增强语义信息理解的场景图生成

场景图生成（SGG）任务旨在检测图像中的视觉关系三元组，即主语、谓语、宾语，为场景理解提供结构视觉布局。然而，现有的场景图生成方法忽略了预测的谓词频率高但却无信息性的问题，从而阻碍了该领域进步。为了解决上述问题，提出一种基于增强语义信息理解的场景图生成算法。整个模型由特征提取模块、图像裁剪模块、语义转化模块、拓展信息谓词模块四部分组成。特征提取模块和图像裁剪模块负责提取视觉特征并使其具有全局性和多样性。语义转化模块负责将谓词之间的语义关系从常见的预测中恢复信息预测。拓展信息谓词模块负责扩展信息谓词的采样空间。在数据集VG和VG-MSDN上与其他方法进行比较，平均召回率分别达到59.5%和40.9%。该算法可改善预测出来的谓词信息性不足问题，进而提升场景图生成算法的性能。