基于非线性特征和线性映射的多视角低分辨人脸识别算法

针对分辨率变化、视角变化和认证集单样本等实际条件下的人脸识别问题,提出了一种基于回归的人脸识别算法。该算法采用核主成分分析法(kernel principal component analysis)分别提取侧面低分辨率和正面高分辨率人脸特征,利用Procrustes分析建立每一种侧面视角低分辨率KPCA特征和正面高分辨率KPCA特征间的映射关系,从而获得对应的回归模型。根据这些回归模型,即可得到测试侧面低分辨率人脸对应的正面高分辨率KPCA特征,并通过最近邻分类器进行识别。在标准图库上的实验表明,与基于线性模型的人脸识别对比算法相比,本文所提算法识别率提高了4%至36%,而在线测试时间仅比最快的对比算法多1.087ms。     

基于机器视觉的番茄脐腐病的鉴别

利用计算机视觉技术,通过图像处理和模式识别方法,对番茄脐腐病的自动识别进行研究。首先利用中值滤波法对病症图片进行处理,去除噪声,其次采用Otsu算法对病斑进行分割。通过提取病斑区域的颜色特征和形状特征,同时采用贝叶斯判别方法和支持向量机方法实现特征参数的提取。实验结果表明,贝叶斯判别方法对训练样本和实验样本的判别准确率分别达到100%和92%,高于支持向量机方法,实现了番茄脐腐病的准确识别。     

重新定位停车政策:优化出行的重要工具

不当的停车政策会加重城市交通问题,而好的停车政策则可为解决城市诸多问题提供工具措施。在快速城镇化、快速机动化和城市高密度背景下,中国现行满足停车需求的供给导向政策偏重服务于小汽车出行,停车收费亦面临着相互冲突的政策目标和管理困境,其结果是停车难问题日益严重的同时还影响了其他绿色交通方式的发展。当前亟需重新审视停车在城市交通中的重要性并对其政策目标的定位做出调整,使之从满足停车需求转变为优化出行结构和提升城市综合品质的有效工具。     

2014年全国模式识别学术会议

全国模式识别学术会议(Chinese Conference on Pattern Recognition,CCPR)旨在为国内学者提供一个学术交流和成果展示的平台,促进国内模式识别研究和应用的发展。该会议2007年和2008年在北京、2009年在南京、2010年在重庆、2012年在北京举行,得到了国内同行的积极响应。2012年起,全国模式识别学术     

国内动态

[四部门]联合约谈滴滴出行等平台公司落实安全稳定责任近日,交通运输部、中央网信办、工业和信息化部、公安部有关司局联合约谈了滴滴出行、嘀嗒出行两家平台公司。约谈通报了滴滴出行等平台公司近期出现的一些问题,包括安全生产、行业稳定、合规经营、保障驾驶员和乘客合法权益、春运保障等多个方面。约谈还对滴滴出行网络安全、个人信息保护、道路交通安全管理等提出了要求,对嘀嗒出行规范跨城顺风车业务提出了要求。     

面向模式的文本数据描述模型

实际应用中常有从非结构化文本中提取符合指定模式信息的需求。在分析了使用正则表达式处理这类问题的缺陷之后,提出了一种面向模式的文本数据描述模型,将模式分为终端模式、结构体模式、联合体模式和数组模式,并详细介绍了各模式在文本匹配以及数据映射中的作用,最后通过相应的示例演示了模型的结构性与便利性。     

学术动态

01区域和城市空间发展(王兰,同济大学建筑与城市规划学院教授)建成环境与积极出行的关系:来自美国20个大都市区的证据步行和骑行是替代机动交通的促进健康和环保的积极出行方式。既有研究通常针对单个大都市统计区(metropolitan statistical area,MSA)探讨积极出行与建成环境之间的关系,而针对不同大都市统计区得到的结果通常不同。本文旨在对建成环境对积极出行的影响进行普适性评估,建构了大尺度、横断面和预测导向的模型。     

农用水利闸桥设计审核中的几点体会

<正>大清河、永定河及张家口内陆河流域河流众多,分为主要行洪河道、一般行洪河道及支流河道。这些河道穿越流域内市、县、村庄,是行洪、滞洪的重要通道,但也为居民出行带来不便,为此,早在建国后就修建了大批跨河水利闸桥,以解决居民出行问题。但是经过长时间超负荷运行,这些桥梁均已成危桥,有的甚至塌坍断交,对其进行拆除改建十分必要。自2005~2013年,省大清河河务管理处受省水利厅委托完成     

环球资讯

<正>DIY骑自行车就把电池充满了骑自行车是一个无可争议的绿色出行方式,而雅马哈准备让这个两轮交通工具的环保功能更进一步。高级产品设计师Jose Gonzales设计了一款自行车充电装置0±0,准备将骑自行车的动能转化成电能,然后储存起来另作它用。这个装置由三部分组成:自行车、充电底座和一大块蓄电电池。使用时把自行车后轮放进充电装置,再插上电池,然后就可以蹬起踏板开始充电。从装置到     

刀具磨损状态监测技术研究进展

随着工业4.0的到来,对制造业智能化的要求越来越高,刀具作为机械加工中的重要组成部分,其智能化监测也变得愈加重要。本文从监测信号、信号处理和分类模型三个方面阐述了刀具磨损状态监测技术的最新研究进展。比较了不同监测信号的优点与不足,深入分析了信号处理及分类模型的原理。对刀具磨损状态监测的未来发展进行了展望,提出了引入深度学习方法,期望能够提高智能化监测的准确性和鲁棒性。