生物发酵过程中SSVIP-NNI软测量方法

生物发酵过程中关键生化变量难以直接检测,提出了一种利用基于敏感性与特异性的变量投影重要性(SSVIP)方法优化神经网络逆系统(NNI)的软测量方法。根据逆系统理论建立软测量模型,采用VIP变量优选方法,对软测量模型中的辅助变量进行优化。为了进一步提高VIP方法优选变量的性能,利用模型敏感性与特异性的概念,重新定义了VIP筛选阈值,确定最优的发酵过程软测量模型的变量。构造神经网络近似最优逆系统软测量模型,实现对发酵过程中关键过程变量的估计。通过Pensim仿真平台进行实验研究,结果表明经过辅助变量优选的神经网络逆系统软测量模型具有更高的估计精度和泛化能力。     

基于一次投影子空间追踪的压缩感知信号重构

为了降低信号重构算法的复杂度,实现对稀疏度未知信号的重构,提出了一种基于一次投影子空间追踪(OPSP)的信号重构方法。首先根据约束等距性质确定信号稀疏度的上下界,并将最接近上下界中值的整数作为稀疏度的估计值;然后在子空间追踪(SP)算法的框架下,去掉了迭代中观测向量在支撑集上的投影过程,降低了算法的复杂度。为了更准确地衡量算法的重构性能,提出用完整信号的重构概率作为衡量算法重构性能的指标。与传统的SP算法相比,所提算法可以重构稀疏度未知的信号,且重构时间短,重构概率高。仿真结果验证了该算法的有效性。     

内投式球幕投影系统的实现算法

针对内投式球幕投影中涉及的计算机处理过程,提出了基于虚拟球面变换和虚拟鱼眼透镜投射的内投式球幕投影算法,并针对不规则鱼眼透镜导致的球幕映像扭曲,提出了基于等立体角投影函数的六阶函数校正算法,该六阶函数的系数可通过简单求解六元一次方程获得。实验结果表明,该方法能完全消除不规则鱼眼透镜导致的球幕投影扭曲。针对球幕投影导致的图像亮度分布变异提出了基于投射角余弦修正的球幕光强校正算法。实验结果表明,该算法成功地把与输入二维图像亮度分布差异明显的球幕投影图像校正至与原始图像亮度分布高度一致的状态。该方法对球幕投影系统的设计和软件开发具有重要的理论指导意义和实践应用价值。     

一种改进的基于支持向量机的多类分类方法

针对现有支持向量机多类分类算法在分类精度上的不足,提出一种改进的支持向量机决策树多类分类算法。为了最大限度地减少误差积累的影响,该算法利用投影向量的思想作为衡量类分离性的标准,由此构建非平衡决策树,并且在决策树节点处对正负样本选取不同的惩罚因子来处理不平衡数据集的影响,最后引入KNN算法与SVM共同识别数据集。通过在手写体数字识别数据集上的仿真实验,分析比较各种方法,表明该方法能有效提高分类精度。     

多流形判别分析在人脸识别中的研究

局部保持投影LPP(Locality Preserving Projection)是一种有效的非线性降维方法,能够使投影降维后的数据与原输入空间中的相似局部结构保持一致,但是该方法没有充分利用类间样本点的权重等重要信息。为了解决这个问题,提出基于Fisher准则的多流形判别分析FMMDA(Fisher Multi-Manifold Discriminant Analysis)方法。结合Fisher准则训练样本类内拉普拉斯图和样本均值类间拉普拉斯图,既保持了原样本的相似局部结构,又充分地利用了不同类别之间的权重。在ORL及Yale人脸库上验证了该方法的有效性。与其他几种最先进的方法相比,FMMDA方法取得了更好的识别效果。     

基于GLSL的多重视频纹理映射与融合

为将实时视频与三维场景进行融合来构建大范围增强虚拟环境(augmented virtual environment,AVE),消除融合后出现的反向投影、纹理拉伸、拼缝等现象,实现基于OpenGL着色语言(OpenGL shading language,GLSL)的反向投影剔除算法和深度测试算法,提出基于GLSL的多重视频纹理的横向加权融合算法和对角加权融合算法。实验结果表明,所提算法能够在显存为1GB的计算机上使包含200万三角面和6路实时视频的三维场景的运行帧率保持在40fps以上,高效地实现了实时视频与三维场景的融合。     

一种应用于人脸识别的超分辨率方法

为提高局部保持投影(LPP)在人脸图像超分辨率中的适用性,在LPP中引入典型相关分析(CCA),提出一种相关性增强的局部保持投影方法(CELPP)。CELPP用于提取高分辨率图像与低分辨率图像特征,根据关系学习建立低分辨率图像特征与高分辨率图像特征之间的映射变换,输入低分辨率图像,通过CELPP特征提取和关系映射,得到高分辨率图像,并将其用于人脸识别。对人脸库ORL和Yale进行的实验结果表明,该方法同时考虑了高分辨率图像与低分辨率图像的相似性及同类图像的局部结构性,在基于人脸识别的超分辨率应用中优于LPP和CCA。     

印刷哈萨克斯拉夫粘连字符的切分方法

哈萨克斯拉夫图像文本经过行切分和列切分后,存在水平方向接触和垂直方向重叠的粘连字符。为提高字符识别率,依据字符连通域的最小外接矩形切分开垂直方向重叠的粘连字符图像块;利用判决条件:字符宽度概率密度分布图、字符图像块垂直投影的波峰数目和字符图像块垂直投影波峰的对称性,分离初始粘连字符图像块中正确的单个字符图像块和实际接触的粘连字符图像块;在允许的字符宽度范围内,寻找粘连字符图像垂直投影图的极小值点,以切分实际接触的粘连字符。实验结果表明,该方法泛化能力较好且识别率有明显提高。     

分布式智能背负核辐射巡测系统的设计

针对传统的核辐射检测装置难以应对越来越严重的核恐怖袭击的威胁,设计了一套智能背负式核辐射巡测系统。提出了系统总体架构的设计方法,主要采用基于CAN总线的分布式独立处理架构,动态集成了核辐射仪、投影眼镜和无线指挥系统等工作单元,具有即插即用、低故障率的优点。详细说明了投影眼镜的视频、音频解码电路,M2M平台的无线组网技术以及电源管理系统的设计。经实验表明,该系统能够有效地工作在人员密度大、结构组成复杂的大型公共场合,具有良好的运用前景。     

基于线性判别边信息结合PHL的三维人脸识别

针对三维人脸识别中受光照、姿态、表情等变化而影响识别性能的问题,提出了一种原型超平面学习算法。利用SVM将弱标记数据集中的每个样本表示为一个原型超平面中层特征,使用学习组合系数从未标记的通用数据集中选择支持向量稀疏集;借助于Fisher准则最大化未标记数据集的判别能力,使用迭代优化算法求解目标函数;利用SILD进行特征提取,余弦相似性度量完成最终的人脸识别。在USCD/Honda、FRGC v2、LFW及自己搜集的人脸数据集上的实验结果表明,该算法优于其他几种三维人脸识别算法。