基于Bit平面和广义PCA的人脸识别

提出了一种结合Bit平面信息和广义PCA进行人脸识别的新算法。利用人脸图像的Bit平面信息，经特征融合来构造新的人脸，在此基础上再进行广义PCA分析。实验表明，该文提出的方法不仅能提高人脸的识别率，而且在人脸特征空间的维数较低时，识别率已经达到稳定。     

基于平均模板的人脸图像纠正

提出了一种能提高人脸识别鲁棒性的图像预处理方法,即基于平均模板的图像纠正算法ICBAT。该算法通过将人脸图像与平均模板进行比较,利用两者的差值构造权值,用此权值对人脸图像加权纠正以减少由光照引入到人脸图像中的亮斑和阴影。实验表明该ICBAT算法能大幅度降低人脸识别算法对表情和光照变化的敏感性,而且能大幅度提高人脸识别算法对训练样本数的非依赖性。     

二元Al-Si合金的力学性能与微结构的关系

研究了二元Al-Si合金的力学性能、氢含量和原子密度并分析了它们这间的关系,结果表明,Al-Si合金的力学性能在共晶点附近达到最佳值,其溶氢能力随Si含量的增加呈V形变化在共晶点附近达到最小值,而原子密度则呈倒V形变化。Al-Si合金力学性能的变化是其液、固态微观结构演化综合作用的结果。近共晶成分的Al-Si合金有良好的综合性能。     

滴水泉油田滴2井区储集层敏感性及注水适应性评价

通过对准噶尔盆地东部滴水泉油田滴2井区储集层敏感性实验、注入水与地层水配伍性评价、注入水对储集层伤害评价,认为该井区储集层具有中等偏强水敏特征,其临界矿化度为9339.32mg/L;注入水与地层水配伍性好;当注入量达30倍孔隙体积时,储集层注水伤害模拟评价的渗透率损失率平均为41.6%.     

一种基于绝热电路的集成电路低功耗设计

能量通过电路损失后就会产生功耗,如能重新利用这种能量,就可以降低大部分功耗,这种技术称为能量恢复技术,其中绝热电路是一种常用的能量恢复技术,经常被用在大规模集成电路设计中,本文详细分析绝热电路的设计,以及在集成电路设计中的应用.     

LPCIP核的设计和应用验证

本文主要介绍了一种LPC核的设计,按LPC(Low Pin Count)总线协议设计,具有模块化、兼容性和可配置性,适用于SOC芯片集成.通过实现一个配置寄存器,使LPC核具有可配置性.功能仿真的结果表明LPC核能够满足设计要求以及功能的正确性.     

应用小指数多项式的KPCA+零空间人脸识别

利用小指数多项式核主分量分析(KPCA)提取人脸样本的非线性特征，提高对光照、姿态及面部表情变化的鲁棒性，构造训练样本的类内散布矩阵零空间，在此零空间内找到令类间离散度最大的投影方向，往此方向投影得到人脸样本的最优分类特征矢量。实验结果表明；该方法的识别率和对光照、姿态及面部表情变化的鲁棒性比Fisher脸方法有显著提高。     

稠油油藏启动压力梯度实验

国内外对稠油油藏启动压力梯度主要进行了理论研究,实验研究很少,且多采用管流模型,较少考虑黏度对启对压力梯度的影响,这与稠油在真实岩心或油层中流动状态相差很大。根据稠油油藏渗流特点,设计了合理确定稠油启动压力梯度的实验测试方法,并利用克拉玛依油田天然岩心,研究了存在束缚水情况下稠油油藏的启动压力梯度和流速与压力梯度关系;通过对实验数据回归,得到了启动压力梯度、流速—压力梯度曲线参数与岩石气测渗透率、流体黏度关系的经验公式。实验结果表明,原油黏度对稠油油藏启动压力梯度的影响大于储集层物性的影响;将研究结果应用于稠油油藏,给出了根据启动压力梯度确定极限泄油半径和合理井距的理论计算方法,为稠油油藏的合理开发提供了较可靠的依据。     

Al—P中间合金对Al—Si合金的“绿色”变质

用 Al- 3P中间合金对 ZL1 0 9合金进行了变质生产试验 ,研究了其在生产中的工艺参数及加入工艺。对共晶成分的 Al- Si合金 ,其加入量按 W原料 × ( 0 .4%～ 0 .45 % ) + W回炉料 × 0 .1 %=WAl-3 P中间合金 进行计算称量 ,在 760～ 770℃变质即可取得良好的变质效果 ,生产出品质优良的活塞铸件。使用 Al- P中间合金变质剂加入方便 ,无渣无污染 ,可以提高合金的实收率、降低生产综合成本 ,适于工业化生产应用 ,是磷盐变质剂良好的替代品。     

结合零空间法和F-LDA的人脸识别算法

线性判别分析（LDA）是一种常用的线性特征提取方法。传统LDA应用于人脸识别时主要存在两个问题：1）小样本问题，即由于训练样本不足引起矩阵奇异； 2)优化准则函数并不直接与识别率相关。提出了一种新的能同时解决以上两个问题的基于LDA的人脸识别算法。首先，通过重新定义样本的类内散布矩阵和类间散布矩阵，提出了一种新的零空间法。然后把这种新的零空间法与F LDA（Fractional LDA）算法相结合，得到一种对人脸识别更有效的特征提取方法。实验结果表明，这种新算法具有较高的识别率。