基于多子空间直和特征融合的人脸识别算法

多个子空间直和能保证多个子空间数据融合时多个子空间得到的特征向量相互两两正交,融合数据采用该特征表示时冗余最小,更有利于分类识别。本文基于多子空间直和进行特征融合,提出了一种新的人脸识别算法。通过 2DPCA算法,首先分别计算所有训练样本归一化后正脸、左侧脸及右侧脸图像的协方差矩阵的各P个最大特征值对应的P个相互正交的特征向量,然后通过选取3个子空间的部分满足直 和条件的特征向量组成各自的特征空间(投影空间),再将样本正脸、左侧脸及右侧脸图像分别向各自特征空间投影得到3个特征矩阵,最后将此3个特征矩阵融合为该样本的特征矩阵用于最近邻分类器进行分类识别。最终通过本文3组实验数据的对比说明了该 算法能减少计算量并且提高了识别率。     

一种复杂环境下多传感器数据融合方法

针对现有方法没有利用证据数据采集源头的可靠性信息这一问题,结合温度数据采集,提出一种复杂环境下多传感器数据融合算法。从多传感器采集的原始数据出发,通过原始数据分析当前传感器节点的信任度,对当前传感器证据进行相应的修正,从证据源层面修正冲突证据。在证据融合阶段引入支持度修正证据迭代融合思想,比较融合证据与原证据的差异冲突等属性来评估原证据的支持度并修正原证据,将修正后的证据再次融合,多次迭代至最终融合结果收敛。试验仿真与现存的多种融合方法进行比较,仿真结果验证了本研究方法在解决证据冲突问题上的有效性。     

2维双树复小波不确定度加权融合的人脸识别

在人脸识别中,传统小波、Gabor小波不能很好地表征人脸特征。提出2维双树复小波多频带不确定度加权融合的人脸识别算法,使用了人脸2维双树复小波多频带特征,计算多频带不确定度及其权值并结合多频带特征进行加权融合,能很好得到人脸的特征。该加权融合算法首先计算人脸2维双树复小波多个频带特征图,然后计算多个频带滤波不确定度权值,最后进行加权融合。同时使用了2维主成分分析(2DPCA)方法对特征向量进行子空间投影,应用欧氏距离作为相似测度实现分类识别。使用英国剑桥Olivetti实验室(ORL)图像库进行了测试,实验结果表明,提出的方法相对于使用2DPCA、Wavelet和Gabor小波的特征提取方法,取得了更好的识别效果。     

梯级水电厂经济运行控制模型研究

研究了一种以2个梯级水电厂区间河道作为蓄水池（库）的自动控制器,采用系统辩识、前馈补偿、积分消除静差等措施改善调节器性能。仿真计算结果表明性能良好。     

嵌入式人脸检测算法的研究与实现

使用人脸类Haar特征、快速人脸检测算法Adaboost进行人脸检测。针对ARM的不足,将经过PC机训练得到的人脸分类器文件通过网络传输到嵌入式平台,结合人脸检测算法,实现了一种嵌入式人脸识别系统,较好地解决了嵌入式人脸检测系统由于训练人脸图像数据巨大而造成处理效率低的难点。基于EELiod 270嵌入式开发平台实现了...     

群体随机运动下可信联盟的约束演化方程及其概率计算

联盟合作是自组织网络中一个热点研究领域,Agent间的信息具有不确定性、不完全性和局部性等特征,个体Agent节点出于风险的考虑会在不同的联盟间迁移,因此在联盟的演化研究中需要融入信任因素.文中研究群体随机运动环境下可信联盟的演化机制,从微观和宏观上对个体Agent运动行为和联盟规模结构进行分析,将基于历史交互的信任信息融入演化过程中,提出演化规则,界定了演化稳定性的标准.从微分动力系统的视角建立约束演化方程并通过概率计算对方程进行转化求解,分析了演化计算的复杂性,并进一步分析了Agent异构性和局部信息感知对联盟演化的影响.最后通过模拟实验对演化进行讨论,并从信息论角度对联盟的有序性进行分析,讨论信任对演化过程的影响,刻画了群体随机活动中可信联盟的构建与演化过程.     

Gabor特征融合的嵌入式人脸识别系统的研究

在嵌入式人脸识别系统中,由于多尺度Gabor抽取特征的维数和数据量过大,不适合在ARM板上实现,提出了多尺度Gabor特征加权融合的方法,很好地解决了图像维数和数据量过大的难点。加权融合过程包括多尺度Gabor特征的提取、特征权值的计算和加权融合过程。同时使用了类Haar特征提取人脸、2DPCA对人脸图像进行降维。基于EELiod 270嵌入式开发平台实现了一个嵌入式系统,结合典型图片库和实际图片进行了人脸识别测试,实践结果表明,系统在保证一定的识别率的同时,大幅度降低了运行时间,实时识别效果良好。     

基于Gabor不确定度的嵌入式人脸识别系统

多尺度Gabor特征的维数和数据量过大,不适合在ARM板上直接实现完成。利用计算每个尺度Gabor特征不确定度并采用加权融合的方法,很好地解决了图像维数和数据量过大的难点。加权融合过程包括多尺度Gabor特征的提取、不确定度权值的计算和加权融合过程;同时使用了类Haar特征提取人脸、利用二维主成分分析(2DPCA)对人脸图像进行降维。基于EELiod 270嵌入式开发平台,使用ORL和Yale图像库对该方法进行了测试,并与其他人脸识别算法进行比较。结果显示,在保证识别率的同时,算法运算量大幅度下降,且实时识别效果良好。     

双树复小波多频带类内类间不确定度融合的人脸识别

为了更好地获取人脸的纹理特征和解决人脸多频带的权值问题,提出了双树复小波多频带类内类间不确定度特征融合的人脸识别算法。首先使用了人脸双树复小波多频带特征构建人脸的纹理特征,引入了双树复小波多频带类内类间的不确定度计算多频带特征权值,同时采用了二维主成份分析方法对人脸多频带特征进行重构线性子空间,人脸子空间加权融合得到的最终特征能够保证投影后样本在新的空间中有最小的类内距离和最大的类间距离。使用ORL人脸图像库进行了实验与分析,结果表明所提出的方法比经典的二维主成份分析、传统小波、Gabor小波和双树复小波方法取得了更好的识别效果。     

基于加权多尺度张量子空间的人脸图像特征提取方法

为了不破坏原始数据固有的高阶结构和数据之间的相关性,减少光照对图像特征的影响,并优化多尺度特征的权重,提出了基于加权多尺度张量子空间的图像特征提取方法。采用多尺度小波变换表征图像各个 部位特征,使用不确定度权衡每个尺度对图像分类的作用,并组建成多尺度张量子空间,结合多线性主成分分析与线性判别分析算法,降低了图像在处理过程中的成本,保存了高维数据固有结构和相关性,完成对图像特征提取。使用CAS-PEAL-R1东方人脸库进行评测,实 验结果表明,该图像特征提取算法用于图像识别过程中具有较好的效果,具有一定的可行性。