可见光-近红外HSV图像融合的场景类字典稀疏识别方法

针对典型自然场景智能观测的需求,为提高稀疏分类器在小样本数据库上的识别精度,提出一种可见光和近红外（NIR）HSV图像融合的场景类字典稀疏识别方法。首先,利用一直应用在计算机视觉显示领域中的图像HSV伪彩色处理技术将近红外图像与可见光图像融合;然后,对融合图像进行通用搜索树（GiST）特征和分层梯度方向直方图（PHOG）特征的提取与融合;最后,结合提出的类字典稀疏识别方法得到场景分类结果。所提方法在RGB-NIR数据库上的实验识别精度达到了74.75%。实验结果表明,融合近红外信息的场景图像的识别精度高于未融合时的识别精度,所提方法能够有效增加稀疏识别框架下场景目标的信息表征质量。     

研究生综合能力评价体系及模糊综合分析

目前我国高校培养的研究生综合能力较低,不能满足社会和企业的用人需要.造成这一现象的根本原因在于国内高校缺乏科学的具有指导性的研究生综合能力评价指标体系,在研究生能力培养方面比较片面.针对这一问题,作者结合社会与企业对研究生所需要具备的综合能力的要求,建立了一套研究生综合能力评价指标体系,以对我国高校研究生培养模式的创新进行初步的探讨.同时,提出了综合运用模糊专家分析法、模糊层次分析法和模糊排序法来降低评价主观性的测算方法,以提高计算结果的准确度.研究结论表明:该研究生综合能力评价指标体系及模糊分析方法可以较好的对研究生综合能力进行评价.