英语词汇学习能力的培养刍议

学好英语必须要有足够的词汇量。文章从多个方面、多个层次配以例证来阐述如何培养学生轻松、简便地掌握词汇的能力，提供一种学习英语的新途径。     

反渗透膜的化学清洗

介绍河北西柏坡发电有限责任公司反渗透系统的原水特点、工艺流程、设计参数等,分析该系统的运行情况,通过采用碱洗酸洗的分段清洗措施使膜的性能得以恢复,保证了反渗透系统的安全、稳定运行。     

基于皮肤模板和改进HMM的自动人脸识别系统

介绍一种基于隐马尔可夫模型(hidden Markov module,HMM)的人脸识别系统,该系统对人脸采用普通网络摄像头实时检测,通过皮肤模型进行背景去除,并用改进后的HMM算法进行识别. 实验结果表明,改进后的HMM算法能提高原HMM算法的准确率,采用皮肤模板对检测到的人脸进行精确定位后,进一步提高了识别算法的准确度.     

收缩管道内气流作用下纤维伸直的条件

用Ｐｏｈｌｈｏｕｓｅｎ提出的有压力梯度附面层近似方法导出了在收缩管道内气流作用下纤维伸直的条件为：在ｘ＝１处Ａ＝７．０５，随ｘ增加，Ａ也相就的增加，至纤维末端ｘ＝Ｌ处，Ａ≤１２。这时，气体作用于纤维壁面的切应力τ０随ｘ递增，纤维受拉力呈伸直状态。     

基于OMAP3530的嵌入式多光谱掌纹识别系统

基于OMAP3530双核平台实现一个嵌入式多光谱掌纹识别系统。采用Palm Code掌纹识别算法,通过融合掌纹与手掌静脉提高系统防伪性,同时使算法的准确率从可见光的91.33%提高到95.33%。在OMAP3530实现时,让具有强大运算能力的DSP处理器专注于复杂的特征提取运算,ARM处理器则负责图像采集、外设控制、任务调度及用户交互。所设计的系统集成图像采集模块和中心处理主板,识别率高、防伪性强并且具备实时处理性能。     

基于深度学习的亚表面指纹重构

光学相干层析成像(optical coherence tomography,OCT)是一种高分辨率成像技术,可以采集到手指表面皮肤下的多层深度信息,即指纹层析结构.将指纹层析结构高质量地重构为亚表面指纹图像,不仅可以解决因表面成像导致的低质量指纹图像问题,而且可以实现与现有传统指纹识别技术的无缝连接.本文首次提出一种基于深度学习的亚表面指纹重构方法.首先以HDCRes-34为基础网络,根据皮肤结构的不同,将每个OCT横截面图像分割成三层.然后,利用滑动窗口函数根据一个手指所有横截面图像的分割结果,纠正模型可能存在的分割失效情况.同时比较三个层次亚表面指纹信息,针对不同指纹特征,使用不同权重进行融合,得到高质量的亚表面指纹图像.实验结果表明,我们提出的分割模型达到平均像素准确率(meanPA)为0.956,以及平均交并比(mIoU)为0.873,从而显示我们的分割方法能很好地分割与皮肤结构相对应的三个层次的信息.同时,我们也比较了本文提出的重构方法与目前得到最好重构结果的方法,结果表明,我们的方法在单位像素指纹特征数量、脊线密度和等错误率(EER)方面均表现最佳.     

基于光谱和空间特性的高光谱解混方法

为表征高光谱数据的光谱和空间特性,引入光谱的平滑性和地物空间分布的稀疏性约束,提出非负矩阵分解的改进算法,将其应用于高光谱解混.尺度可变的梯度下降算法保证了改进算法的收敛性.实验结果表明,改进后的非负矩阵分解算法能给出地物光谱,并精确估计其分布.     

基于Kohonen神经网络的地图自动输入技术

本文介绍一种利用神经网络对彩色地图进行识别,从而自动建立地图数据库的方法,首先采集样本对Kohonen神经网络进行训练,然后通过神经网络对地图中的道路进行识别和抽取,再利用去噪算法进行去噪,最后进行城市识别和矢量化,得到地图数据库,文中给出了实验结果。     

采用精选Gabor小波和SVM分类的物体识别

提出了一种基于Gabor小波和支持向量机的物体识别通用框架. 在该框架中, 特征抽取采用选取的Gabor小波在物体的最佳位置卷积实现, 而分类则通过支持向量机实现. 相比传统的基于Gabor特征的识别系统, 该方法能够同时达到准确而快速的分类目的. 本论文成功地将该框架应用于两个实际的物体识别例子: 物体/非物体分类和人脸识别. 实验结果证明了所提出的方法相对于其它方法的优越性.