一种基于 VEI 的人脸识别的方法

人脸识别是模式识别中的重要研究领域之一。受到the Variation Energy Image(VEI)成功的启发,我们将VEI方法应用于对人脸特征进行有效的提取。使用此方法就可以从训练样本中找到一幅特征图。而且这个特征就是差别最大的特征。于是,根据这个特征图,我们去除掉特征图中相对应的像素。使得原来的训练样本,变得更加接近自己类的特征。待测试样本,在进行比较时,也去掉特征图的像素。最后使用Linear Discriminant Analysis(LDA)方法得到特征子空间,测试样本投影到特征子空间上的一个最近的L2范数距离,作为分类的标准。提出的方法与传统的LDA方法进行比较,得到了较好的实验效果。     

大规模带状无线传感器网络节点定位算法

针对基于三峡库区水环境监测的大规模带状无线传感器网络(WSNs),将博弈理论和优化算法应用于节点定位问题的研究,建立节点定位优化算法模型,分析模型的基本原理、可行性和具体实现方法.通过对不同分布状态网络进行定位仿真实验,测试该算法对正方形、带状、条形随机分布传感网络定位效果,实验结果表明了算法的可行性和高效性.该算法在不增加硬件开销情况下,能够提高定位精度和节点覆盖率,且收敛速度快.     

一种基于VEI的人脸识别的方法

人脸识别是模式识别中的重要研究领域之一。受到the Variation Energy Image（VEI）成功的启发，我们将VEI方法应用于对人脸特征进行有效的提取。使用此方法就可以从训练样本中找到一幅特征图。而且这个特征就是差别最大的特征。于是，根据这个特征图，我们去除掉特征图中相对应的像素。使得原来的训练样本，变得更加接近自己类的特征。待测试样本，在进行比较时，也去掉特征图的像素。最后使用Linear Discriminant Analysis（LDA）方法得到特征子空间，测试样本投影到特征子空间上的一个最近的L2范数距离，作为分类