溶剂热萃取法制备超低灰煤的研究进展

为实现煤炭合理、高效、洁净的利用,需降低原料煤中所包含的灰分。经过溶剂热萃取法处理得到的超低灰煤具有无灰、无水、热活性高、流动性好等特点,可以应用于洁净燃料、炼焦、新型煤基材料、气化液化等领域。因此溶剂热萃取法制备超低灰煤的研究具有十分重要的意义。详细阐述了溶剂热萃取法制备超低灰煤过程中其萃取温度、溶剂、煤种对萃取率及生产工艺的影响。     

基于多模态人脸与人耳融合的身份识别与认证

针对综合二维与三维多模态特征的正面人脸、侧面人脸与入耳的融合识别开展了相关研究,提出了二维纹理图像和三维形状索引图像的尺度空间特征提取与匹配的方法,并对多模态人脸与入耳的多种融合策略进行了探索性的研究.此方法通过使用尺度空间局部特征,消除了尺度变化的影响,对噪声、数据缺失等具有较高的鲁棒性.在公开的FRGC v2.0数...     

适用于文字检测的候选框提取算法

在文字检测的相关研究中,针对文字的候选框提取方法并未得到广泛关注与深入挖掘。一方面由于文字本身结构和一般物体具有较强的差异性,另一方面由于文字对检测的精度要求高。本文提出了一种针对文字的候选框提取算法,该算法首先利用全卷积网络进行快速预测文字区域,有效地减少了候选框的搜索范围,然后针对文字特性对EdgeBox算法进行改进,使之适用于自然场景文字候选框的提取。此外,本文在两个自然场景文字检测的标准数据集上对该算法进行了评测,并与其他已有的候选框提取方法进行了比较。实验结果表明本文方法相较其他算法,具有更好的性能和鲁棒性。     

热萃取小康庄1/3焦煤制备超纯煤的工艺研究

为获得制备超纯煤的最优工艺条件,以工业洗油为溶剂,采用热萃取技术从小康庄1/3焦煤中制备了超纯煤,考察了初始压力、停留时间、煤粒度、冷热过滤方式、溶剂体积比等因素对煤热萃取性能的影响,同时对工业洗油的循环使用进行了考察。结果表明:在惰性环境中,萃取、过滤温度380℃下,当煤粒度0.177 mm(80目),停留时间10 min,溶剂体积与煤的质量比为6∶1(mL/g)时,超纯煤的热萃取率为66.8%。回收后的工业洗油依然具有优良的热萃取性能,循环使用4次后超纯煤的热萃取率仍大于60%。     

《中国图象图形学报》类脑视觉专栏简介

<正>脑科学研究是21世纪科学研究的前沿高地之一,我国“十四五”规划明确指出要瞄准脑科学、人工智能等前沿领域,实施一批具有前瞻性、战略性的国家重大科技项目。科技部近期发布科技创新2030 “脑科学与类脑研究”重大项目申报指南,标志着中国脑计划项目正式启动。视觉是生物最主要的感知通道,     

基于纹理差异视觉显著性的织物疵点检测算法

由于织物图像纹理多样化及疵点类别较多,为了更有效地检测织物疵点,结合织物图像特性及借鉴人类视觉感知机理,提出一种基于纹理差异视觉显著性模型的织物疵点检测算法。该算法首先对图像进行分块,计算各个图像块LBP（local binary pattern）纹理特征,与图像块平均纹理特征的相似度比较,进行显著度计算,从而有效突出了疵点区域。最后利用改进阈值分割算法,实现对疵点区域的定位。通过与已有视觉显著性模型进行比较,得出该算法更能有效地突出疵点区域;同时,分割结果与已有织物疵点检测算法相比发现,该算法具有更强的疵点检测及定位能力。     

视频中适应光照可变情况下的人脸识别方法

提出一种结合使用自适应直方图均衡(AHE)、Gabor滤波器及局部三值模式(LTP)描述器进行视频中上下左右和正面光照条件下识别人脸的方法。首先,使用AHE对来自YaleB与CMU-PIE数据库的人脸图片进行降噪处理。然后用Gabor滤波器进行卷积,提取出相应的Gabor特征图,针对每一个Gabor特征图利用LTP描述器提取出局部邻域关系模式。最后由这些模式的区域直方图形成的序列来描述人脸。YaleB人脸库以及CMUPIE人脸库验证该方法的有效性。     

Spam Short Messages Detection via Mining Social Networks

Short message service(SMS) is now becoming an indispensable way of social communication,and the problem of mobile spam is getting increasingly serious.We propose a novel approach for spam messages detection.Instead of conventional methods that focus on keywords or flow rate filtering,our system is based on mining under a more robust structure:the social network constructed with SMS.Several features,including static features,dynamic features and graph features,are proposed for describing activities of nodes in the network in various ways.Experimental results operated on real dataset prove the validity of our approach.     

深度学习在航拍场景分类中的应用

最近几十年来,航拍图片和视频在城市规划、沿海地区监视、军事任务等方面都得到了广泛的运用。因而了解航拍图片中所包含的内容,研究航拍视频所拍摄的场景类型就显得异常重要。目前流行的场景分类算法大多是针对自然场景的,很少有针对高分辨率航拍场景分类的算法。针对高分辨率航拍图片的场景分类给出了一种分层式算法。该算法首先用尺度不变特征转换（scale-invariant feature transform,SIFT）算法提取鲁棒的块局部特征,然后在视觉词袋的基础上,用经局限型波兹曼模型（restricted Boltzmarm machine,RBM）初始化的深层信念网络（deep belief network,DBN）来表示低层特征与高层视频特征之间的关系;同时深层信念网络也起到了分类器的作用。实验结果表明,该算法在处理高分辨率航拍图片场景分类问题时都要略好于目前主流算法。