基于小波和支持向量机的人脸识别技术

小波变换具有良好的多尺度特征表达能力,能将图像的大部分能量集中到最低分辨率子图像,高频部分则对应于图像的边缘和轮廓,可以很好地压缩和表征人脸图像的特征。支持向量机技术针对小样本问题设计,对人脸识别这样的非线性、高维数的小样本问题有非常好的分类效果和学习推广能力,目前已经成为模式识别的首选分类器。文中使用小波变换来对人脸的高维图像矢量进行压缩,并设计了一个支持向量机分类器系统来识别人脸。试验结果验证了该系统有很高的识别率和较强的鲁棒性。     

基于数据隐藏能力的调频水印

充分研究了图像的数据隐藏能力,提出利用边缘点数、分布均匀度和亮度来综合衡量图像的数据隐藏能力;借用通讯中调频的思想,提出了区别于传统水印技术的“调频水印”技术;选择数据隐藏能力强的图像块的中频系数组成基带信号,结合调频思想进行水印的嵌入和提取。这种水印技术能兼顾不可见性和鲁棒性,并且可以实现高效的盲检测。     

AP并行算法的研究与应用

随着石油地球物理勘探的发展，地震资料处理工作日趋繁重．为了提高资料处理速度，充分发挥AP阵列机高速向量运算的优势，我们开展了“AP并行算法”的研究，并将其应用于偏移模块获得成功。本文简要介绍了AP系统结构，详细讨论了AP并行程序设计方法，并描述了偏移模块的分块并行算法，为提高资料处理速度提供了一种新方法。     

基于共轭梯度的自适应运动估计

运动估计是影响基于帧间视频压缩速度的关键,快速运动估计算法一直是视频压缩中的研究热点.为了提高运动估计速度从搜索速度入手,采用了共轭梯度式的自适应运动估计.考虑到边缘部分梯度方向的不确定性,在边缘部分采用的是广义Wolfe线搜索,在非边缘部分则采用了强Wolfe线搜索.试验表明,该算法能以较小的代价得到较好的搜索效果.     

遗传算法在图像重建中的应用

针对从不完全投影重建图像的问题,根据图像连续性的假设,建立优化模型用遗传算法求解。针对遗传算法的早熟现象提出了多样性原则,分析了选择算子、交叉算子,以及变异算子对多样性的影响,构建了自适应遗传算法,并进行了仿真试验,试验结果比较满意。     

基于χ^2分布的聚类图像分割

人们在对图像灰度值做统计分析时，大都采用正态分布来分析，但从大量的实验中发现，其大部分不是完全服从正态分布，有的甚至相差很远，这样就有必要用更好的分布来拟合图像灰度。通过对物体的颜色、光强进行分析发现，人们看到的物体颜色是多种环境——环境光强、漫反射、镜面反射等等共同作用的结果。这样如果单纯地用正态分布来分析就会出现较大的偏差，那么也就不能很好地拟合图像灰度分布曲线，因此这里提出了用χ^2分布来拟合图像灰度的分布曲线，实验结果表明，通过χ^2分布可以得到更好的分割效果。     

基于LPC倒谱参数和支持向量机技术的说话人识别系统

采用能够反映人对语音的感知特性的线性预测(LPC)倒谱参数为特征参数,同时针对支持向量机技术对模式识别中的非线性、高维数的样本问题有非常好的分类效果和学习推广能力,设计了一个支持向量机分类器来进行说话人识别。试验结果验证了该系统有很高的识别率和较强的鲁棒性。     

基于遗传算法的自动控制系统数学模型优化

采用遗传算法对控制系统的数学模型进行优化，由实验数据可以得出遗传算法是适合于控制系统模型寻优的。