基于描述特征的人脸识别研究

针对基于主成分分析识别人脸存在计算复杂、不能准确地估计训练图像的协方差矩阵等问题,提出了一种基于描述特征的人脸识别算法(Expressive feature face recognitionalgorithm, EFFRA).该算法用训练图像的右奇异向量代替PCA求解的子空间的基向量,避免了将人脸图像转换成图像向量,明显降低了计算复杂性.进一步研究发现,EFFRA提取的每一个主成分向量中含有冗余,在此基础上,利用PCA实现了EFFRA的简化算法(MEFFRA),在ORL和Essex数据库上的实验结果表明,EFFRA及MEFFRA明显优于特征脸算法,MEFFRA的识别精度略好于EFFRA,但明显减少了对存储空间的需求.     

ADS应用程序向ARX环境移植的研究

通过对ADS应用程序和ARX应用程序的调用流程及基本结构的分析,研究提出了一种移植方法;运用方法可成功地将ADS应用程序移植到ARX环境中,并提高了程序的运行速度。     

融合小波变换和张量PCA的人脸识别算法

张量主成分分析(PCA)方法用于人脸识别能获得比PCA方法更高的识别率．小波变换具有良好的时频分析特性,同时还能起到降维的作用．综合利用这两个算法的优点,提出了一种新的人脸识别算法,对人脸图像先采用小波变换做预处理得到4个子带图像,然后对每个子带图像用张量PCA进行特征提取,实现人脸图像的高效识别．仿真结果表明,新算法的识别率比张量PCA方法提高了6％,识别时间为张量PCA方法的35.74％．     

利用VBA编程在PPT中轻松实现随机抽题与点名

通过工作、生活中经常用到的随机抽题、点名功能的简单实现过程,展示VBA入门简单、功能强大的特点,旨在提高大家制作课件的水平及兴趣.     

基于肤色和独立成分的人脸检测*

人脸检测是计算机视觉中非常活跃的研究课题,目前大多数人脸检测算法都是依靠灰度信息,而忽略了彩色信息。研究表明,肤色检测在诸多计算机视觉算法中,是一个重要的处理步骤。为了提高检测速度和性能,通过对肤色在H,S空间分布的分析,建立了新的肤色分割公式,并且在Aapo Hyvrinen和Erkki Oja［1］所提算法的基础上,提出了一种新的结合肤色和独立成分分析的人脸检测算法。实验结果表明了该算法的有效性。     

融合局部结构和差异信息的监督特征提取算法

针对监督局部保持投影(Supervised locality preserving projection, SLPP)存在过学习和不能较好地保持图像空间的差异信息等问题,造成算法性能不够好, 提出了一种新的基于流形学习的监督特征提取方法(Supervised local structure and diversity projection, S-LSDP). S-LSDP从信息统计量角度引入差异信息,并给出度量差异信息大小的准则(差异离散度) 及明确的物理含义;然后通过最小化局部离散度和最大化差异离散度准则提取投影方向. 投影后的特征既能有效地保持图像之间的局部结构属性,又能较好地保持图像之间的差异信息, 而且避免了过学习问题.在UMIST, Yale, PIE和AR数据库上的实验结果表明了该算法的有效性.     

Particle filter with importance density function generated by updated system equation

The current measurement was exploited in a more efficient way. Firstly, the system equation was updated by introducing a correction term, which depends on the current measurement and can be obtained by running a suboptimal filter. Then, a new importance density function(IDF) was defined by the updated system equation. Particles drawn from the new IDF are more likely to be in the significant region of state space and the estimation accuracy can be improved. By using different suboptimal filter, different particle filters(PFs) can be developed in this framework. Extensions of this idea were also proposed by iteratively updating the system equation using particle filter itself, resulting in the iterated particle filter. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed IDF.     

大规模城市三维重建中点云配准及平面提取研究

点云配准是大规模城市三维重建中的重点问题。考虑到楼宇与地面是城市的主要组成部分,而平面是构成它们的重要几何元素,本文提出了一种通过匹配平面结构来进行大规模城市点云数据配准的新方法。为了准确获得点云平面,本文针对现有聚类方法仅依靠数据点的相关性而导致平面结构错误提取的情况,提出了一种同时结合数据点相关性和模型假设相关性的联合聚类算法。获得平面结构后,论文采用随机采样策略将提取的平面结构匹配,获取点云间的变换矩阵,完成点云的配准。实验结果表明了本文联合聚类算法可以很好地提取点云中平面,同时也验证了利用平面结构匹配对城市点云配准的有效性。由于本文算法仅需对稀疏点云进行处理来完成配准,降低了配准中的计算量与复杂度,所以十分适合应用于大规模城市三维重建。      

二维多样性保持投影及人脸识别

流形学习有效地保持了数据的局部几何结构,已成为模式识别、机器学习等领域的研究热点．但是它忽略甚至破坏了对模式分析很重要的局部多样性信息,导致局部几何结构描述不够稳定,且性能不是很好．针对此问题,提出了基于图论的多样性保持投影．该方法利用邻接图刻画局部数据之间的变化关系,并给出度量数据多样性大小的差异离散度,然后通过最大化差异离散度提取投影方向．此外,该方法直接从图像矩阵估计差异离散度矩阵,有效地避免了小样本问题．在Yale,UMIST和AR数据库上的实验结果证实了该算法的有效性．     

手动杠杆-铰链焊接工装夹具的3维参数化CAD

基于Windows平台，以AutoCAD for Windows为支撑软件，利用其ADS开发系统，针对焊接工装夹具的多样性，采用模块化、渐增式开发方式和3维参数化设计以及面向对象程序设计方法，建立了第一类手动杠杆－铰链焊接工装夹具的计算机辅助设计系统9WFCAD）。系统具备能完成从焊件原始信息处理到夹具的基本尺寸、结构尺寸的设计与计算、3维模型图生成和3维动态结构模拟以及由3维模型图生成装配图和零件图的功能。