Solving the small sample size problem in face recognition using generalized discriminant analysis

The goal of face recognition is to distinguish persons via their facial images. Each person's images form a cluster, and a new image is recognized by assigning it to the correct cluster. Since the images are very high-dimensional, it is necessary to reduce their dimension. Linear discriminant analysis (LDA) has been shown to be effective at dimension reduction while preserving the cluster structure of the data. It is classically defined as an optimization problem involving covariance matrices that represent the scatter within and between clusters. The requirement that one of these matrices be nonsingular restricts its application to datasets in which the dimension of the data does not exceed the sample size. For face recognition, however, the dimension typically exceeds the number of images in the database, resulting in what is referred to as the small sample size problem. Recently, the applicability of LDA has been extended by using the generalized singular value decomposition (GSVD) to circumvent the nonsingularity requirement, thus making LDA directly applicable to face recognition data. Our experiments confirm that LDA/GSVD solves the small sample size problem very effectively as compared with other current methods.     

断口分形研究与应用

采用经典的Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔ分形模型、Ｕｎｄｅｒｗｏｏｄ修正分形模型和分维谱模型对三种球墨铸铁断口的分形特性进行了研究，并应用于铸态铁拉伸断口的断 断裂机制分析。     

基于分层维的自由曲面反求建模技术研究

针对CMM测量数据的特点,提出了基于分层维的自由曲面建模技术,以分层维量作为分层依据进行数据分层,利用首尾判断法进行层内数据的排序,建立了大规模数据的拓扑关系.以此为前提, 研究并优化了NURBS求值快速算法,通过符号运算将B样条基函数描述为分段多项式的形式,通过分层维的设定来确定最小初始化数组,利用一个临时多项式存储中间计算结果,最终在大规模计算时进行的是多项式的求值,有效地加快了运算速度.经实例验证,本算法是准确可行的,满足工程实际需求.     

按平均收缩率计算注塑模成型尺寸的公式修正

讨论了现用计算公式的缺陷及原因,提出4个修正公式,并举例说明了修正后公式对确定合理的模具公差和保证注塑件顺利生产的重要经济意义。     

二维条形码在机关公文管理中的应用

办公自动化系统的发展和应用,对于政府转变职能,提高办公效率起到了举足轻重的作用,但是在实际应用过程中也碰到了很多问题,其中之一就是对公文的管理。传统办公自动化系统的目标是实现办公全过程的＂无纸化＂,即把纸质文件转化为电子文件进行流转。但在目前国情下,要一步实现无纸化办公,还面临很多困难,因此政府机关不得不将纸质文件流和电子文件流并行运行,从而导致需要分发交换的纸质文件和文件的电子信息脱节。通过将条码技术引入到公文管理中,生成含有文件信息的二维条码,从而实现纸质文件和文件的电子信息完全同步。     

离散零空间算法在机织物仿真中的应用

针对机织物卡尔丹角多体模型维数较高,计算效率不理想的问题,提出采用离散零空间算法降低多体动力学方程维数,减少计算复杂度和约束违约所导致的数值漂移.首先结合离散零空间等效变换消去拉格朗日乘子项,然后进行结点参数化,实现两次系统降维,提高机织物仿真速度.通过KES剪切试验与仿真,验证了上述算法应用的可行性.通过仿真计算复杂度及效率特征指标对比,反映出优化方程的降维优势和计算高效,尤其适用于大型织物仿真.     

基于Hadoop的高校学生行为预警决策系统研究

通过智慧校园各种智能终端、可感知设备,获取学生校园动态行为轨迹数据,构建多维数据存储中心。利用Hadoop框架分布式文件系统HDFS和MapReduce,将多维数据进行关联、分类、降维、聚类分析与可视化呈现。使学生特征标签化,生成基于特征矩阵的学生画像,从而分离出偏离中心点的学生异常,建立动态的预警决策机制,从而进行前置预警和智慧决策;使高校管理机构及教师主动掌握学生的生活情况、学习状态及行为规律,从而对不良思想行为做到事先警示教育、事后跟踪管理,实现以学生为视角的智能管控及智慧管理。基于Hadoop的预警决策系统,开创了智慧校园教育管理决策科学化、管理智能化、监督过程化的新模式,具有较高的经济效益与推广应用价值。     

热轧窄带钢仿真系统及其应用

为适应窄带企业的可持续发展,成功开发出热轧窄带钢仿真系统工业软件。该软件基本涵盖了当前窄带生产中所涉及的诸如轧制负荷、尺寸精度、组织性能等主要技术问题,其中对窄带钢轧制压力的计算首次考虑了奥氏体再结晶软化程度的影响,使轧机负荷的预报精度明显提高;对轧制力矩的计算考虑了变形区几何参数对力臂系数的影响,使电机负荷的预报与实际更为接近。实际应用表明,对带钢头尾厚度差的预报以及给出的辊缝预设值均与现场实测非常接近,这对控制带钢的通条尺寸、提高窄带产品精度具有重要意义;对带钢轧后组织性能的预报与实测基本相符,这对改善窄带产品的组织性能具有重要参考价值。