空空导弹复合材料舵面颤振分析

建立了复合材料舵面的颤振分析模型,并计算了其常温下的颤振速度,研究了铺层对复合材料舵面颤振特性的影响,结果表明:复合材料舵面在海平面上的颤振速度为575.8 m/s,舵面的颤振耦合形式为典型的弯曲和扭转模态耦合.舵面颤振速度随飞行高度的升高而升高,且与其前两阶频率的差相关,当舵面前两阶频率差增大时,舵面的颤振速度也相应...     

基于主向量分析重建的人脸识别算法研究

提出一种基于主向量分析(PCA)重建的人脸识别方法.传统的特征脸方法是根据PCA投影变换后,利用特征空间的总体散布矩阵最大化的特点进行分类;而本文方法则根据PCA重建误差最小的特点,利用重建误差最小进行人脸的分类.在ORL标准人脸库上的实验结果表明,本文方法优于传统方法,并且具有在增加类别以及增加样本时运算量小的特点,因此具有较好的识别效果及较高的实用性.     

档案用户心理活动分析与应用

运用心理学、社会学、行为科学的知识,对档案用户的需求心理、利用动机、利用心态等心理活动进行分析和探讨,为比较细致地了解用户的各种心理,研究、摸索用户的行为规律,更好地促进档案资源的利用提供一些心理依据和参考资料。     

一种基于多传感器的红外图像正则化超分辨率算法

提出一种红外图像多传感器超分辨率重建算法。 算法存在两个关键点:一是有效利用两类图像的相关性;二是针对红外图像的特点利用其自 身信息 构造正则化模型。采用相位一致性算法提取可见光图像边缘,利用此边缘信息对正则化模型 加权,以 充分利用可见光和红外图像的相关性;将一阶梯度锐化算子引入总广义变分模型,构成针对 红外 图像特点的正则化模型;最后采用一阶主-对偶优化算法求得加权后模型的最优解。实验表 明,本文算法可获得边缘清晰的重建结果,并且有效抑制噪声,在主观视觉效果和客观评价 指标方面均优于其他算法。     

外加料对尾砂湿喷混凝土强度影响的试验研究

针对分级尾砂湿喷混凝土强度低的缺点,开展了配合比正交试验,以硅粉、粉煤灰、矿渣粉和MF525掺量为变量,以分级尾砂湿喷混凝土强度为考察指标,开展了外加料对分级尾砂湿喷强度的影响规律研究。结果表明:矿渣粉和硅粉是对分级尾砂湿喷强度影响最大的两个因素。在试验范围内,矿渣粉掺量小于75kg时,混凝土强度增长缓慢,当掺量超过75kg时,混凝土强度开始明显增长;硅粉对混凝土7d强度的作用效果最明显,而对28d和56d的作用效果相对减弱;随着MF525掺量的增加,该外加剂表现出了抑制强度增长的特性;粉煤灰掺量超过150kg时,28d和56d强度基本停止增长,56d强度总体上比28d强度提高1MPa,说明粉煤灰可以提高混凝土的后期强度。最终得到外加料最佳配比为矿渣粉105kg、硅粉50kg、粉煤灰200kg、MF525 100g。     

面向C++商业软件二进制代码中的类信息恢复技术

采用 C++编写的软件一直是二进制逆向分析中的高难度挑战, 二进制代码中不再保留 C++中的类及其继承信息, 尤其是正式发布的软件缺省开启编译优化, 导致残留的信息也被大幅削减, 使得商业软件(Commercial-Off-The-Shelf, COTS)的 C++二进制逆向分析尤其困难。当前已有的研究工作一是没有充分考虑编译优化, 导致编译优化后类及其继承关系的识别率很低, 难以识别虚继承等复杂的类间关系; 二是识别算法执行效率低, 无法满足大型软件的逆向分析。本文围绕编译优化下的 C++二进制代码中类及其继承关系的识别技术开展研究, 在三个方面做出了改进。第一, 利用过程间静态污点分析从 C++二进制文件中提取对象的内存布局, 有效抵抗编译优化的影响(构造函数内联); 第二, 引入了四种启发式方法, 可从编译优化后的 C++二进制文件中恢复丢失的信息; 第三, 研发了一种自适应 CFG(控制流图)生成算法, 在极小损失的情况下大幅度提高分析的效率。在此基础上实现了一个原型系统 RECLASSIFY, 它可以从 C++二进制代码中有效识别多态类和类继承关系(包括虚继承)。实验表明, 在 MSVC ABI 和 Itanium ABI 下, RECLASSIFY 均能在较短时间内从优化后二进制文件中识别出大多数多态类、恢复类关系。在由 15 个真实软件中的 C++二进制文件组成的数据集中(O2 编译优化), RECLASSIFY 在 MSVC ABI 下恢复多态类的平均召回率为 84.36%, 而之前最先进的解决方案 OOAnalyzer 恢复多态类的平均召回率仅为 33.76%。除此之外, 与OOAnalyzer 相比, RECLASSIFY 的分析效率提高了三个数量级。     

一种图像配准的超分辨率重建

提出了一种具有子像素级精度的图像配准方法,并通过迭代反投影算法进行超分辨率重建.介绍了基于3参数模型的图像配准方法并提出了基于4参数模型的图像配准方法,由于没有直接将旋转角度参量引入到运动模型中,有效地避免了原方法中泰勒级数展开时的小角度假设.最后,根据配准算法所得到的子像素级运动信息,用迭代反投影算法进行超分辨率重建.分别对多幅具有较大运动的模拟及真实的低分辨率图像进行实验,结果表明:该配准算法取得了更高的精度,平均平移误差减少了0.026 1 pixel ,平均旋转角度误差减少了0.356 4°;重建图像具有更好的视觉效果,平均PSNR值提高0.75 dB.本文方法可以被广泛地应用于相互间主要存在平移和大角度旋转的多幅低分辨率图像的大倍数超分辨率重建,可满足实际应用要求.     

基于高斯混合模型的车辆字符识别算法

在基于统计方法的车牌字符识别算法中,为了更有效地描述车牌字符特征的类条件概率密度,提出了一种基于高斯混合模型(GMM)的识别方法.首先采用Gabor变换来提取车牌字符的特征参数,然后通过GMM来逼近字符特征的类条件概率密度分布,最后根据得到的类条件概率密度分布函数构造贝叶斯分类器.其中,GMM的参数估计采用EM算法.实验表明,这种方法具有良好的字符识别效果、较强的鲁棒性以及较大的应用价值.     

一种基于模糊模板匹配的车牌汉字识别方法

针对车牌汉字识别提出了一种基于二值图形变动分析的模糊模板匹配的车牌汉字识别方案。介绍了该方法的具体实现算法和实验流程及结果。     

基于Gabor变换和支持向量机的车牌字符识别算法

为了提高车牌字符识别率，将支持向量机SVM方法用于车牌字符的识别，算法首先采用Gabor变换和整体结构特征提取的方法提取车牌字符图像的特征参数，然后采用提取的特征训练SVM分类器，再应用SVM分类器分类和判别车牌字符。实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果，较强的鲁棒性，有较大的应用价值。