论唐代服装的特点

唐代是中国封建社会的辉煌时期,政治和经济的雄厚基础,以及文化和艺术的繁荣,深刻影响了作为其载体的服装的风貌。唐代的服装不仅雍容华美,其进步的服装文化更是影响深远,它的开放性、容纳精神和突出个性的特质不仅为后世留下了美轮美奂的唐代传统服装,还对启示后世的服装审美和意识有深远影响。     

Linux集群系统性能的实时监测及其可视化研究

在研究如何获取单个Linux集群服务器节点性能参数的基础上,利用CGI(Common Gateway Interface)技术,通过HTTP协议实现了异步采集Linux集群服务器节点性能参数的方法.在监控节点上利用QT编程实现Linux集群系统性能的实时监测及其可视化.通过定时器、CGI技术、HTTP协议、专用算法的有机结合,实现无序返回结果的有序化,达到实时、异步采集Linux集群服务器节点性能参数目的,是一种具有创新性的Linux集群系统性能实时监测方法.与传统的网络监测方法相比,具有占用系统资源少、可靠、实用的特点,可广泛应用于各种Linux集群系统,也为下一步实施Web服务器动态负载均衡打下基础.     

随机采样的2DPCA人脸识别方法

在2DPCA的基础上提出一种随机采样的2DPCA人脸识别方法--RRS-2DPCA.同传统通过对特征或投影向量进行采样的方法不同的是,RRS-2DPCA(Row Random Sampling 2DPCA)将随机采样建立于图像的行向量集中,然后在行向量子集中执行2DPCA.在ORL、Yale和AR人脸数据集上进行实验,结果表明RRS-2DPCA不仅具很好的识别性能和运算效率,而且对参数具有很大的稳定性.另外针对2DPCA和RRS-2DPCA对光线、遮挡等不鲁棒问题,进一步提出了局部区域随机采样的2DPCA方法LRRS-2DPCA(Local Row Random Sampling 2DPCA),将RRS-2DPCA执行在人脸图像的局部区域中.实验结果表明LRRS-2DPCA不仅具有较好的鲁棒性更大大的提高了RRS-2DPCA的识别性能.     

基于分块的不可分小波多聚焦图像融合

为解决现有图像融合方法存在均方根误差较大、熵值和空间频率较小的问题,提出一种基于分块的不可分小波多聚焦图像融合方法.该方法利用不可分小波滤波器组对原图像进行多尺度分解,选取特征较明显(方差大)的块作为融合子图像的组成块,对融合块图像做不可分小波逆变换后形成融合图像.实验结果表明,相比其他融合方法,该方法能消除块痕迹、节...     

个性化图像推荐及可视化研究

传统图像检索系统中的图像标注与视觉特征存在语义鸿沟现象、未考虑图像标注的潜在语义联系,且检索界面显示效果不佳、个性化程度不高。针对上述问题,提出一种融合图像标注语义与图像视觉特征的个性化图像推荐模型。分析图像标注语义之间的关系,采用双曲空间和庞加莱磁盘模型进行图像可视化。实验结果证明,该模型具有可行性和有效性。     

一个无证书代理盲签名方案

将无证书公钥密码体制和代理盲签名相结合,利用两者的优点,提出一个无证书代理盲签名方案。该方案具有盲签名的盲性以及不可追踪性,同时消除了对证书的依赖,能够解决密钥的托管问题。在适应性选择消息及适应性选择身份攻击下,该方案可以体现出存在性不可伪造的特点,能够有效抵抗公钥替换攻击。     

基于模范用户的改进协同过滤算法

针对传统协同过滤算法普遍存在的稀疏性和扩展性问题,在传统协同过滤算法的基础上提出一种基于模范用户的协同过滤算法。通过对用户空间的聚类,自动选取模范用户聚类的最优粒度,利用模范用户产生推荐。实验结果表明,与传统协同过滤算法和其他基于聚类策略的算法相比,该算法在明显提高推荐效率的同时对推荐精度和稳定性都有所改进。     

一种基于全Hash的整词二分词典机制

为提高整词二分词典机制的分词效率,分析现有分词词典机制,提出一种基于全Hash的整词二分词典机制。该机制将首字相同的词条按字数分组,并进行全词Hash,对Hash值相同的词条进行二分查找,从而减少词条匹配的次数。理论分析和实验结果表明,该机制的分词效率较高。     

基于ARM920T内核的雷达测速仪设计与算法研究

为了提高目前公路交通中对车辆速度的监测手段,提出一种基于ARM(advanced RISC machines)的新型雷达测速仪,结合多普勒测速原理和信号处理的谱估计法,介绍了由毫米波多普勒收发前端和SamsungS3C2410A处理器构成的雷达测速仪的整体设计,包括其硬件结构的设计和在ARM920T内核中实现基4时间抽取的快速傅里叶变换算法(fastFouriertransform,FFT)。实验结果表明,该雷达测速仪的测速精度可达±1km/h,其优化后的FFT算法具有很高的精度和运行效率。     

基于模糊数模型的医学超声图像分割方法

针对基于模糊推理的医学超声图像分割方法存在算法复杂度高及灵活性较差等问题,提出了一种基于模糊数模型的医学超声图像分割方法。用局部直方图间相似性匹配和自适应平滑方法对输入图像进行预处理得到相似图像和平滑图像,通过一种基于模糊数模型的模糊控制方法处理生成的相似图像和平滑图像,实现医学超声图像的分割。实验结果表明,该方法简化了处理过程,降低了算法复杂度,对医学超声图像能够进行有效分割。