基于张量奇异值分解的人脸识别方法

在人脸识别领域应用张量奇异值分解( TSVD)来进行人脸特征的表示和提取,克服了过去的提取方法,如主成分分析法( PCA)等过于依赖拍摄条件的缺点。 TSVD将数据转换成三维线性模型,所以能避免二维线性方法中条件改变则精确度下降的问题,使得识别算法在变化的条件下获得了相对稳定的结果。在此基础上对算法进行了优化,利用矩阵分解,在不影响算法正确率的情况下,有效减少计算量,提高算法效率。基于Matlab对该算法进行了四组实验,并将结果与用PCA方法得到的结果对比,验证了该识别算法在变化条件下显著的正确性以及稳定性;同时,对优化的TSVD算法进行了实验验证,在数据量较大的情况下,该算法速度明显提高。     

单足机器人垂直跳跃动态特性研究

单足机器人一个跳跃周期经历触地相和腾空相两种约束状态,针对机器人触地相落地碰撞、缓冲、起跳,腾空相起跳冲击和伺服定位各过程,综合应用动力学、热力学、流体力学、碰撞和控制理论等建立了机器人一个跳跃周期的综合数学模型.在Matlab上建立了机器人一个跳跃周期的联合仿真模型,对影响单足机器人落地碰撞、起跳冲击和跳跃高度的主要因素进行了仿真研究,得出了实现机器人增高跳跃、减高跳跃和等高跳跃时各影响因素的取值范围和较佳值,包括机器人落地时刻气缸下腔气压预设值和活塞相对坐标预设值,起跳过程气缸充排气转换相对坐标等因素影响跳跃高度、落地碰撞和起跳冲击的规律性认识.搭建了单足机器人垂直跳跃实验台,针对各主要影响因素对机器人跳跃过程的影响规律进行了实验研究,实验结果与仿真数据吻合良好.     

生物事件触发词识别方法研究

从生物文献中抽取生物事件对于生物领域的知识挖掘起着重要的作用,而事件触发词的识别是生物事件抽取的一个关键步骤。系统分别采用词汇及其上下文特征、短语标记特征、词聚类特征以及统计的词典特征构造不同的基于词级的CRF模型,用于生物事件触发词的标记。然后针对不同的触发词类型选择对应最优的标记模型,构造了一个混合CRF模型。在BioNLP 2009 ST语料库上进行了实验评估,结果表明提出的方法取得了很好的性能,为生物事件的抽取建立了良好的基础。     

基于3D扫描技术的数控雕刻系统

本文介绍了一种基于3D扫描技术来实现先进高速雕刻的数控雕刻系统.即利用物体表面三维形状测量技术来获取实物模型表面的3D扫描数据,经计算机处理之后,存储为3D格式文件,再将该格式的文件转换成刀路NC格式文件,最后输入到数控雕刻系统的输入单元内雕刻出物体的3D模型.整个系统的软硬件自行设计搭建,并在文中给出了实例制作过程.     

Extended minimum-squared error algorithm for robust face recognition via auxiliary mirror samples

The changes of face images with poses and polarized illuminations increase data uncertainty in face recognition. In fact, synthesized mirror samples can be recognized as representations of the left–right deflection of poses or illuminations of the face. Symmetrical face images generated from the original face images also provide more observations of the face which is useful for improving the accuracy of face recognition. In this paper, to the best of our knowledge, it is the first time that the well-known minimum squared error classification (MSEC) algorithm is used to perform face recognition on an extended face database using synthesized mirror training samples, which is titled as extended minimum squared error classification (EMSEC). By modifying the MSE classification rule, we append the mirror samples to the training set for gaining better classification performance. First, we merge original training samples and mirror samples synthesized from original training samples per subject as mixed training samples. Second, EMSEC algorithm exploits mixed training samples to obtain the projection matrix that can best transform the mixed training samples into predefined class labels. Third, the projection matrix is exploited to simultaneously obtain transform results of the test sample and its nearest neighbor from the mixed training sample set. Finally, we ultimately classify the test sample by combining the transform results of the test sample and the nearest neighbor. As an extension of MSEC, EMSEC reduces the uncertainty of the face observation by auxiliary mirror samples, so that it has better robustness classification performance than traditional MSEC. Experimental results on the ORL, GT, and FERET databases show that EMSEC has better generalization ability than traditional MSEC.     

基于Andorid的酒店点菜管理系统设计

利用Android系统平台的开放性,开发一个在手机上使用的无线点餐系统。系统采用基于Java语言的WEB技术、Android平台、Eclipse和MyEclipse开发工具相结合的方式,实现了基于B/S模式的酒店点菜管理,能使酒店点菜服务质量及网上订餐效率得到提高。     

系统资源受限环境下的证书解析方法研究

证书解析是证书应用的基础,目前已知的证书解析操作均运行于操作系统应用层。这种证书解析方法尽管具有较强的通用性,但代码复杂,占用系统资源较多。本文在研究证书格式的基础上,给出了一种适用于操作系统内核层、嵌入式系统等资源受限环境的解析方法,具有实现简单、占用资源少、运行速度快等特点。     

基于k-means算法的本体构造研究

介绍语义Web下本体以及本体构造的一些基本概念,提出一个改进的基于k-means文本聚类算法和本体构造方法,将手工构造的本体和工具构造的本体并进行准确率的计算比较。