结合时空距离的多网络互学习行人重识别

目的 在真实行人识别场景中,获得准确的标注需要耗费大量人力,因此无监督领域自适应成为行人重识别具有潜力的研究方向,这类方法通常需要聚类生成伪标签,往往会存在噪音。此外,在行人搜索过程中,好的排序算法也是取得更好识别性能的关键,但寻常的Re-Ranking排序优化由于巨大的性能消耗,限制了在真实场景下的应用。针对这两个问题,本文提出了一个联合多网络、分摄像头训练的框架,利用时空信息对排序进行优化。方法对源域数据使用有监督进行预训练,利用未标记的目标域样本进行多个网络模型的深度互学习无监督训练,提高网络的泛化能力,同时在训练过程中进行分摄像头处理,减小跨摄像头的影响,提升伪标签的质量。在排序匹配阶段利用时空信息对排序进行优化,进一步提升匹配性能。结果 实验在2个跨域实验数据集上进行测试比较,在源域为DukeMTMC-ReID(Duke multi-tracking multi-camera re-identification)数据集,目标域为Market-1501数据集的实验中,本文方法的平均精度均值（mean average precision,mAP）和Rank1分别为82.5%和95...     

开口波导法无损测量微波集成电路基片复介电常数

提出一种测量微波集成电路基片复介电常数的新方法。通过测量贴于开口矩形波导外的介质基片的反射系数,可计算得基片的介电常数和损耗角。经过理论分析,给出求解复介电常数的计算公式和优化算法。对一些基片的复介电常数进行了实际测量,结果表明该测量方法运算量小,精度高,且具有设备简单,不需对样品进行特殊加工或破坏样品等优点。     

激光预扫描技术在曲焊缝跟踪中的应用

传统焊缝跟踪中的结构光技术在跟踪变曲率曲线时存在很大的导前误差,为此提出一种双线预扫描结构光技术。焊接前按照机器人轨迹规划路线预扫描,扫描时在焊枪枪尖下方增加一条激光线,用于指示导前误差并按时间序列记录下来,再在正式焊接时消除。建立了这项技术的焊缝跟踪系统和跟踪运动模型。提出了图像处理体系,综合运用中值滤波、阈值变换、细化变换与分段直线拟合等多种图像处理技术,准确地定位焊缝中心。结果表明,该技术结合焊缝图像处理体系具有很强的抗干扰能力,误差小、处理速度快,能满足实时跟踪要求。     

人脸识别背后的数据清理问题研究

人脸识别技术在深度卷积神经网络（deep convolution neural networks,DCNN）的快速发展下取得了显著的成就。这些成果主要体现在更深层次的DCNN架构和更大的训练数据库。然而,由大多数私人公司持有的大型数据库（百万级）并不对外公开,即使当前部分开放的大型数据库,因为标注信息过少,无法保证精度,会影响DCNN的训练。本文提出了一种易于使用的多角度清理图像方法来提高数据的准确性:通过人脸检测算法清除掉无法检测到人脸的图像;在清理后的数据集上利用已有模型提取图像特征,并计算相似度,进而统计出一类人脸图像中每一张图像与其他图像不相似的数目,根据改进参数清理数据。实验表明,清理后的数据库训练模型在LFW和Youtube Face数据集上测试的精度得到了提升,使用较小规模数据集情况下,在LFW数据集上取得了99.17%的准确率,在Youtube Face数据集也达到了93.53%的准确率。     

基于深度网络的快速少样本学习算法

少样本学习方法模拟人类从少量样本中学习的认知过程,已成为机器学习研究领域的热点.针对目前少样本学习迭代过程的任务量较大、过拟合现象严重等问题,文中提出基于深度网络的快速少样本学习算法.首先,利用核密度估计和图像滤波方法向训练集加入多种类型的随机噪声,生成支持集和查询集.再利用原型网络提取支持集和查询集图像特征,并根据Bregman散度,以每类支持集支持样本的中心点作为类原型.然后,使用L2范数度量支持集与查询图像的距离,利用交叉熵反馈损失,生成多个异构的基分类器.最后,采用投票机制融合基分类器的非线性分类结果.实验表明,文中算法能加快少样本学习收敛速度,分类准确率较高,鲁棒性较强.     

纤维素低氧环境下热解特性和糖类生成机制

在最小化二次反应的金属网反应器下对微晶纤维素进行低氧热解实验。采用带有脉冲安培检测的高性能阴离子交换色谱法(HPAEC-PAD)的Dionex ICS-6000离子色谱(IC)对热解后的产物水溶性中间态活性纤维素(WSIAC)和水溶性初生焦油(WSPT)的组成和分布进行分析。重点关注纤维素热解过程中几种脱水糖和糖聚物的生成转化规律。实验发现氧气通过促进中间态纤维素的生成来提前纤维素的分解。氧化气氛下,聚合度越高的脱水糖稳定性越差。氧气的存在一方面促进纤维二聚糖和纤维三聚糖生成,另一方面,它们的破碎或其他分解反应也在一定程度下受到氧气影响。     

[Bmim]Cl中CrCl_3-AlCl_3催化纤维素降解制取5-羟甲基糠醛

5-羟甲基糠醛是一种具有很高利用价值的化学平台化合物。以离子液体1-丁基-3-甲基咪唑氯盐([Bmim]Cl)为溶剂,以CrCl_3和AlCl_3为复合催化剂,在油浴加热条件下催化纤维素降解制取5-羟甲基糠醛,研究了催化剂种类、催化剂量、温度、纤维素浓度、气氛、纤维素聚合度、反应规模等不同因素对纤维素降解制取5-羟甲基糠醛的影响。结果表明,[Bmim]Cl用量为10 g,棉花添加量为0.5 g,x(CrCl_3)=25%(mol),x(AlCl_3)=2.5%(mol),反应温度为120℃,反应气氛为N2(dry)气氛,反应时间为4 h时,HMF产率最高,达到59%。此外,反应过程中水的作用机理也被给予了相应解释。     

钙基吸附剂循环吸附性能对增强式生物质气化制氢的影响研究

钙基吸附剂循环CO₂吸附性能对增强式生物质气化连续高效制氢起重要作用。采用将CaO颗粒分散在惰性载体中的方法并结合挤压成型技术制备了合成吸附剂颗粒。为了筛选循环吸附性能较好的吸附剂,在热重分析仪上进行了循环吸附性能测试。基于热重测试结果开展了吸附剂循环利用条件下的增强式生物质气化制氢实验。结果表明：添加惰性载体能延缓CaO烧结,提高吸附剂的循环吸附能力;挤压成型过程会破坏吸附剂原有孔隙结构,导致吸附剂颗粒吸附性能不同程度降低,其中CaSi75p、CaAl75p和CaY75p三种吸附剂循环性能较好;添加以上三种吸附剂颗粒均可显著提高生物质气化合成气中H₂浓度及产率,5次循环过程中气体成分和产率变化不大,表明吸附剂循环吸附能力和稳定性较好。     

藏羌彝走廊小族群文化艺术符号研究与数字化设计再现

目的 在藏羌彝走廊独特的自然环境和历史条件下,保存了众多人数较少但文化独特的小族群,其独有的文化艺术是中华文明宝库中不可缺少的存在,也是中华文明多元一体格局的象征。方法 以四川西南区域中典型的小族群——尔苏藏族为例,以其文化艺术中最重要的文献资料“算日子书”为样本,对其中的图画文字符号进行研究和解读,并进行数字化设计与再现。结论 通过民族学、设计学、美学、符号学等多学科的交叉,以数字手绘的方式重新构建了尔苏藏文“算日子书”的数字化体系,并应用于当地旅游文化建设中,是对藏羌彝走廊民族文化多样性保护与活化的一次重要尝试。     

基于增强Gabor特征和直接分步线性判别分析的人脸识别

Gabor特征能从不同方向和尺度有效表示人脸图片的局部特征,但是利用传统Gabor特征的方法却忽略原始人脸图片所包含的全局特征。文中把Gabor特征和原始图片信息结合起来,构成增强的Gabor特征,并结合直接分步线性判别分析算法,提出一种人脸识别方法。在Yale、ORL和Georgia Tech人脸库的仿真实验结果表明,相对于传统Gabor特征,增强Gabor特征能够有效提高人脸识别率。