基于Kinect和金字塔特征的行为识别算法

提出了一种基于Kinect和金字塔特征的行为识别算法。在算法中,Kinect不仅能够获得RGB信息,还能获得与RGB信息对应的深度信息;而金字塔特征不仅描述了人体行为的全局形状和局部细节信息,而且还描述了人体行为的空间信息。通过不同核函数的支持向量机(SVM)分类器在具有挑战性的DHA数据集的试验结果表明,金字塔特征在RGB和深度图上都能获得令人满意的性能,且当深度特征和RGB特征融合时,其性能获得了进一步的提高,识别率达到96.2%,远高于一些具有代表性的行为描述子。     

一种基于强化学习的混合缓存能耗优化与评价

新兴的非易失存储器STT-RAM具有低泄漏功率、高密度和快速读取速度、高写入能量等特点;而SRAM具有高泄漏功率、低密度、快速读取写入速度、低写入能量等特点.SRAM和STT-RAM相结合组成的混合缓存充分发挥了两者的性能,提供了比SRAM更低的泄漏功率和更高的单元密度,比STT-RAM更高的写入速度和更低的写入能量.混合缓存结构主要是通过把写密集数据放入SRAM中、读密集型数据放入STT-RAM中发挥这2种存储器的性能.因此如何识别并分配读写密集型数据是混合缓存设计的关键挑战.利用缓存访问请求的写入强度和重用信息,提出一种基于强化学习的缓存管理方法,设计缓存分配策略优化能耗.关键思想是使用强化学习对得到的缓存行(cache line)集合的能耗进行学习,得到该集合分配到SRAM或者STT-RAM的权重,将集合中的缓存行分配到权重大的区域.实验评估表明：提出的策略与以前的策略相比,在单核(四核)系统中能耗平均降低了16.9％(9.7％).     

介绍日本稀土事业的先驱者——盐川二郎

盐川二郎是日本大阪大学教授,现任日本稀土研究会会长。是日本从事稀土研究有贡献的先驱者和组织者。他从事稀土研究工作是多方面的。在制取高纯稀土方面,他从事过从处理原矿、到分离提取、金属冶炼等研究,他的研究促进了打火石工业化的发     

稀土学会及稀土金属情报网部分会议活动预报

86年3季度将在江苏杨州召开“稀土在铸钢中应用科研会”,会议联系人包头稀土研究院高振寰。拟于86年7～8月份在包头召开“稀土火法冶金学术会”,会议联系人包头包钢稀土一厂任助臣。     

一次隆重的稀土界盛会即将召开

为加强稀土生产和应用企业、科研、贸易、管理部门间的联系,深入开展创稀土名优产品活动,增强我国稀土产品在国际市场上的竞争能力,促进我国稀土事业向更深层次发展,经全国稀土办同意,由中外产品报社和全国稀土情报网联合发起,将于8月10日～14日在北戴河举办“第一届稀土开发应用订货洽谈会暨中国第三届稀土企业家联谊会”。     

基于辛几何迁移矩阵机的滚动轴承故障诊断方法

针对工程实践中获得的滚动轴承故障数据较少且包含大量噪声的问题,提出一种辛几何迁移矩阵机(SGTMM)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用辛几何相似变换重构辛几何系数矩阵,在保护信息结构的同时完成信号的降噪,有效提取信号的特征信息;然后,在SGTMM的目标函数中添加域权重差异项,通过最小化该项寻找不同域之间的相似特征以平衡模型间的差异,使得预测模型具有小样本分析能力;最后,利用交替方向乘子法求解模型,解决目标函数凸优化问题。2种滚动轴承故障试验结果表明,SGTMM利用辛几何相似变换和域权重差异项不仅可以保护原始信号结构化信息不变,而且能够充分利用小样本的状态信息,与支持向量机、支持矩阵机和鲁棒支持矩阵机相比,SGTMM具有优越的分类性能,平均识别率提高5%～10%。     

温压炸药爆炸释热特性研究

为了研究RDX基温压炸药的爆炸热量释放历程,对自由场和半密闭条件下的TNT、852及G-1温压炸药爆炸过程进行了空爆试验,采用热通量传感器记录了3种炸药在两种试验环境下爆炸过程中的热通量时间历程。结果表明,热通量传感器可以获得炸药爆轰、无氧燃烧及有氧燃烧3个阶段的热历程时间曲线;在半密闭空间中爆炸时,G-1温压炸药有3个明显的热量释放历程:爆轰、无氧燃烧和有氧燃烧;TNT和852炸药只有爆轰和有氧燃烧过程。结合852及G-1温压炸药配方组成,对比分析热量释放时间历程曲线认为,铝粉均参与了G-1温压炸药的3个反应阶段。对比自由场和半密闭条件试验结果发现,试验环境对温压炸药反应历程影响较大,半密闭条件有利于提高温压炸药的热量输出。     

基于OFDM的协作通信系统的资源分配研究

为了在OFDM的协作通信系统中能够充分利用无线频谱资源,将携能无线通信和中继技术相结合,把认知中继的子载波分为两部分(一部分用于自身的信息传输,另一部分用于主用户的数据转发),并用分支定界法优化了最大次用户网络吞吐量.实验表明,优化后的最大化次用户网络的吞吐量明显优于填充式认知无线电和下垫式认知无线电,频谱资源也得到了充分的利用.     

一种基于双重分割的立体匹配算法

立体匹配通过计算同一场景不同视点下图像的匹配像素的视差,恢复场景的深度信息.文中对传统的基于分割的立体匹配算法进行改进,提出了一种基于双重分割的立体匹配算法.首先对参考图像进行颜色欠分割,使每个区域包含足够的信息进行平面拟合;然后对初始匹配视差图进行分割,检测颜色分割中的欠分割区域并进行再分割,进而对再分割后的区域进行平面拟合;最后利用合作算法对不可信区域优化,以提高匹配算法的运行效率.Middlebury标准图像测试集上的实验结果表明,相对于传统分割算法,该算法时间开销更少、匹配精度更高.     

基于层级化匹配的视图变形算法

为了提高基础矩阵的准确性和改善视图变形的视觉效果,提出一种基于层级化匹配的视图变形算法.首先对左右视图进行SIFT特征提取并使用传统的基于欧式距离的匹配算法进行粗匹配,然后使用基于局部结构的图匹配算法对粗匹配得到的匹配点对进行细匹配,最后使用细匹配得到的匹配结果计算基础矩阵,并通过视图变形算法合成虚拟视图.实验结果表明,少量的误匹配点对对视图变形的视觉效果有较大的影响,同时所提出的层级化匹配方法能够提高匹配的准确率,使计算得到的基础矩阵更加准确、虚拟视图的视觉效果获得了改善.