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人脸识别是模式识别领域中一个相当困难而又有理论意义和实际价值的研究课题。传统的基于K-L变换的自动人脸识别方法,不用过多地考虑人脸的局部特征,利用特征脸方法进行识别,取得了一定的。但是,人脸作为一个特殊的场景,脸像会受年龄、心情、拍摄角度、光照条件、发饰等因素影响,所成图像存在差异。传统的基于K-L变换的自动人脸识别方法不能很好地克服这些畸变的影响。文中就主成分分析方法引入人脸识别,模拟人脸脸像的各种变化,事先对脸像做相应的变化,产生一系列变形脸。然后对变形脸进行主成分分析,提取它们的主成分。最后应用遗传算法选择最优特征向量构造子空间,提出一种能抗御一定脸像变化的人脸识别方法,并运用该方法进行了实验。实验结果证明了该方法的可行性和良好的抗畸变能力。 相似文献
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64.
宽带毫米波雷达目标时延神经网络识别新方法 总被引:2,自引:0,他引:2
基于一维距离像和神经网络研究宽带毫米波雷达目标识别问题,研究了用于雷达距离像序列识别的时延神经网络模型及其学习算法,并提出了基于距离像序列的宽带雷达目标时延神经网络识别方法,还利用三种飞机缩比模型的暗室测量数据,研究了时延神经网络分类器中时延单元数目对分类精度的影响以及分类器的分类性能。实验结果表明:本方法具有良好的应用前景。 相似文献
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Normalized least mean square (NLMS) was considered as one of the classical adaptive system identification algorithms. Because most of systems are often modeled as sparse, sparse NLMS algorithm was also applied to improve identification performance by taking the advantage of system sparsity. However, identification performances of NLMS type algorithms cannot achieve high‐identification performance, especially in low signal‐to‐noise ratio regime. It was well known that least mean fourth (LMF) can achieve high‐identification performance by utilizing fourth‐order identification error updating rather than second‐order. However, the main drawback of LMF is its instability and it cannot be applied to adaptive sparse system identifications. In this paper, we propose a stable sparse normalized LMF algorithm to exploit the sparse structure information to improve identification performance. Its stability is shown to be equivalent to sparse NLMS type algorithm. Simulation results show that the proposed normalized LMF algorithm can achieve better identification performance than sparse NLMS one. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
66.
对离心SHS涂层进行了实验研究 ,分析了涂层的组织结构、界面结合机制及工艺因素对涂层性能的影响。 相似文献
67.
木犀科植物花粉的扫描电镜研究 总被引:7,自引:1,他引:7
植物花粉的形态特征具有种属特异性。本文用扫描电子显微镜观察了木犀科(Oleaceae)的六属八种植物花粉的形态特征。结果表明,除迎春有个别四萌发沟外,其它花粉都是三沟型,外壁纹饰均为网状。但各种植物花粉的细微形态仍有明显差异。因此,用扫描电镜观察研究植物花粉的亚微形态特征,可为植物分类提供一些必要的形态依据。 相似文献
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69.
这里提出一种基于H.264/AVC低比特率的半脆弱视频水印认证方案。将从I帧能量块中提取的特征码,以修改一对AC系数间的关系,完成水印在I帧的嵌入。在P帧中,引入参考水印位对运动分量的选择机制,并通过对所选运动分量奇偶性的调制完成水印嵌入。同时在I帧中采用Lagrangian优化算法和在P帧中采用拉格朗日代价函数式方案,有效地降低了水印嵌入带来的码率提升。实验证明了该算法的有效性。 相似文献