基于RAW格式的图像双光源白平衡

白平衡是照片处理过程中决定性的一步,它根据不同的光源消除色偏,确保原始的图像能够再现。现有白平衡算法中最为经典有效的有灰色世界法和RGB最大值法,它们都是在单光源的前提下进行白平衡处理的,可是很多情况下照片是在双光源或者混合光源的情况下拍摄的。因此,本文在研究单光源白平衡算法的基础上,直接对RAW格式的图片进行白平衡处理,提出了基于RAW格式的图像双光源白平衡算法。实验表明我们的算法能获得满意的处理效果。     

基于视频的人脸识别校园安全接送系统的研究

校园安全接送作为一个严肃的社会问题,需要及时发现不明身份人员混入校园等隐患,而市场上大多数的校园人脸识别系统,基本上都需要专用的硬件设备,且只支持单人逐个检测,这无疑提高了推广的成本.针对以上问题,本文提出了使用普通摄像头的支持多人的人脸识别系统.首先采用YOLOv3算法训练人脸数据集,利用K-Means++算法改进先验框中心位置的预测,提高边界框的准确性,得到人脸检测器,对视频中的行人进行人脸检测;之后利用本文的人脸图像质量评价FIQUE算法对人脸进行筛选,增加高质量的人脸图像占比;最后使用Inception-ResNet-v1模型提取人脸特征,进行识别.本文方法利用学校现有的摄像头设备,提高了系统的普及率.实验证明了本文多人识别系统的实时性和鲁棒性良好.     

停车管理中车牌识别技术的研究

本文研究了基于视频的路边停车管理中车牌识别问题,提出了动态车牌识别算法.在视频场景下,基于打分机制选取最佳结果,充分利用视频的特性,提高车牌识别率,有效地解决了车牌遮挡导致无法识别的问题.对于单帧车牌的识别,使用场景文本识别算法EAST定位车牌,再通过投影变换进行矫正,以提高在倾斜状态下的识别率.实验证明该方法对倾斜扭曲车牌的识别率有一定提升.     

影响短切毡外观质量分散性与均匀性的因素分析

介绍了影响短切毡分散性与均匀性的各种因素,如原丝质量因素、设备因素、环境因素、人为因素,并解析了各因素。通过研究短切毡生产中影响纤维分散性因素,寻找对原丝质量、设备等检测手段,提高产品的外观质量。     

异型纤维图像去噪分析

为了去除异型纤维图像中的噪声,首先分析了异型纤维图像中的噪声模型,然后针对噪声模型提出了一种能同时去除异型纤维图像中高斯和脉冲混合噪声的去噪算法.该算法在全变差(Total Variation,TV)算法的基础上进行了算法改进,综合了中值滤波的优点,在达到去噪目的的同时,较好地处理了去除噪声、保留边缘细节信息这对在图像去噪中存在的矛盾.同时,对参数的选取也做了分析,较好地平衡了去噪效果和处理效率问题.数值对比实验中的视觉效果和客观标准均表明了该去噪算法的有效性。     

用JavaCC构造编译器的方法

介绍了编译器自动生成器的原理，并分析了Sun公司提供的一个编译器自动生成器工具——JavaCC，最后，通过设计一个简单的命令行计算器说明了如何利用JavaCC构造编译器。     

基于BEA中间件设计三层结构MIS系统

由于两层C／S结构已不能满足复杂应用需求，本文介绍了基于BEA中间件Tuxedo的三层结构医疗保险信息管理系统的设计。     

用遗传算法的测试用例最小化

回归测试就是验证对程序的修改是否迭到了预期的目的，同时检查修改是否损害了程序原有的正常功能。随着程序新版本的不断推出，测试用例集不断扩大，回归测试成本越来越高。测试用例最小化就是从已有的用例集中，找到一个测试运行代价最小的用例子集用于回归测试，并保持原来的测试覆盖率。本文主要研究用遗传算法解决测试用例最小化问题：基于测试历史数据，设计基因编码并构建初始种群；利用测试覆盖率和测试运行代价设计适应度函数；通过遗传算子完成进化过程并找到最优或近似最优解。最后本文给出了对算法进行实例研究的结果。结果表明，本文提出的用例最小化技术能有效缩减回归测试用例集，大幅度降低回归测试费用。     

回归测试自动化工具研究

回归测试是软件测试生命周期中非常重要但十分费时费力的阶段,我们通过研究事件捕获／回放技术,实现回归测试自动化;通过优化测试用例,降低测试费用。本文介绍了基于事件源识别的捕获／回放技术和基于事件跟踪的回放同步技术,以及测试用例优化算法。最后简单介绍了所开发的面向Java的事件捕获／回放工具-Panorama Player。测试自动化工具的使用,能简化测试过程,提高测试效率。     

铁尾矿粉用作混凝土掺和料的活性研究

引言铁尾矿是对铁矿石原料进行选矿破碎,提取其中的有用组分后剩下的废渣[1]。随着矿产资源的快速开发,铁尾矿排放越来越多,占用土地,污染环境,对人民生命财产造成很大威胁,因此对铁尾矿的合理应用迫在眉睫。