基于Gabor融合特征与深度自动编码器的笑脸识别方法

Gabor特征的人脸表情识别具有良好的识别性能,但同样存在特征维数大的缺点,该文提出用Gabor融合特征的方法来进行降维以解决维数大的缺点。深度自动编码器具有对人脸自学习的能力,能精确提取有用的信息,也有非线性降维的作用。考虑到Gabor融合特征降维幅度不大,便加入自动编码器进行二次降维,将经过二次降维的特征输入深度自动编码器进行笑脸识别。该文在实验过程中采用两个数据库(公开的GENKI数据库,实验采集的数据库)进行实验。实验结果表明经过Gabor融合特征的实部作为深度自动编码器的输入的识别率比传统方法和未经降维Gabor特征识别率高。     

CD-GF型钻井球阀阀体的力学特性分析

CD-GF型钻井球阀阀体的结构最为薄弱,其外壳的开孔部位常出现开裂现象,影响钻井作业的正常进行。为此,运用ANSYS Workbench工程分析软件,对6种结构方案的CD-GF型钻井球阀阀体在压、拉、扭载荷作用下的力学特性进行详细的数值分析。研究结果表明:在不同拉力、内压和工作扭矩的组合作用下,相对于原阀体结构A,其他5种方案(A_1、A_2、B、B_1和B_2)在最大应力上减小的平均值分别为16. 4%、36. 0%、7. 6%、23. 2%和40. 7%,总变形量减小的平均值分别为16. 7%、37. 3%、22. 9%、30. 6%和45. 5%;在6种球阀阀体结构方案中,最大应力部位均出现在与阀体轴线垂直的孔壁上,随着与圆孔区域距离的增大,其应力值减小;在所有拉力、内压和工作扭矩的组合作用下,阀体的最大应力均小于其材料的极限抗拉强度,其力学行为处于材料弹性变形阶段;拉力载荷是影响钻井球阀阀体强度的主要因素;结构B_2(外径增大28mm+双边开孔方案)对原阀体结构A的增强效果最好。研究结果可为钻井球阀阀体的结构优化与改进提供基础数据。     

基于小波变换的分数阶微分算法在肝脏肿瘤CT图像纹理增强中的应用

图像纹理增强过程中容易丢失平滑区域纹理细节，而分数阶微分增强虽然能够非线性保留平滑区域纹理细节，但对频率分辨率敏感。针对这个问题，提出一种基于小波变换的分数阶微分纹理增强算法，应用于平扫计算机断层扫描（CT）图像的肝脏肿瘤区域的纹理增强。首先，通过小波变换将图像感兴趣区分解成多个子带分量；其次，基于分数阶微分定义构造一个带补偿参数的分数阶微分掩膜；最后，使用该掩膜与每个高频子带分量进行卷积并利用小波逆变换重组图像感兴趣区。实验结果表明，该方法在使用较大分数阶次显著增强肿瘤区域的高频轮廓信息的同时，有效地保留了低频平滑的纹理细节：增强后的肝细胞癌区域与原区域相比，信息熵平均增加36.56%，平均梯度平均增加321.56%，平均绝对差值平均为9.287；增强后的肝血管瘤区域与原区域相比，信息熵平均增加48.77%，平均梯度平均增加511.26%，平均绝对差值平均为14.097。     

澳佳赋新肥 当春乃发生

<正>~~