基于集成的年龄估计方法

近十年来, 由于广泛的应用前景, 关于人脸识别的研究得到了广泛的关注. 但目前有一种影响人脸识别技术的因素尚未被研究者所重视, 那就是年龄变化. 而在适用于年龄变化的人脸识别技术中有一个重要的问题, 即年龄估计. 本文基于典型相关分析和代价敏感学习提出了两种年龄估计算法, 并在此基础上利用集成技术来提高年龄估计的准确性. 最终实验结果验证了本文方法的有效性.     

Evaluation of Face Datasets as Tools for Assessing the Performance of Face Recognition Methods

Face datasets are considered a primary tool for evaluating the efficacy of face recognition methods. Here we show that in many of the commonly used face datasets, face images can be recognized accurately at a rate significantly higher than random even when no face, hair or clothes features appear in the image. The experiments were done by cutting a small background area from each face image, so that each face dataset provided a new image dataset which included only seemingly blank images. Then, an image classification method was used in order to check the classification accuracy. Experimental results show that the classification accuracy ranged between 13.5% (color FERET) to 99% (YaleB). These results indicate that the performance of face recognition methods measured using face image datasets may be biased. Compilable source code used for this experiment is freely available for download via the Internet.     

Classification of face images using local iterated function systems

There has been an increasing interest in face recognition in recent years. Many recognition methods have been developed so far, some very encouraging. A key remaining issue is the existence of variations in the input face image. Today, methods exist that can handle specific image variations. But we are yet to see methods that can be used more effectively in unconstrained situations. This paper presents a method that can handle partial translation, rotation, or scale variations in the input face image. The principal is to automatically identify objects within images using their partial self-similarities. The paper presents two recognition methods which can be used to recognise objects within images. A face recognition system is then presented that is insensitive to limited translation, rotation, or scale variations in the input face image. The performance of the system is evaluated through four experiments. The results show that the system achieves higher recognition rates than those of a number of existing approaches. The author would like to thank the Australian Research Council (ARC) which supports this research with a Discovery Grant.     

弧齿锥齿轮数控加工和齿面接触点求解算法研究

在保证弧齿锥齿轮加工过程中刀盘相对于工件的运动关系不变的基础上,通过矩阵变换实现铣齿加工的数控展成.由于在数控加工每个插补周期中难以实现这种涉及大量运算的运动转换,因此将数控坐标轴的展成运动表示为以工件齿轮转角为参数的五次参数样条函数,保证了插补的实时性和精确性.文中将传统用于确定接触点位置时求解非线性方程组的问题,转化为带有3个设计变量的约束优化问题,简化了法线重合的条件,建立配对齿轮位置矢量相等的目标函数.最后给出实例对算法进行了说明和验证.     

一种改进的支持向量机降维方法

提出了一种基于支持向量机的改进的降维方法.在输入和特征空间中,特征子集的选取分别根据原始特征每一维对分类的贡献来获得.最后,通过将输入和特征空间中的特征选取联合起来,得到了一种改进的降维方法.实验表明:使用这种方法,在保持对分类准确率不受明显的影响的同时,能大大地提高训练和预测的速度.     

基于边缘检测的人脸模拟画像检索

为配合刑事侦查工作和公安网上追逃的迫切需要,对人脸模拟画像的检索作初步研究.首先,根据网上追逃数据库中的人脸照片设计出一种半自动的归一化算法.其次,研究了人脸模拟画像和人脸照片的边缘检测方法,给出一种自适应的人脸照片边缘检测算法,从而得到三种用于人脸模拟画像检索的统计特征.最后,建立了人脸模拟画像检索的实验数据库,给出相似性量度,并对实验数据进行了分析.为构建实用的人脸模拟画像检索系统的开发提供了理论支持;对金盾工程的完善起到良好的促进作用.     

起落架着陆仿真分析系统设计与实现

为了实现自动地利用虚拟样机技术来分析飞机起落架的地面载荷,讨论了如何采用Delphi软件作为开发平台,结合Adams软件的参数化功能,设计起落架着陆仿真分析系统.主要论述了仿真分析和参数化建模的原理,程序化语言编写起落架仿真软件界面的方法,以及模型和数据库之间连接的问题.经实践应用证明,系统能够实现起落架的仿真模型和全机装配模型的自动化建立和结果分析,通过对某型起落架模型的对比分析,验证了该仿真系统计算能力的可信度.     

基于DCT融合2DPCA与DLDA的人脸识别

传统的基于主成分分析的人脸识别需要将图像矩阵转化为向量,特征提取需要花费大最时间.二维主成分分析直接利用图像矩阵,特征提取速度快,但特征数量大,影响分类速度.因此,提出了一种基于离散余弦变换(DCT)的二维主成分分析(2DPCA)和直接线性判决分析(DLDA)结合的人脸识别方法.算法首先用DCT对人脸图像进行压缩并重建,然后利用2DPCA和DLDA对人脸图像进行特征提取.最后选用最近邻分类器进行分类.在ORL人脸库上的测试结果表明,与DLDA或2DPCA算法相比,算法具有更高的识别率.     

彩色图像中纯脸检测与定位的优化算法研究

人脸识别是当前模式识别应用的一个重要领域.在理解当前广泛使用的各种人脸识别算法的基础上,提出了一种基于多方法融合的彩色图像纯脸检测与定位的优化算法.该算法首先通过肤色检测及预处理技术缩小彩色图像人脸检测的搜索区域,然后应用基于物体区域方向的检测平面内任意旋转角度人脸计算方法;并通过二次计算旋转角度的方法来准确确定人脸区域的旋转角度;最后利用积分投影函数找到人脸候选区域中双眼的位置,结合人脸特征在人脸中的比例关系准确确定纯脸的位置.该算法还考虑了人脸侧偏时的情况.实验表明,本方法对平面内任意旋转及双眼存在的侧偏人脸有较好的检测效果,对不同光照条件有较好的鲁棒性.     

基于类内均值的双投影2DPCA人脸识别方法

在人脸识别问题中,如何提取具有鲁棒性的人脸特征和降低特征维数是两个关键。根据二维主成分分析方法直接利用二维图像来构建方差矩阵的优点,引入了类内均值的思想,首先计算每类训练样本的类内平均脸,并用它对各类样本进行规范化处理,有效扩大了类间样本的差别,缩小了类内样本的差别,进行协方差矩阵的计算并提取最优投影特征向量进行人脸图像的特征提取,通过在水平和垂直两个方向上顺序执行两次提取和投影的操作,极大压缩了特征的维数,克服了传统二维主成分算法的不足。在人脸库ORL和Yale的试验对比结果表明,方法对光照与表情变化有较好的鲁棒性,能实现较高的识别率,因此在实际中具有一定的应用意义。