A noise robust gait representation: Motion energy image

Gait-based human identification aims to discriminate individuals by the way they walk. A unique advantage of gait as a biometric is that it requires no subject contact and is easily acquired at a distance, which stands in contrast to other biometric techniques involving face, fingerprints, iris, etc. This paper proposes a new gait representation called motion energy image (MEI). Compared with other gait features, MEI is more robust against noise that can be included in binary gait silhouette images due to various factors. The effectiveness of the proposed method for gait recognition is demonstrated using experiments performed on the NLPR database. Recommended by Editorial Board member Jang Myung Lee under the direction of Editor Jae-Bok Song. This work was supported by the Korea Science and Engineering Foundation (KOSEF) through the Biometrics Engineering Research Center (BERC) at Yonsei University. Grant Number: R11-2002-105-09002-0 (2009). Heesung Lee received the B.S. and M.S. degrees in Electrical and Electronic Engineering, from Yonsei University, Seoul, Korea, in 2003 and 2005, respectively. He is currently a Ph.D. candidate of Dept. of Electrical and Electronic Engineering at Yonsei University. His current research interests include computational intelligence, pattern recognition, biometrics, and neural network. Sungjun Hong received the B.S. degrees in Electrical and Electronic Engineering and Computer Science, from Yonsei University, Seoul, Korea, in 2005. He is a graduate student of the combined master’s and doctoral degree programs at Yonsei University. He has studied machine learning, biometrics and optimization Imran Fareed Nizami received the B.S. degree from University of Engg. & Tech. Taxila, Pakistan and the M.S. degree in the Electrical and Electronic Engineering from Yonsei University, Seoul, Korea. He is currently a senior lecturer in Bahria University, Islamabad, Pakistan. His research interests include biometrics, gait recognition, Bayesian and neural networks. Euntai Kim received the B.S. (with top honors), M.S. and Ph.D. degrees in Electronic Engineering from Yonsei University, Seoul, Korea, in 1992, 1994, and 1999, respectively. From 1999 to 2002, he was a Full-time Lecturer with the Department of Control and Instrumentation Engineering at Hankyong National University, Gyeonggi-do, Korea. Since 2002, he has been with the School of Electrical and Electronic Engineering at Yonsei University, where he is currently an associate professor. He was a Visiting Scholar with the University of Alberta, Edmonton, Canada, and the Berkeley Initiative in Soft Computing (BISC), UC Berkeley, USA, in 2003 and 2008, respectively. His current research interests include computational intelligence and machine learning and their application to intelligent service robots, unmanned vehicles, home networks, biometrics, and evolvable hardware.     

单质子化蛋白质肽段结构表达及其离子迁移谱碰撞截面定量预测

基于分子二维图形特征提出一种新型结构参数化方法：分子电性作用矢量(MEI)；应用于考察107个单质子化肽段样本集结构表征及离子迁移谱碰撞截面模拟和预测及严格检验，所得3个模型回归建模及留一法交叉验证复相关系数(R和Q)分别为：R=R cu=0.983, 0.981, 0.980和Q=R cv=0.979, 0.979, 0.978。MEI对复杂有机分子结构表达准确且性质预测良好。     

时域MEI方法在矩形导体柱散射问题中的应用

本文用时域有限差分法（FDTD）模拟二维矩形导体柱的电磁散射场，采用时域不变性测试方程（MEI）作为吸收边界条件对该散射场进行求解。将所得计算结果与截断边界网格点采用Mur二阶吸收边界条件所得的数值结果相比较，两者吻合很好。结果表明使用时域MEI方法作为吸收边界条件能有效缩短截断边界与物体边界的距离，且能得到足够精确的解。     

基于MEI吸收边界条件的导体柱散射问题模拟

首次在圆柱坐标系时域有限差分 (FDTD)法中采用基于时域不变性测试方程 (MEI)方法的吸收边界条件 ,对导体圆柱的电磁散射问题进行了数值模拟研究。在相同计算条件下 ,与应用Bayliss Turkel二阶辐射边界条件的FDTD结果相比较 ,直观地表明MEI方法结果与解析解吻合更好     

支持多机环境的片上Cache的设计与实现

Cache是高性能微处理器解决CPU和存储器速度差异问题的有效措施之一。在共享存储器的多机环境下，共享数据在多个处理器的片上Cache中分布，Cache间维持数据一致性成为关键。该文讨论了32位嵌入式微处理器“龙腾R2”的Cache的设计和实现和支持多机环境的Cache一致性实现方法，并给出了实现的结果。     

1961—2017 年京津冀地区极端降水事件变化特征

为了给京津冀地区防洪减灾及水资源管理提供科学参考，有必要对该地区极端降水事件的变化特征进行探究。根据 25 个气象站 1961—2017 年的逐日降水资料，计算了京津冀地区 10 个极端降水指数。通过因子分析得到 4 个公因子，进而选取中雨日数( Ｒ10) 、1 日最大降水量( ＲX1day) 、连续无雨日数( CDD) 、连续降水日数( CWD) 等 4 个代表性极端降水指数，采用线性倾向率、滑动 T 检验、反距离权重插值( IDW) 、小波分析等方法进行研究。结果表明: ( 1) 近 57a 来，Ｒ10、ＲX1day、CWD分别以 － 0. 27 d、 － 1. 60 mm、 － 0. 29 d /10a 的速率减少，CDD 以 1. 50 d /10a 的速率增加。( 2) CWD 在 995 年由增加突变为减少，Ｒ10、ＲX1day、CDD 均未发生突变。( 3) Ｒ10、ＲX1day、CDD、CWD的第 1 主周期尺度介于 9 ～ 25a，相应的平均周期介于 4. 5 ～ 12. 8a。( 4) ＲX1day 空间差异最大，Ｒ10次之，CDD、CWD 分布较均。( 5) 近 57a 来，京津冀各地区 Ｒ10、CWD 的变化趋势增减不一，但变幅均很小，大部分地区 ＲX1day 呈减少趋势，减幅西北低、东南高，而 CDD 主要呈增加趋势，增幅北高南低。1961—2017 年，京津冀地区呈现干旱化趋势，而这种变化与综合 ENSO 指数( MEI) 总体上并无显著关联。     

基于小波变换的径流周期与ENSO事件响应关系研究

在气候变化和人类扰动下,河川径流过程变化日益复杂,探索径流变化对气候因子(ENSO事件)的响应规律,掌握区域水资源发展动态,对科学制定区域水资源规划和管理策略及满足人类需求与生态系统的水平衡要求极为重要。通过交叉小波变换法与凝聚谱方法,分析陕西省渭河咸阳站、无定河丁家沟站、汉江安康站河川径流规律与ENSO事件的相关性,从物理驱动因素层面探讨径流周期变化的潜在机理。分析结果显示:20世纪70年代以前,各站径流与ENSO指数(MEI指数)在小尺度2~4 a周期上均存在着显著的负相关;从20世纪70年代开始,径流与ENSO指数的相关性变得复杂,这与研究区内人类活动影响增强并成为径流驱动的主因有关。研究表明:交叉小波变换法与凝聚谱方法适用于水文和气象要素间响应关系的分析,可深层次地揭示两者之间的相关性和响应时滞方面的联系,可反映气候因子对径流过程影响的时域变化特征。案例结果表明:陕西省河川径流变化在20世纪70年代以前主要受气候因子驱动,响应较为紧密;20世纪70年代以后,人类活动影响逐渐超越气候因子影响,径流变化表现为人类与气候双驱动模式,且以人类活动为主。     

论梅尧臣诗歌创作的转变

梅尧臣诗歌早期以模拟唐诗为主,呈现出"喜为清丽,间肆平淡"的特色。景祐元年后,在多方面因素的作用下,梅尧臣的诗歌创作在题材、手法和风格等方面逐步发生转变,渐渐走出了早期模拟的苑囿,对同时代及后人的诗歌创作产生了久远的影响,为宋调的开启奠定了良好的基础。     

电大尺寸多柱体电磁散射问题的一种快速混合算法--MEI+FMM

本文提出了一种改进的快速迭代ＭＥＩ（不变性测试方程）算法用于分析电气大尺寸多柱体的散射问题,在此算法中我们首次将快速多极子技术（ＦＭＭ）用于加速多柱体之间多次散射场的计算。应用本算法计算了柱体周长为几千波长的多柱体散射场。实际计算结果显示,一方法与原有的直接计算方法具有几乎同样的精度,而速度提高了两个数量级。     

不变性测试方程法在开边界多导体静电系统分析中的应用

在"测试环"概念的基础上,提出了两种确定MEI系数的方法.数值结果表明,利用电偶极子层激励作为测试子和自由空间格林函数作为积分核确定MEI系数的方法,比之其它方法具有更高的精度和明显的优点.分析并总结了数值实验中出现的一些问题,使得对MEI方法的理解更深入了一步.另外,对MEI方法的不稳定性和有效性也做了理论分析.最后,利用本文方法计算了一个较为复杂的微带线参数,得到了满意的结果.