关于紧支集多元小波的一种算法

在小波分析的实际应用中,多元小波对分解和重构图形图像等是很有用的,然而小波系数的计算是一个困难问题.众所周知,小波系数是由所考查的函数与小波基函数乘积的积分定义的.由于函数往往只由抽样值给出,所以前述积分需要用近似计算的方法得到,如果大量小波系数都通过这种方法计算,必将带来巨大的工作量,而如果把一元小波Mallat算法的思想推广到多元的情形就可以得出紧支集多元小波系数的计算方法,即相应于这类小波的Mallat分解和重构算法.在一个积分极限定理的基础上,由函数抽样值得到了近似计算这些系数的公式.通过这些公式可以直接由函数抽样值算出小波系数,得到抽样值算法.     

实验室样品管理系统开发探索

实验室样品管理是实验室质量管理的重要一环,是实验室能否出具公正、准确数据的基础工作之一。以Visual Studio2010作为开发工具,选用技术成熟、使用广泛的Access数据库作为样品管理数据库,开发了实验室标准物质管理子系统。系统主体功能主要分为标样数据、报表以及任务管理几个模块。系统推广应用后,可实现监测中心对水样、标样等物质管理的自动化,使各种标准物质的库存清晰明了,便于样品流转的管理和监督。详细介绍了系统开发过程,可供行业管理参考。     

基于机器视觉的运动行人检测系统研究

现代城市交通道路环境中的交通事故给人类社会带来的危害是不言而喻的,因此,如何尽可能地减少交通事故、降低交通事故所带给人们的损失越来越受到关注。为了能够有效地警告驾驶员避免与车辆附近的运动行人发生碰撞或刮擦,从而保护交通环境中的运动行人安全,运动行人检测技术的研究开发将为我国车辆安全辅助驾驶技术的研究提供有力的理论和技术支持。     

Efficient algorithm for mismatching point elimination with interzone limited pre-testing

The elimination of mismatching point is a key step in image mosaic. To speed up the mismatching point elimination in image matching, an efficient algorithm for mismatching point elimination is presented. Based on the RANSAC(random sample consensus) algorithm, the algorithm aims at the feature of the image sequence. First, the match points are sorted, divided into three parts and piecewise picked randomly to estimate the transforming matrix. Second, the matrix is cursorily checked with a novel interzone limited pre-test model, a further check is executed on the matrix that passes the pre-testing to get inliers. Finally, the least-square method is used to the inliers to get the real matrix. Experimental results suggest that the proposed algorithm is of lower complexity, higher accuracy and stableness especially in cruel conditions, which meets the demand of image sequence mosaic well.     

基于多尺度自适应LDA的人脸识别方法

在人脸提取特征时,线性判别分析(LDA)方法受到光照、姿态等因素引起的高频部分影响较大,忽视了可能含有重要鉴别能力的低频信息.同时,人脸识别属于小样本问题,会使类内散布矩阵发生严重退化.针对以上两个问题,提出了一种基于多尺度自适应线性判别分析(MA-LDA)的人脸识别方法,并在ORL和Yale人脸库中进行了验证.MATLAB编程实验结果表明,该方法比传统方法有更好的性能.     

基于多子空间线性判别分析的特征提取与分类

为了解决高维小样本数据的分类中Fisherface思想判别分析方法的不足,在最大散度差准则的基础上,提出了利用多线性子空间技术对每类样本进行单独描述的方法,该方法能更准确地反映样本在类内类间的分布关系.在分类中不是以距离作为判别依据,而是按照贝叶斯决策规则得到的隶属置信度作为衡量标准.实验结果表明了该方法的有效性,和同类方法相比,有更高的识别率.     

大间距无监督正交特征提取算法

以主成分分析和局部保持投影为理论基础,提出了一种同时考虑数据样本的全局和局部特性的大间距无监督正交特征提取算法,算法的目标函数采用大间距准则,避免了由于矩阵求逆带来的小样本问题,同时为了进一步增强算法的识别性能,对所求取的投影矩阵进行了正交化约束,最后人脸库上的实验结果表明所提方法的有效性.     

一种用于人脸识别的有监督核化多类多流形ISOMAP算法

在核等测距映射（kernel ISOMAP）和多类多流形ISOMAP算法的基础上,提出一种针对人脸识别任务的有监督核化多类多流形ISOMAP算法.该算法保持了kernel ISOMAP算法的泛化特性,同时又能完成分类任务,解决了ISOMAP-C在对具有高维小样本特性的人脸数据集识别时,所要调整的神经网络权值数目将随输入维度呈指数增长,且易出现过拟合现象的问题.在多种人脸数据集上的实验结果表明了该算法的有效性,且对训练样本集的大小有较好的鲁棒性.     

多阶段实验数据融合的Bayes可靠性评定模型

为实现多源先验信息的合理利用,基于多阶段实验数据融合数据方法,建立Bayes可靠性评定分析模型。提出多阶段实验数据融合方法,将各种实验数据进行阶段分类,将第1阶段的实验数据作为最初的先验信息,当获取第2阶段的数据后,按Bayes方法进行信息融合,以得到后验信息,并将其作为下一阶段的先验信息,依次递推,进行多阶段的信息融合。仿真结果表明,该模型简单易行,可有效融合多源先验信息,实现小子样条件下的Bayes可靠性评定。     

三维网格模型水印自适应调节算法

为提高三维网格模型嵌入水印的透明性,提出一种基于模型局部几何特征的自适应水印强度调节算法。将网格模型分割为若干局部区域,根据各区域内几何数据的波动情况对水印嵌入强度进行调节。几何误差和视觉失真误差评价结果表明,与非自适应嵌入方法相比,该方法嵌入的水印透明性较高。