基于人脸云数据数字标牌投放效果的研究

目的利用移动终端的传感设备,将广告投放对象精准化。方法采用基于肤色修正的Haar特征人脸检测算法、粒子滤波和Mean-Shift相结合的人脸追踪算法以及Gabor特征性别判别和年龄估计算法,设计基于云计算的硬件架构,展望匿名视频,分析系统发展趋势。结果在云端实现了对广告关注人数、关注时间及关注者年龄、性别的实时统计分析并出具了相关报告。结论对在不同时刻、不同地点投放广告从而获取最大效益的实验提供了有力的数据支撑。     

RME:基于滑动窗口的实时人脸检测算法

研究了基于滑动窗口的视频实时人脸检测,提出了刚性运动估计(RME)算法.该算法以小尺度人脸瞬时刚性运动为假设,根据几何变换对窗口图像的运动进行描述,以光流代替运动矢量计算运动参数进而识别窗口图像的刚性、非刚性运动类型,通过排除非刚性窗口以提高人脸检测效率.对比实验与分析表明,该算法在准确率与时间效率方面具有优势.     

基于GPS与惯性组件的复合测姿系统设计

针对微小型载体空间有限而无法安装大型测姿系统,提出了一种低成本的微型复合测姿方案.复合测姿系统由单天线GPS和MEMS惯性组件构成.利用扩展卡尔曼滤波将单天线GPS和MEMS惯性组件信息融合,提高了姿态估计精度.室外车载实验结果表明,利用该复合测姿系统解算的滚角和俯仰角误差可控制在1°以内,航向角误差可控制在2°以内.     

神经元膜电位噪声取值范围的评估

大脑神经元的活动是在复杂的生理学环境下工作的，而生理学环境中的噪声来源于多个方面．如何定量地正确评估神经系统中的噪声环境是神经信息处理的基本问题．本文通过神经能量的计算给出了噪声对神经元膜电位及对应的能量波形产生显著影响的临界值的估计范围，从而定义了神经元赖以活动的生理学意义上的噪声环境．     

不完全观测数据下混合效应模型的正交投影估计

基于矩阵的QR分解技术,对一类含有不完全观测数据的线性混合效应模型提出了一种基于正交投影的估计方法。在一些正则条件下,证明了固定效应参数的估计渐近服从标准正态分布,得到了固定效应参数的置信区间。另外,所提出的固定效应参数的估计过程不受随机效应的任何影响,具有较好的有效性和稳健性。最后,通过一些数值模拟和一个实例分析研究了所提出估计方法的有限样本性质。     

走向断层造成地层重复和缺失的简捷判断法

构造地质学对走向断层造成的地层重复,缺失一直沿用Ｃ．Ｍ．Ｎｅｖｉｎ的方法判断,此法比较繁琐。用以下法则可使其简捷：走向断层横剖面上如果上升盘地层扬起,则地表地层缺失;反之,如果上升盘地层倾伏,则地层重复。     

设定参数采样法的方差估计及其适用范围

本文分析了电路统计设计中的设定参数采样法,详细推导了其合格率估计的方差,并运用这些结论说明了设定参数采样法的适用范围。     

余度IMU精度分析与数据融合方法改进

针对现有余度IMU（inertial measurement unit）数据融合精度不高的问题,在对六单轴传感器非正交配置的余度IMU数据融合特性及测量误差与融合误差之间关系进行研究的基础上,提出了1种基于最小二乘简单、有效的余度传感器测量误差估计及数据融合方法。首先对最小二乘融合的空间矢量在测量轴上的投影与测量值之间的误差进行方差统计,统计结果作为传感器测量误差估计的依据及加权最小二乘的权值参考。然后利用加权最小二乘对传感器测量数据进行融合。仿真结果表明：该方法能有效估计传感器测量误差大小,提高余度IMU数据融合及余度惯性导航系统精度。     

基于分组的动态帧时隙ALOHA防碰撞算法研究

在RFID系统中,由标签引起的冲突一直是影响RFID系统性能的重要因素.为了进一步提高RFID系统中电子标签的识别效率,在对现有的ALOHA算法分析的基础上,提出了一种改进的分组动态帧时隙ALOHA算法.该算法通过改变标签分组的方法提高了阅读器识别标签的效率.当标签数量大于256时,该算法能有效地减少阅读器的识别时间,提高了RFID系统的标签识别效率.仿真结果表明:当标签数为1000时,该算法比基本帧时隙ALOHA算法和动态帧时隙ALOHA算法所用时隙数分别减少了43％和39％.     

基于区域分割和蒙特卡洛采样的静态图片人体姿态估计

静态图片中的人体姿态估计是近年来图像分析领域的重要问题之一.由于静态图片中可利用的信息较少,且存在多关节引起的形状畸变、着装变化、背景干扰及遮挡等难点,使得这一问题具有很大挑战性.考虑到现有算法的不足,提出了一种基于区域分割和置信传播蒙特卡洛采样的人体姿态估计算法,将前景区域分割加入到姿态估计中,在概率图模型中引入非树状的约束,采用蒙特卡洛采样来进行概率推理.实验表明该算法比经典的算法在公共数据集上给出了更加精确的估计结果,同时运行时间也减少了25%.