基于LBP层次特征的表情识别算法

提出了一种基于LBP层次特征提取的表情识别算法.将图像分成许多子块,并从子块中提取面部运动单元信息来组成基于面部运动单元的表情成分特征,对人脸图像的眼睛和口部作粗定位.采用局部二值模式(LBP)的层次特征提取法,对图像进行分块操作,求出每个子块的LBP直方图,然后将基于整体特征得到的LBP直方图与基于局部特征得到的LBP直方图连接起来,作为整幅图像的LBP直方图.将层次特征提取法所提取的LBP直方图作为嵌入式隐马尔可夫模型(EHMM)的初始向量,即形成观察序列.对JAFFE人脸库中的7种基本表情进行了测试,结果表明该方法能有效提高表情识别率.     

基于SNP基因型谱和表达谱的乳腺癌相关基因网络的构建

拟构建乳腺癌相关基因网络并从系统生物学角度解析乳腺癌发病的分子机制,采用基于SNP基因型谱和乳腺癌基因芯片表达谱数据分别进行全基因组关联分析和差异表达基因的筛选,并以此为基础构建乳腺癌相关基因网络,网络分析结果显示乳腺癌相关基因主要参与代谢、信号传导、蛋白质修饰等功能。该网络能够从系统层面上解释乳腺癌的遗传互作机制,并为研究其它复杂疾病提供一定的理论依据。     

miRNA研究的计算机方法

MicroRNAs(miRNAs)是一类最新发现能够调控基因表达的非编码RNA,其内源长大约为21～23个核苷酸。miRNAs通过直接剪切靶基因mRNAs或者抑制翻译在后转录水平调控基因表达。一系列研究表明,他们在细胞分化、细胞生长、细胞迁移和细胞凋亡中发挥重要作用。由于miRNAs研究的实验方法耗时、耗材和效率低,所以计算机方法成为了miRNAs研究的替代方法。大部分与miRNA研究相关的计算机方法可以分为三类:miRNAs基因识别、miRNAs靶基因预测和miRNA-mRNA调控模块的预测。归纳miRNAs基因识别、miRNAs靶基因预测和miRNA-mRNA调控模块预测的原理,提供在这个领域已经提出来的特定计算机方法。     

1~5轮LBlock的多项式表示及完全性分析

用统计测试方法分析密码算法的完全性存在误差。为此,利用符号计算软件Mathematica 7.0,以明文和密钥比特为自变量,得到LBlock分组密码第1轮~第5轮输出的多项式表达式,结果显示,LBlock第5轮输出的任何比特至多与45个明文比特、49个密钥比特有关,说明5轮LBlock还未达到完全性。     

PCB自动光学检测中Gerber文件的解析研究

为了在PCB自动光学检测中使用Gerber文件建立标准图像,提出了一种解析Gerber文件的方法.该方法在对Gerber文件的数据结构进行语法分析的基础上,采用正则表达式匹配,进行自上而下分析从而提取出所需信息,用Map内嵌链表的数据结构存储数据;然后计算出Gerber文件所描述的图像并通过图形设备接口绘制;最后将各层图像进行腐蚀膨胀等处理并合成适用于PCB自动光学检测建标的图像.实验结果表明,该方法能快速准确地解析Gerber文件.     

三维人脸捕获建模和动画技术综述

从历史发展和当前的研究现状的角度对三维人脸建模和动画算法进行综述,通过对三维捕获、参数化人脸建模和动画、表情克隆等问题及其典型算法的基本原理、优缺点等的分析,对它们的特性进行描述和比较.展望进一步值得研究的问题和方向.以期读者对三维人脸建模和动画的主流技术有较全面的了解,并对未来的研究工作有所帮助.     

Thinned-ECOC ensemble based on sequential code shrinking

Error-correcting output coding (ECOC) is a strategy to create classifier ensembles which reduces a multi-class problem into some binary sub-problems. A key issue in designing any ECOC classifier refers to defining optimal codematrix having maximum discrimination power and minimum number of columns. This paper proposes a heuristic method for application-dependent design of optimal ECOC matrix based on a thinning algorithm. The main idea of the proposed Thinned-ECOC method is to successively remove some redundant and unnecessary columns of any initial codematrix based on a metric defined for each column. As a result, computational cost of the ensemble is reduced while preserving its accuracy. Proposed method has been validated using the UCI machine learning database and further applied to a couple of real-world pattern recognition problems (the face recognition and gene expression based cancer classification). Experimental results emphasize the robustness of Thinned-ECOC in comparison with existing state-of-the-art code generation methods.     

一种高效的小时延故障模拟方法

随着集成电路工艺尺寸不断缩小,电路规模不断增大,要得到很高的小时延故障覆盖率所需的测试向量越来越多,致使小时延故障模拟成本越来越高.为了降低模拟成本,提出一个高效的小时延故障模拟器.模拟方法中引入新的波形表达方式,按电路结构的拓扑顺序进行分级模拟,最后可得到每个故障的检测区间,并且应用时延故障概率分布来计算故障覆盖率.实验结果表明,此方法能大幅降低模拟时间和内存消耗.     

基于GEP的分形图像压缩并行算法

传统图像压缩算法存在图像压缩率不高、寻找最优分形图像压缩编码速度慢的不足。为此,提出一种基于基因表达式编程(GEP)的分形图像压缩并行算法。分析二值图像压缩变换的求解过程,给出分形图像基因和染色体的编码表示,设计适应度函数,研究GEP遗传进化操作的编码步骤。在PC机群上的实验结果表明,与串行算法相比,该算法的图像压缩率较高、运行速度较快,具有线性加速比。     

基于Verilog 的正则表达式编译器的实现

随着网络带宽的快速增长,正则表达式匹配逐渐成为网络数据处理系统的性能瓶颈。为了获得更高的匹配效率,基于FPGA的正则表达式匹配引擎成为近年来的研究热点之一,而将正则表达式高效的转换成硬件描述语言是其中的关键技术。首先分析了正则表达式转换为硬件电路的算法,然后在此算法基础上实现了一个编译器。最后在Modelsim平台上进行了仿真,仿真结果证明了编译器的正确性。