基于二维图像矩阵的ICA人脸识别

为了解决传统独立分量分析(ICA)在人脸识别过程中存在的高维小样本问题,同时为了提高识别效率,提出了一种基于二维图像矩阵的独立分量分析(ICA)特征提取方法.该方法将人脸图像矩阵作为训练样本,首先利用主分量分析(PCA)对训练样本进行去二阶相关和降维处理,然后对处理后的样本进行ICA特征提取,由于训练样本维数很小,因此它降低了传统ICA方法中高维小样本问题产生的识别错误率,同时减少了识别时间.在Yale人脸库和ORL人脸库上验证了该算法的有效性.     

基于因果的自适应双阈值镜头边界检测算法

将因果检测法与双阈值法相结合,提出了一种基于因果的自适应双阈值镜头边界检测算法.首先,利用相邻两帧之间的帧间差异值对突变和渐变进行预检;然后,加入渐变检测容忍度、边缘和非相邻帧间差异值等信息,对初检结果进行复检,排除闪光灯、剧烈物体运动、淡入、淡出以及溶解等造成的误检和漏检,以提高整体检测效果.实验结果表明,与传统的双阈值镜头检测方法相比,本方法可获得更好的检测性能.     

基于粗糙集的图像感兴趣区域自动提取算法

在分析常规区域生长算法的基础上,提出一种基于粗糙集理论的感兴趣区域自动提取算法．在显著度图和相对位置指示图的基础上,以像素点的显著度、相对位置及颜色信息构成知识表达系统,通过属性约简和值约简,导出了有用的区域生长决策规则。实验结果表明：该方法与现有算法相比,它能够更好地提取图像感兴趣区域。     

3维图像中边界曲面可被等值面逼近的判定方法

在可视化技术中,人们常试图从3维图像中抽取特定的等值面,以近似表示3维图像中所包含目标的边界曲面。考虑到实际的3维图像中,某些目标的边界曲面可以被特定的等值面很好地逼近,但是由于许多目标的边界曲面事实上难以被任何等值面很好地逼近,因此,识别3维图像中哪些边界曲面可以被特定的等值面很好地逼近就成为可视化技术中一个非常重要的研究问题。为了准确地判定哪些边界曲面可以被特定的等值面很好地逼近,特提供了一个有效的判定方法。该方法首先计算紧密地分布于连续隐边界曲面两侧的目标网格点,然后判定计算得到的目标网格点集合与背景网格点集合可否在误分很小的情况被某些等值面分离开来。实验结果表明,该判定方法是可行有效的。     

彩色扫描军事地形图等高线提取方法

提出了一种基于HSV色彩模型的等高线提取方法.首先去除地形图中的黑色要素,然后选取原图等高线上一像素点色调值作为初值,按一定步长逐步扩大色调阈值,借助对应二值图连通区域数确定阈值区间.该算法无须人为指定聚类中心和类数,初始像素点的选取对提取结果不起决定作用.实验结果验证了算法的鲁棒性,并取得比较理想提取效果.     

分块二维保局投影方法及其在人脸识别中的应用

提出了一种基于图像分块的二维保局投影(分块2DLPP)的人脸识别方法.先对原始图像矩阵进行分块,然后对分块子图像施行2DLPP方法,再将各个分块按照一定的次序整合起来进行特征提取,从而实现图像降维.该方法能有效地提取图像的局部特征.实验表明:该方法在识别性能上优于2DLPP方法.     

萃取精馏的条件及选择萃取剂的研究

采用UNIFAC改进模型和MATLAB计算软件,对萃取精馏过程中萃取剂选择、萃取剂性能和萃取条件的影响进行了研究。通过对甲醇-丙酮、甲醇-乙酸甲酯和苯-环己烷等多个共沸体系在不同萃取剂和不同萃取条件下的相对挥发度的计算比较,确定了体系进行萃取精馏分离时合适的萃取剂分别为DMSO、水和DMF等,讨论了原料组成和溶剂比对相对挥发度的影响。结果表明:溶剂比是重要的影响因素之一,溶剂比越大,被分离体系的相对挥发度越大;原料组成对相对挥发度的影响较弱,随着重组分含量的增加,体系的相对挥发度稍有下降。本文还对文献数据进行了关联和比较,计算结果与文献符合良好,表明所开发的程序具有一定的可靠性和适用性。     

蛋白质亚细胞定位预测的机器学习方法

蛋白质亚细胞定位与其功能密切相关.蛋白质在细胞中的正确定位是细胞系统高度有序运转的前提保障.研究细胞中蛋白质定位的机制和规律,预测蛋白质的亚细胞定位,时于了解蛋白质的性质和功能,了解蛋白质之间的相互作用,探索生命的规律和奥秘具有重要意义.基于机器学习方法的蛋白质亚细胞定位预测是生物信息学研究的热点之一.从数据集的建立、蛋白质序列特征刻画和蛋白质亚细胞定位预测算法3个方面,总结和评述了在过去十几年里机器学习方法在蛋白质亚细胞定位研究中的应用情况和取得的成果,分析了机器学习方法在蛋白质亚细胞定位预测方面存在的问题和面临的挑战,指出了蛋白质亚细胞定位研究的主要方向.     

中文比较句识别及比较关系抽取

比较是一种具有一定说服力的评估方式,利用机器进行比较句的识别以及比较关系的抽取可以对观点挖掘、信息推荐等应用提供重要的依据。该文通过构建中文比较模式库以实现中文比较句的自动识别。在此基础上,该文通过选取比较主体、比较客体及其上下文的词、词性、位置、语义以及比较属性的领域知识等特征,利用条件随机域模型进行中文比较关系抽取。实验结果表明,中文比较模式库的构建有助于比较句的自动识别,而在词、词性、位置等Baseline特征中融入语义、领域知识及启发式规则特征后,基于条件随机域的比较关系抽取结果有了显著的提高。     

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。