非相似度保持投影

由主成分分析(PCA)可知任何一幅人脸图像都可以通过一组特征脸的线性加权来重构,PCA是最小均方误差意义下图像的最优表示,但是传统的PCA最终只通过比较加权系数的欧氏距离来进行识别,没有考虑残差。因此,提出非相似尺度的概念,将两个样本同时投影到相同向量上,在确定它们关系时既考虑投影系数,也考虑重构所产生的残差。两者的投影系数和残差相差越大,说明这两个样本越不相似。和保局投影(LPP)有所不同,非相似度保持投影算法不必预先设定近邻个数,它是利用非相似度的概念,创建非相似度散布矩阵,最终通过最大化目标函数获取最优子空间。在AR库和Feret库上的实验结果证明了该方法的有效性。     

小波变换和特征加权融合的人脸识别

在人脸识别领域,提取人脸特征和降低维数是人脸识别的关键。传统的基于小波变换的人脸识别算法仅在小波分解的低频分量上提取用于分类的图像特征,造成了高频分量中部分对识别有利信息的丢失。为了更有效地提取人脸图像特征,提出一种基于小波变换和特征加权融合的人脸识别算法。首先通过小波变换对人脸图像进行降维处理,然后对4个小波子图分别运用主成分分析法(PCA)提取特征,并把这4部分特征加权融合,最后利用支持向量机(SVM)进行分类识别。在ORL人脸库上进行实验验证,识别准确率可达到97.5%,实验结果表明该算法能够有效提高人脸识别能力,与传统识别算法相比具有较高的识别准确率和识别速度。     

一种改进的人脸纹理映射方法

识别人脸图像优化问题,由于人脸纹理映射时容易出现的纹理扭曲和畸变现象,影响图像的真实性,提出一种改进的纹理图像映射方法。根据人脸特征点信息,利用特征块匹配法配准正侧面人脸图像,并使用加权平滑算法和金字塔方法对图像进行双重融合实现图像的平滑过渡;然后利用一种特殊的定位方法来计算三维人脸模型上顶点对应的纹理坐标;最后根据纹理坐标将纹理图像映射到三维特定人脸模型表面上,可得到具有真实感的三维人脸模型。实验结果表明,纹理合成方法简捷有效,纹理映射结果生动逼真,有效的避免了纹理图像的扭曲和畸变现象,具有较高的鲁棒性。     

灰口铸铁阀体密封面镍基堆焊技术

详细介绍了一种改善旋转止回阀密封面性能的镍基堆焊工艺。针对阀体密封面的结构，设计了特殊焊接工艺，精确地完成了堆焊过程，达到厂家设计要求。     

利用废茶制备洁面用品的研究

茶叶中含有茶多酚、氨基酸、茶碱等护肤和洁肤成分 ,将茶提取液添加到洁面用品中 ,使洁面用品既具有洁肤效果 ,又有护肤作用 ,可改善洁面用品的使用感觉 ,提高洁面用品的品质 ,符合化妆品的发展方向。通过实验 ,成功研制了多种性能良好、价格较低的含茶提取液洁面用品 ,为我国废茶的综合利用提供了一种新途径。     

同安煤矿4101综放工作面煤氧化自燃的标志性气体研究

煤自然火灾严重威胁着煤炭工业的安全。为了遏制该类火灾的发生,煤自然火灾指标气体的预测预报功能越来越受到人们的重视。本文通过煤氧化反应生产气体的红外光谱实验,分析了同安煤矿4101综放面煤样在升温氧化过程中,在不同温度下煤氧化自燃产生气体的红外光谱图谱,确定了此煤样在氧化自燃过程中在不同温度下出现的标志性气体。建立了标志性气体的预报模型,研究分析了煤样氧化自燃生产的CO、CH_4和C_2H_4气体的浓度与温度的关系。结果表明,4101综放工作面实验煤样氧化自燃生成的气体产物有H_2O、CO_2、CO、CH_4和C_2H_4等5种,CH_4、CO和C_2H_43种气体的浓度随温度的升高有着不同的变化规律。对矿井自燃火灾的预测预报具有重要的指导意义。     

基于混沌免疫粒子群优化和广义回归神经网络的回采工作面瓦斯涌出量预测模型

为提高回采工作面绝对瓦斯涌出量预测的精度和效率,提出了将混沌免疫粒子群优化(CIPSO)算法与广义回归神经网络(GRNN)相耦合的绝对瓦斯涌出量预测模型。该方法采用CIPSO对GRNN的光滑因子进行动态优化调整,减少了人为因素对GRNN网络输出结果的影响,并采用优化后的网络建立瓦斯涌出量预测模型。通过对某煤矿瓦斯涌出量数据的仿真实验结果表明:基于CIPSO-GRNN的回采工作面绝对瓦斯涌出量模型比BP神经网络、Elman网络预测模型具有更好的预测精度和收敛速度,证明了该方法的有效性和可行性。     

LDE融合光谱回归分类的光照变化人脸识别

针对光照变化人脸识别问题中传统的光谱回归算法不能很好地进行特征提取而严重影响识别性能的问题,提出了局部判别嵌入优化光谱回归分类的人脸识别算法。计算出训练样本的特征向量;借助于数据的近邻和分类关系,利用局部判别嵌入算法构建分类问题所需的嵌入,同时学习每种分类的子流形所需的嵌入;利用光谱回归分类算法计算投影矩阵,并利用最近邻分类器完成人脸的识别。在两大人脸数据库扩展YaleB及CMU PIE上的实验验证了该算法的有效性,实验结果表明,相比其他光谱回归算法,该算法取得了更高的识别率、更好的工作特性,并且降低了计算复杂度。     

基于线性判别边信息结合PHL的三维人脸识别

针对三维人脸识别中受光照、姿态、表情等变化而影响识别性能的问题,提出了一种原型超平面学习算法。利用SVM将弱标记数据集中的每个样本表示为一个原型超平面中层特征,使用学习组合系数从未标记的通用数据集中选择支持向量稀疏集;借助于Fisher准则最大化未标记数据集的判别能力,使用迭代优化算法求解目标函数;利用SILD进行特征提取,余弦相似性度量完成最终的人脸识别。在USCD/Honda、FRGC v2、LFW及自己搜集的人脸数据集上的实验结果表明,该算法优于其他几种三维人脸识别算法。     

基于重叠片排列的流形学习算法

针对线性数据降维算法对处理非线性结构数据的降维效果不是很好,提出一种基于重叠片排列的流形学习算法,该算法根据局部的线性贴片处在非线性流形中的特性,将流形划分为线性互相重叠的局部区域贴片,且利用主成分分析方法得到局部区域贴片的低维表示,然后排列且对齐其低维坐标,以获得整体数据的低维坐标.通过仿真结果证明,基于重叠片排列的流形学习算法在应用于人脸识别和分类问题时以及在识别准确率方面要优于其他经典的流形学习算法.