基于改进的核判别分析的人脸识别算法研究

由于目前面临光照、表情、姿态等影响,人脸识别是计算机视觉领域中的一个难题.由于人脸图像蕴含着丰富的纹理信息,充分利用纹理特征也是提高人脸识别算法的有效方法.利用图像处理中信号处理和学习两种方法的优势,提出了基于Gabor小波和KDCV相结合的图像特征提取算法.首先利用小波分析提取人脸图像的纹理特征,然后用改进的核判别分析方法对提取的纹理特征进行降维,用降维后的数据作为人脸识别的特征.通过仿真实验表明,改进的核判别分析算法可有效提高人脸识别正确率,提高算法的实际应用性.     

基于IRP的Windows设备驱动程序间通讯的实现

Windows操作系统上,应用程序不能直接访问设备,访问要通过内核中的设备驱动程序实现。当系统中存在多种被控设备时,可采取一个主驱动程序控制其它设备驱动程序的方式,实现对多个设备的统一、协调的控制。文章介绍了通过在内核中传递IO请求包（IRP）的方式,实现设备驱动程序之间的数据通讯的方法,该方法首先在内存中分配一个共享数据区,并将描述该共享区域的数据结构通过IRP在驱动程序间传递,实现在驱动程序间的数据通讯。     

基于SVM不同核函数的多源遥感影像分类研究

选取同地区同时相的多光谱和高光谱影像,在实验样本和验证样本相同的情况下,采用SVM分类算法中4种不同的核函数,对2种影像进行分类实验.结果表明,对于多光谱影像,RBF核函数分类精度最高,Sigmoid最低;对于高光谱影像,Linear核函数分类精度最高,Sigmoid最低;对于同地区相同分辨率的遥感图像,在分类条件相同的情况下,多光谱影像的分类精度和高光谱的分类精度相近.     

多支持向量机的乳腺肿瘤识别

针对乳腺肿块具有大小不固定和个体差异等特性,提出了一种多支持向量机对乳腺肿块的识别方法.选择八个方向上的支持向量生成分类器,选取高斯核函数作为核函数,其中取σ=30时分割正确率达到97.3%.表明多支持向量机应用于乳腺肿块识别可以获得较好的识别效果,为进一步的医学诊断提供可靠的依据.     

K-ICA算法的舰船直扩通信信号检测

根据舰船通信系统的多天线阵结构,提出一种适合舰船通信的新的非合作直扩信号检测方法,与传统多信号检测方法不同,新方法在预处理部分引入了核独立分量分析技术,克服了多个信号频段重叠、频谱交叉时信号难以分离的难题,提高了后续部分直扩信号的检测与识别准确率,通过仿真分析,验证了该检测方法的有效性.如对决策参数做适当调整,该检测方法同样适用于其他通信信号的检测.     

Kernel PCA与BP神经网络相结合的变压器故障诊断*

为了提高变压器故障诊断的准确率和抗干扰能力,提出一种基于核特征量的BP神经网络故障诊断模型。通过核主成分分析将故障样本从低维的特征空间非线性地映射到高维的核空间,提高了样本的可分性,然后以核特征量作为BP神经网络的输入特征量,建立变压器故障诊断模型。实验对比了结构相似、输入量不同的BP神经网络,结果表明采用核特征量的诊断模型具有更好的诊断效果和抗干扰能力。     

基于核函数的多极化HRRP识别

针对多极化雷达高分辨距离像(HRRP)识别中数据量大、分布复杂和识别算法复杂的问题,提出了基于核函数的识别方法.该方法首先定义了两种基于多极化HRRP的核函数,然后将其分别应用到核主分量分析(KPCA)中降维和提取特征,最后采用最近邻(1NN)分类器和支持矢量机(SVM)分类器对目标进行分类.该方法可以在不丢失极化信息的情况下,将多极化HRRP作为一个整体进行识别,降低了识别算法的复杂度.多极化HRRP数据的仿真实验结果显示,该方法的识别率比单极化HRRP提高7%～10%;与其他多极化HRRP识别方法相比,该方法不仅降低了提取特征的维数,而且还提高了识别性能.     

核蚁群化学聚类算法

为了提高蚁群化学聚类算法的聚类效果,通过引入径向基核函数改进蚁群化学聚类算法的相似度度量式,提出了核蚁群化学聚类算法。将核蚁群化学聚类算法用于三个标准数据集合,计算结果表明与蚁群化学聚类算法相比,核蚁群化学聚类算法聚类效果提升显著。将核蚁群化学聚类算法、核自组织神经网络映射算法和基于多项式核的结构化有向树数据聚类算法同时用于Iris数据集合,结果显示三种核聚类算法聚类效果相当。     

Android 系统文件监听技术的研究

文章对 Android 操作系统上的基于 FileObserver 技术的监听机制进行了分析,针对其监听结果不能获取访问对象的问题,提出了基于脚本命令的联合监听技术,并对提出的联合监听方式的关键技术与实现细节进行了详细阐述。实验测试在 Android 操作系统4.0的华为 U8825D 手机上进行,测试结果表明,基于脚本命令的联合监听技术可以获取访问文件对象的信息。最后,对该项技术进行了性能分析,并针对它的一些性能问题提出了改进方案。     

非下采样Contourlet域融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测

目的 基于非下采样Contourlet变换（NSCT）融合策略可以有效地抑制背景信息增强变化区域的信息。但是融合后图像具有复杂的统计特征,传统的基于统计特征的变化检测难以实现。基于参数化内核图割的遥感图像分割不受统计特征的限制。为此提出了一种基于NSCT融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测新算法。方法 将均值比差异图像和对数比差异图像采用基于NSCT的融合算法进行融合,将融合后的差异图像采用参数化内核图割算法进行前景/背景的分割,得到最终的变化检测结果。结果 融合后的差异图像利用前两种差异图像的互补信息提高了变化检测精度。算法不受统计模型限制,不需要先验知识,适用性强。结论 实验结果表明,本文算法的检测精度优于传统的变化检测方法。