改进双向二维局部保持投影的人脸识别算法

为更好地处理图像小样本问题,且克服二维局部保持投影（2DLPP）算法只能保持数据局部性质的缺陷,通过结合二维主成分分析（2DPCA）和二维线性鉴别分析（2DLDA）的算法特性,提出了一种改进的双向二维局部保持投影的人脸识别算法。首先,引入样本类别信息改进权重矩阵,增强2DLPP算法对样本变化的鲁棒性;其次,提出改进2DLPP+2DPCA、2DLPP+2DLDA两种融合算法并分别用于输入样本图像数据的行、列方向特征提取。在特征选择后得到行、列方向上的最优投影;最后,通过对样本数据进行行、列方向投影,利用最近邻分类器对样本数据进行分类并获得在给定数据集上的识别结果。在人脸数据集ORL、YALE和AR上的实验结果表明,该算法在人脸识别性能上总体优于2DPCA、2DLDA、2DLPP、（2D）2PCA、（2D）2LDA、（2D）2PCALDA和（2D）2LPP-PCA等算法。     

高光谱遥感技术在农作物监测中的应用

高光谱遥感农业研究已经逐渐成为现代农业研究中的重点,高光谱遥感影像具有光谱连续、波段多以及数据量大等特点,可为现代农业研究提供精准的技术手段。文章以农作物监测为视角,概述了高光谱遥感影像的特点,对高光谱遥感技术在农作物监测中的应用进行了详细的描述,包括农作物种类监测、氮素监测、叶绿素监测、病虫害监测以及重金属监测五个方面。     

基于类间相对均匀性的纸张表面缺陷检测

针对传统的纸张表面缺陷检测算法容易受复杂背景干扰的问题,提出了一种基于类间相对均匀的表面缺陷检测方法:假设前景具有灰度均匀性,运用最大类间方差法(Otsu)和前景灰度均匀性的判别准则,推导出新的阈值判别准则;建立类间具有相对均匀性的阈值模型;在背景不均匀的特殊情况下,信息熵联合阈值模型得到最优阚值.实验结果表明:与现有的算法相比,提出的算法可将面积较小、存在背景干扰的缺陷更加精准分割出来,且缩短了单帧运行时间,提高了纸张检测的准确度和效率.     

结合优化MGFR与二维线性降维的特征提取算法

受限于人脸姿态、光照变化等因素,通过引入多通道Gaborface表征结合基于子空间的二维双向线性降维算法,提出了一种结合优化多通道Gaborface与二维线性降维的特征提取算法。首先,采用多通道Gaborface表征(MGFR)模型对样本集进行预处理,提取不同通道下的人脸Gabor特征表示并优化选取通道融合方式而组合成新特征;再引入样本间类别信息获得改进线性二维双向特征降维算法,从而对获得的人脸表示进行特征降维与提取;最终通过最近邻分类器得到分类结果。试验结果表明,通过在AR、ORL和YALE人脸库进行对比分析,改进算法对人脸姿态等变化具有较强的鲁棒性,且较其他算法表现出了较优的识别性能。