镜像图与粗细层次结合的稀疏人脸识别方法研究

人脸在实际环境中,伴随着各种不可预知的情况,会呈现出复杂多变的特性.为了提高人脸识别率及更好的显示人脸特征,本文提出一种镜像图与粗细层次结合的稀疏识别新方法.该方法首先利用人脸的镜面性生成新的人脸图像,将原来的人脸训练样本和新生成的镜像图样本结合起来,使用粗细层次结合的分类方法来进行识别.新方法一方面增加了训练样本的数目,克服由于光照和姿态等外部因素带来的影响,另一方面选取合适的训练样本,丢掉不合适样本对于人脸识别所造成的不利影响.实验结果表明,新方法在人脸识别率上有了明显的提高.     

受迫广义Klein-Gordon方程的孤子近似解

利用同伦映射方法和理论讨论了一类受迫广义非线性Klein-Gordon方程,在适当的条件下,较简捷地得到孤波的任意次精度的近似解.     

基于故障树的起重机液压缸可靠性因素分析

液压缸可靠性直接关系起重机的工作可靠性。本文运用故障树方法从设计、制造、使用三方面对影响液压缸可靠性的因素进行深入分析,并提出了提高设计合理性、改良制造工艺和加强使用与维保规范化等对策与措施。     

受迫广义Ｋｌｅｉｎ Ｇｏｒｄｏｎ方程的孤子近似解

利用同伦映射方法和理论讨论了一类受迫广义非线性Ｋｌｅｉｎ Ｇｏｒｄｏｎ方程，在适当的条件下，较简捷地得到孤波的任意次精度的近似解．     

小波包与偏微分方程相结合的图像去噪方法

图像在去噪时,梯度算子不能有效识别图像的灰度渐变区和图像淡边缘,而二阶微分量含有更丰富的信息,首先构建二阶微分算子,建立兼顾PM(Perona-Malik)模型和MCD(mean curvature diffusion)模型两者优点的权重函数,可自适应的去除噪声;再用小波包对噪声图像进行系数分解,克服权重函数易受噪声影响的弊端,建立基于小波包与偏微分方程的图像去噪算法。实验结果表明,该算法在兼顾保持区域内部较好光滑性的同时,很好地保持了边缘纹理信息,是一种理想的算法。     

全变分耦合图像去噪模型

针对TV模型去噪后图像容易产生“阶梯效应”的现象,提出一种全变分耦合图像去噪模型。首先,根据去噪过程中图像梯度的变化趋势,构造一个趋势保真项,该保真项不但能有效去除图像噪声,而且能抑制“阶梯效应”。然后用小波在频域里对图像进行系数分解,利用Canny算法的边缘检测特性,设计控制函数,控制能量的扩散方向,保持了TV模型和趋势保真项的优点,能够在保护图像边缘纹理等细节信息的同时,抑制“阶梯效应”。实验结果表明,新模型的峰值信噪比、结构相似度、视觉效果均有显著提高。另外,所提模型的运行时间较短。