基于局部重构的无监督特征选择方法

利用局部线性嵌入(LLE)算法中获得局部邻域之间的重构关系与使用最小角回归方法解决L1归一化问题都使用回归方法,针对在通过映射获得低维嵌入空间与通过特征选择获得低维空间上有着一致的思想,提出一种能保持局部重构关系的无监督谱特征选择方法.该方法利用最小二乘法计算样本的邻域重构系数,并用这些系数表示样本之间的关系,通过解决稀疏特征值问题获得能够保持样本间关系的低维嵌入空间,最后通过解决L1归一化问题实现自动特征选择.通过在四个不同数据集上的聚类实验结果证明,该方法能更准确地评价每个特征的重要性,能自动适应不同的数据集,受参数影响更小,可以明显提升聚类效果.     

薄型超声电机两相及单相激励时的工作机理分析与实验研究

该文对环状超声电机定子中的行波的特征进行了分析，探讨了行波状态下电机定子端面质点椭圆运动轨迹与矩形板表面质点椭圆运动轨迹之间的差异。指出了圆环定子内圆周侧面中的部分区域具有对电机转子的推动作用。据此设计了一种可实现电机薄型化的新结构，并制作了样机，完成了电机定子性能测试和电机运行实验。运行实验结果表明，样机运转平稳，具有较大的输出转矩。实验中还发现，电机在只输入单相交变电压时仍能实现正常运转，分析了这一现象产生的机理。依据上述机理。可以设计一种新型驻波超声电机。     

基于ViBe的改进运动目标检测方法

提出一种基于ViBe算法的改进运动目标检测方法。改进的方法利用二十帧图像进行背景模型的初始化,通过比较SILTP特征值来对前后景像素进行分类,模型更新机制采用替代异常值的方式。在不同场景下的实验结果表明,改进后的算法对光照变化、鬼影产生和噪声具有强鲁棒性。     

一种基于多级分割的指纹奇异点检测新方法

针对指纹图像奇异点检测中奇异点精确定位和可靠判断的难题,提出了一种基于多级分块尺寸的指纹奇异点检测新方法。首先,对于一枚指纹图像,在不同的分块尺寸下分别采用平滑和不平滑的方法进行指纹方向场的估计。然后,根据估计的指纹方向场信息进行指纹奇异点检测。接着,利用不同情况下检测的指纹奇异点位置相互关联的特性,进行指纹奇异点的精确定位、可靠判断。最后,在具有2500枚指纹的NJU 2000指纹数据库上的实验结果验证了该方法的有效性。     

一种改进的指纹Fuzzy Vault加密方案

为了克服传统指纹Fuzzy Vault算法在应用上的不足,提出了一种改进的Fuzzy Vault算法。主要采用一种新的多项式构造函数的方法来实现待保护密钥和指纹细节特征点的绑定,进而解决了传统Fuzzy Vault算法中密钥长度决定解码时需要匹配细节点个数的问题。实验结果表明,此方法进一步增强了算法的安全性和灵活性。     

多指标融合的指纹图像质量评测方法

提出一种将分级排除和综合评测相结合的多指标融合的指纹图像质量评测方法。该方法综合考虑指纹图像的局部特征和全局特征,通过从空域和频域上提取质量评测指标,采用非线性加权平均的数学模型计算指纹图像的质量得分,得到对指纹图像质量的客观评测结果。在FVC2004标准指纹库中进行实验,结果证明该方法可以准确、客观地评测指纹图像质量,评测结果与专家的视觉评测结果接近。     

应用卷积神经网络与RPN的交通标志识别

在智能交通系统中要求交通标志识别具有良好的鲁棒性、实时性,并且实际交通环境中可能因路标模糊、光照强弱、尺度大小、复杂背景等因素的问题,导致交通标志识别准确率很低。针对上述问题,提出了利用深度学习方法设计卷积神经网络,并通过卷积和池采样的多层处理,结合目标检测方法中的RPN网络结构,以提取图像的候选区域,从而对候选区域进行特征提取,最后利用全连接网络实现对特征图进行回归处理,获取检测目标的位置及识别。实验结果表明,该方法能有效地提高检测精度和计算效率,降低错误率,对于光照、旋转等不良因素下交通标志检测具有较好的稳定性和准确性,有效地提高了交通标志识别效率,具有良好的泛化能力和适应性,且满足一定的实时性的要求。     

一种指纹图像奇异点检测的方法

准确、可靠地检测奇异点(core点和delta点),对指纹分类和指纹匹配具有重要的意义.针对低质量指纹图像奇异点检测中精确定位和可靠性判断的难题,提出了一种检测指纹奇异点的方法.首先,对于一幅指纹图像,在同一分块尺寸下进行多次图像错位分块,并且分别在不同的图像错位分块情况下检测指纹的奇异点,得到区域相对集中的奇异点位置的集合,并计算其质心,以精确地确定奇异点的位置.然后,再在不同的分块尺寸下检测奇异点,并进一步判断上一步所检测到的奇异点的真伪.该方法利用了多次图像错位分块检测的奇异点位置相对集中和各级分块尺寸下检测的奇异点位置相互关联的特性,能够从指纹图像中较精确、可靠地检测出奇异点.在部分典型低质量指纹图像上的实验结果验证了该方法的有效性,对低质量指纹图像具有良好的鲁棒性.     

基于生成对抗网络的低光照图像增强算法

传统的基于深度学习的方法在低照度图像增强中已经有比较好的发挥,但是这些方法通常需要成对的数据集进行训练,而相对应的数据集正是目前难以收集的。目前的增强方法在真实的低照度图像增强中也会产生增强效果不完美和出现图像噪声等问题。针对这些问题,设计了无监督生成对抗网络,使其可以不用配对训练数据集进行训练,并且把网络分解为注意力机制网络和增强网络2个子网络。通过注意力机制网络把低照度图像中的低光区域和亮光区域区分开,并使用残差增强网络结合全局局部判别器,对图像进行增强。实验结果表明,本文的方法在低光照图像增强方面优于Enlighten-GAN、Cycle-GAN等方法。     

复杂环境下通用的手势识别方法

用来解决手势识别中光照变化、背景干扰等问题的方法,往往计算量大,耗时长。针对这一问题,提出了一种复杂环境下通用的手势识别方法。该方法利用二进制方式实现支持向量机（SVM）模型并且使用位运算代替滑动窗口从而完成目标快速筛选,然后用统一计算设备架构（CUDA）实现卷积神经网络对初筛区域进行二次判断和识别。该方法不依赖于动态手势识别技术,可以应用于动态和静态的手势识别,能够同时处理光照变化、背景干扰的问题。实验结果表明所提算法的计算效率相比基于滑动窗口的算法有100至1000倍的提升,处理一幅图片的时间约为0.01 s。在修正后的Marcel数据集上实验结果达到了96.1%的准确率和100%的召回率。效率上的提升使得算法能够实时进行复杂环境下的手势识别。