“最多跑一次”改革背景下的流程引擎探索与研究

浙江省上下践行“最多跑一次”改革,各领域行业就可能存在的“痛点、难点、堵点”问题,梳理行政服务事项清单,优化管理流程,极大地提高了企事业单位办事效率。根据当下时代特性和“最多跑一次”改革的相关要求,高校探索构建一套符合时代特质的流程引擎平台,以高效、协同为目标,不断提升高校信息化服务能力。通过实践,作者分析了当下流程引擎及技术存在的不足,阐述流程引擎应当具备的功能及其体系架构,并提出展望,期盼给相关业内工作者提供一定启发。     

基于低秩矩阵恢复与协同表征的人脸识别算法

针对人脸图像不完备的问题和人脸图像在不同视角、光照和噪声下所造成训练样本污损的问题,提出了一种快速的人脸识别算法--RPCA_CRC。首先,将人脸训练样本对应的矩阵D₀分解为类间低秩矩阵D和稀疏误差矩阵E;其次,以低秩矩阵D为基础,得到测试样本的协同表征;最后,通过重构误差进行分类。相对于基于稀疏表征的分类(SRC)方法,所提算法运行速度平均提高25倍;且在训练样本数不完备的情况下,识别率平均提升30%。实验证明该算法快速有效,识别率高。