基于PCA余像空间的ICA混合特征人脸识别方法

为改善传统的基于特征脸的人脸识别方法在识别光照变化较大的人脸时效果不尽理想的缺陷,提出一种基于“PCA余像空间”的ICA混合特征人脸识别方法。不同于2阶PCA人脸识别方法,用独立元分析法代替主元分析法,对“PCA余像特征脸集”进行独立元特征抽取得到人脸图像基于PCA余像空间的独立元特征,并综合人脸图像的原始独立元特征得到混合特征作为最终识别的特征。实验表明,基于PCA余像空间的ICA混合特征人脸识别方法,在识别光照、表情等外界因素变化较大的人脸图像时,要优于传统的基于特征脸的识别方法、基于ICA的识别方法以及基于2阶PCA的人脸识别方法,并具有较强的适用性。     

时间Petri网分析工具的实现

时间Petri网是非常适合描述实时系统的模型工具,由于时间的复杂性因素使得它的可达性分析变得非常困难。该文在分析了基于全局时间变量的时间Petri网的可达性算法的基础上,采用OOP技术,实现了一个时间petri网的分析工具。