一种基于图像簇多核学习模型的图像分类方法

依靠单一特征核函数不能很好地表示图像语义内容的融合,导致其图像分类算法只具备一般的判别能力。针对上述问题,采用基于图像簇模型的图像分类方法,研究将给定样本图像类别中具有相似形状、纹理或颜色特征的样本图像聚类到一个图像簇中,确保图像分类的准确性;该方法解决了样本图像簇和单个样本目标之间的关系,即样本图像中单个图像之间的差异,使学习模型获得较高的判别能力。经实验验证,图像簇多核学习模型能很好地减弱类内差异性和类间相似性的影响,且得到鲁棒性更强的图像分类模型。     

基于面部结构的表情识别

心理学上的研究表明,面部表情变化主要集中在眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等面部器官上.受其启发,提出一种基于面部结构的表情识别方法,重点分析眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等关键区域的联动变化来分析表情.首先,使用鲁棒的判别响应图拟合(discriminative response map fitting,DRMF)方法自动检测出对识别人脸表情最为关键的局部人脸区域,即眼睛、眉毛、鼻子和嘴巴的部分;然后从这些关键部分中提取Haar特征;最后采用Boosting学习和联动机制,学习得到基于联合Haar特征的表情分类器.在CMU表情数据库和JAFFE表情数据库上的实验结果表明了上述方法的良好性能,即基于面部构件识别表情的方法获得了与手工精准标注人脸面部构件识别表情方法相近的识别效果.     

基于区域非均匀空间采样特征的图像分类方法

大量实验证明抽取图像中稠密局部特征能够大大提高图像分类性能,目前的常用策略是基于空间均匀密集采样来实现稠密局部特征的抽取。该文提出一种新的基于区域非均匀空间采样的局部特征抽取方法。首先,用过分割技术对原始图像进行分割,从而得到图像的分割区域,并采用显著性检测技术估计每个过分割区域的重要性。然后,在保证不增加采样数的情况下,对重要的显著性区域的边界实行密集均匀采样,对区域内部根据区域大小和重要性实行随机采样。最后,采用词袋表示模型来实现图像分类。在两个广泛应用的数据库,8类体育运动(UIUC Sports)和256类自然图像(Caltech-256)数据库进行实验。实验结果证明,该文提出的采样策略进一步提高了基于稠密局部特征的图像分类性能。     

铜缆布线系统物理层的施工与认证测试研究

IT网络基础设施部门正在从传统的成本中心转变为与业务直接相关的部门。正是这样的趋势,作为影响整个系统性能的物理层,尤其是其中的铜缆布线,让业界对物理层的重要性、铜缆布线是否符合标准规定以及认证测试的必要性有了全新的认识。文章重点介绍铜缆布线系统物理层的施工要求、认证测试的必要性及测试参数等内容,对铜缆布线系统的施工和测试技术人员具有较好的借鉴意义。