基于稀疏随机投影的SIFT医学图像配准算法

针对尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)算法在关键点特征描述向量阶段计算复杂并且维数较高的现象,提出了一种基于压缩感知理论的SIFT算法。通过压缩感知理论的稀疏特征表示方法,对SIFT关键点特征向量进行提取,将高维梯度导数向量降到低维的稀疏特征向量,降低了关键点描述向量维度。采用欧式距离作为关键点的相似性度量, Best-Bin-First(BBF)数据结构避免穷举,使数据的运算量大为减少。实验结果表明,新算法对存在仿射变换的医学图像配准性能优于传统SIFT算法,与当前改进型的SIFT算法相比,本文算法的实时性明显增强。     

基于Simics的分布式一致性协议仿真

用于多种计算机系统和指令系统仿真的Virtutech Simics只提供一个简单的顺序扁平侦听式高速缓存一致性（Snoo-ping Cache Coherence Protocol）模型支持MESI协议,从而制约了可仿真的并行处理器个数。以下将基于目录的分布式高速缓存一致性协议（Distributed Directory-based Cache Coherence Protocol）模型应用于Simics中并给出基于Simics的分布式一致性协议的仿真结果。这一结果证实分布式协议能降低事件总数,减少网络中的事件。本文提出一个简单的基于目录的分布式高速缓存一致性协议,从而解决制约Simics的可扩放性问题。     

基于实验室安保服务型机器人的人脸识别

设计一个用于机器人的人脸识别系统。该系统先通过摄像头捕捉人脸图像，在计算机上完成人脸识别，最后对机器人发送指令。识别过程是提取摄像头捕捉的人脸特征和数据库中人脸特征的128维向量进行欧氏距离计算，通过欧氏距离的计算结果进行判定。实现该系统所用的平台和硬件标准不高，且识别效果良好、构造简单方便，因此可应用范围广。