改进SIFT融合五官特征的旋转人脸检测算法

为了有效解决由于采集设备位置的不理想或被检测者不知情等情况下,采集到的人脸图像不是正面的,进而造成人脸的误检和错检等问题;首先,将主成分分析(PCA)与尺度不变特征变换(SIFT)方法结合,分别利用PCA方法的降维和SIFT算法的旋转、平移、缩放及部分仿射不变性快速完成旋转人脸的初检测;然后,利用人脸五官特征对人脸进行矫正与标定,提升检测准确率;最后,通过改进AdaBoost方法训练人脸分类器并计算关键点匹配率,完成旋转人脸准确检测;实验结果表明:与传统方法相比,该方法保证了高检测率,同时错检率也明显下降。     

基于改进SSIM的HEVC率失真优化

HEVC继承了传统的客观率失真模型,主要采用均方误差、平方误差和或绝对误差和等客观评价方法作为失真测度.然而,这些方法并不能得到很好的主观视觉感知质量.为了进一步解决HEVC的计算复杂度,提出了将结构相似度(Structural Similarity,SSIM)引入到HEVC的率失真代价函数中.该方法使用失真测度均方误差对SSIM进行改进,将改进后的SSIM对率失真代价函数进行优化,求解出拉格朗日乘子,从而实现率失真性能的提升.实验结果表明,该方法与HEVC参考测试模型相比,在全Ⅰ帧(All Intra,AI)配置下,率失真性能平均提高了2.6％,同时可以获得很好的编码质量,以及可忽略的编码时间增长.     

“车-路-网”模式下电动汽车充放电时空灵活性优化调度策略

电动汽车（EV）是具有交通和移动负荷双重属性的跨域主体。EV大规模集中充电会给电网带来冲击,并加剧交通拥堵。为此,提出基于“车-路-网”交互的EV充电负荷时空优化调度策略,对EV的充电行为进行合理调控。首先,建立动态路网模型并结合改进的Floyd算法精确模拟EV行驶路径,预测EV充电负荷时空分布特性。其次,以预测结果为基础,结合电价响应度模型提出基于主从博弈的优化调度策略,对电网、路网和EV用户的收益进行多目标优化。最后,以中国北京市某区域路网及IEEE 33节点配电系统对所提模型的有效性进行仿真验证,结果显示,所提策略可以实现充电站间的负荷时空分布均衡,改善充电站周围路网的交通流量状况,并降低EV用户充电成本。     

基于图像去模糊的改进Gabor与LSSVM的人脸识别

为有效解决人脸识别中二维Gabor的维数灾难,LDA的小样本问题和因拍摄不慎造成的图像模糊的问题,提出一种图像去模糊的改进Gabor和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的新算法。首先用约束最小二乘方(CLS)对模糊的人脸图像去模糊,然后将DLDA和二维Gabor相融合进行降维处理,最后利用训练速度快,泛化能力强的LSSVM进行分类识别。并通过ORL和Yale人脸库来做对比验证,证明了此方法的高效性。