采用局部二值模式与深度信念网络的人脸识别

针对人脸维度过高和人脸局部特征提取易忽略的问题,提出了一种将多尺度局部二值模式( LBP)算法与深度信念网络( DBN)算法相结合的人脸识别方法。首先采用多尺度LBP算法提取人脸纹理特征,进而将LBP提取的纹理特征作为深度信念网络的输入,最后通过逐层网络训练,得到网络的最优参数,并在ORL人脸库中进行测试,识别率可达95.2%,比使用Gabor小波和主成分分析(PCA)算法的人脸识别高2.6%,说明该算法具有很好的人脸识别能力。     

基于LBP和深度学习的非限制条件下人脸识别算法

提出一种在非限制条件下,基于深度学习的人脸识别算法。同时,将LBP纹理特征作为深度网络的输入,通过逐层贪婪训练网络,获得良好的网络参数,并用训练好的网络对测试样本进行预测。在非限制条件下人脸库LFW上实验结果表明,该算法较传统算法（PCA、SVM、LBP）识别率高;另外,在Yale库和Yale-B库上也获得较高识别率,进一步说明以LBP纹理特征作为网络输入的深度学习方法能够对人脸图像进行准确识别。     

基于局部幅度三值模式的人脸识别

针对局部三值模式（Local Ternary Pattern,LTP）对纹理特征描述不足的问题,提出一种基于局部幅度三值模式（Local Magnitude Ternary Pattern,LMTP）的人脸识别算法。首先将人脸图像进行分块处理。然后用LTP算子提取直方图以描述局部纹理的结构和LMTP算子提取直方图以描述局部纹理中像素值间的偏离幅度。最后将不同的直方图串联成LTP/LMTP直方图,将其作为人脸特征用于人脸匹配。实验分析表明,算法对纹理有更好的描述能力和在人脸识别中有更高的识别率,并对噪声有较好的鲁棒性。     

基于LBP和深度学习的手写签名识别算法

为优化手写签名识别算法性能,提出了一种局部二值模式(LBP)和深度学习相结合的手写签名识别算法.针对签名图像进行预处理、维纳滤波去除噪声;将预处理签名图像分为3×4子块,LBP应用于分块后的每个子图像,并将每个子块的纹理直方图特征连接起来,形成全局直方图特征;将得到的特征向量作为深度信念网络(DBN)的输入,逐层训练网络,并在顶层形成分类面,对签名图片进行识别.基于GPDS、MCYT及原创数据库进行实验,识别率误差分别为5.S5％、9.3％、1.17％,有效提高了手写签名的识别精度,符合实际应用的要求.     

基于局部二元模式的快速红外人脸识别系统

红外人脸成像具有对光照、人脸皮肤、表情、姿态等因素变化不敏感的特点,可以在一定程度上弥补这些因素对可见光人脸识别影响的不足。为了充分提取红外人的局部鉴别特征,文中提出了一个基于局部二元模式的快速红外人脸识别系统。该系统首先通过thermoVision A40型红外热像仪获分辨率为320240的红外人脸图像,并通过人脸检测和归一化方法提取大小为6080的标准红外人脸图像。其次,基于人脸图像的对称性,将红外人脸图像分块。通过局部二元模式直方图提取每一分块所包含的纹理模式特征。最后,采用Kruskal-Wallis（KW）特征选择算法,进一步抽取对识别有贡献的局部纹理特征用于分类识别。实验结果表明:提出的热红外人脸系统识别率明显优于基于主成分分析（PCA）和线性鉴别分析（LDA）的传统红外人脸识别系统,可以达到98.6%的识别率。与此同时,提出的红外人脸识别系统识别速度也快于传统基于PCA和LDA系统,可以广泛应用于实时人脸识别中。     

基于深度学习与特征融合的人脸识别算法

卷积神经网络在人脸识别研究上有较好的效果,但是其提取的人脸特征忽略了人脸的局部结构特征。针对此问题,文中提出一种基于深度学习与特征融合的人脸识别方法。该算法将局部二值模式信息与原图信息相结合作为SDFVGG网络的输入,使得提取的人脸特征更加丰富且更具表征能力。其中,SDFVGG网络是将VGG网络进行深浅特征相融合后的网络。在CAS-PEAL-R1人脸数据库上的实验表明,将网络深浅特征相融合与在卷积神经网络中加入LBP图像信息与原图信息相融合的特征信息对于提高人脸识别准确率非常有效,可得到优于传统算法和一般卷积神经网络的最高98.58%人脸识别率。     

基于单演主方向中心对称局部二值模式的单样本人脸识别

本文针对单样本情况下传统人脸识别方法在姿态、表情和光照等变化下识别效果不佳的问题,提出一种基于单演主方向中心对称局部二值模式的单样本人脸识别模式的单样本人脸识别算法.首先用多尺度的单演滤波器提取人脸图像单演局部幅值和局部方向信息,并求取主方向,生成主方向模式图;然后用CS-LBP算子进行编码,得到特征;最后对不同单演尺度空间中的特征分块统计特征直方图并运用直方图相交进行分类识别.在AR、Extend Yale B人脸数据库的实验结果表明,该算法简单有效,对光照、表情、部分遮挡变化具有较好的鲁棒性.     

基于对数能量熵与LBP特征提取的人脸识别

传统LBP模式在提取图像的纹理特征时,没有对图像中的不同子块加以区分。一般情况下图像的不同子块包含的纹理信息不尽相同,不能真实地反映图像纹理的变化情况。为了解决传统LBP算法在人脸识别过程中产生的直方图维数过长、鉴别力不高、对噪声反应敏感等问题,提出一种基于对数能量熵与LBP特征提取的人脸识别方法。首先将一副人脸图像分成互不重叠的大小相等的子块,然后计算每个子块的LBP直方图,同时对每个子块计算对数能量熵值;其次把每个子块的LBP直方图特征与对数能量熵值组合成一个新的特征向量;最后,将每个图像块的特征向量连接成一个全局的特征向量,将该特征向量用作分类识别。基于YALE人脸库,ORL人脸库和FERET人脸库的实验结果与数据分析表明,文中提出的算法能够更加准确地提取图像的特征信息,有效地提高了人脸识别率。     

采用新型纹理特征的2DLDA人脸识别算法

针对现有基于纹理特征的人脸识别算法中纹理特征维数偏大且对噪声较敏感等不足,提出了用于描述人脸图像大尺度局部特征的中心四点二元模式（Center Quad Binary Pattern, C-QBP）和用于描述图像小尺度局部特征的简化四点二元模式（Simplified Quad Binary Pattern, S-QBP）两种互补的新型纹理特征。在此基础上,实现基于新型纹理特征的2DLDA人脸识别算法。首先对人脸图像进行多级分割,再对所产生的图像块提取C-QBP和S-QBP纹理特征,构建纹理特征矩阵。最后,采用2DLDA子空间学习算法实现基于新型纹理特征的人脸识别。实验结果表明,本文所提出的人脸识别算法的识别率明显高于其他基于纹理特征和子空间学习的人脸识别算法。当每一类训练样本数统一设置为5,特征维数为48×4时,在ORL人脸库上,本文所提出的人脸识别算法的识别率达98.68%;在YALE人脸库上,特征维数为48×36时,识别率达99.42%;在FERET人脸库上,特征维数为48×26时,识别率为91.73%。      

一种新的人脸面部表情识别算法研究

针对人脸面部表情的识别率易受非均匀光照影响,进而降低人脸面部表情辨识率的问题,提出一种融合局部特征与深度置信网络（DBN）的人脸面部表情识别算法。首先提取出人脸面部表情图像中的局部敏感质量分布图（LSH）非均匀光照不变特征;其次通过双编码局部二值模式（DCLBP）提取出人脸面部表情的边缘局部细节纹理特征;然后计算其各自特征的基本标准差来进一步确定自适应融合特征的权重值,并以此构造融合后的人脸面部表情特征;最后将部敏感质量分布图（LSH）与双编码局部二值模式（DCLBP）融合后的人脸面部表情特征进行训练深度置信网络（DBN）模型,将训练后的深度置信网络（DBN）模型进行人脸面部表情识别。在JAFFE人脸面部表情数据库和自建的维吾尔族人脸面部表情数据库中识别实验表明,该算法比其他4中算法的对比中其识别率分别至少提高了4.3%和5.22%,具有很好的鲁棒性和有效性。     

基于CMMI的PDM设计

为了提供目前产品数据管理(Product Dato Management,PDM)系统对产品开发过程管理的控制能力,实现产品开发过程中的实时测量与监控,提高管理质量,结合能力成熟度模型(Capability Maturity Model Integration,CMMI)在软件领域的成功经验,适应硬件产品开发领域的需要,在介绍了CMMI的主要思想之后,重点论述了以CMMI为基础定制企业PDM系统的可能性。对产品开发框架进行了分析,提出了基于CMMI的PDM系统概要设计模型。     

服务器分区技术浅述

简要介绍了分区技术的定义，分区的组成、最低配置和用途，最后阐述了分区技术在工程中的应用。     

基于OC_SVM的Steghide检测算法

通过对使用隐写软件Steghide隐藏信息前后图像T、A、P点数目变化规律的分析,对每幅图像构造一个特征 向量,并且结合支持向量机提出一种基于OC_SVM的Stegthide检测算法,同时,实验结果给出了该算法在不同信息嵌 入量情况下的检测性能。     

通信与计算机领域伪代码一致性审查研究

通信、计算机领域的发明专利审查过程中,针对权利要求书中涉及伪代码的情形存在不同的审查观点.在对伪代码与自然语言、标记性程序语言进行辨析,以及对现行发明专利审查规范进行分析溯源的基础上,提出应站在技术人员的角度,按专利审查的一般标准,判断其是否符合专利申请的撰写规定和授权条件,权利要求是否清晰,再进行一致性审查的建议,对其他领域类似情形的发明专利审查具有借鉴意义.     

基于CAS的单点登录系统应用研究

随着信息系统的迅速发展,各类信息化应用系统逐步建立,但是各应用系统之间自成体系,从而导致了每使用一个系统就要重新登录一次,给用户的使用和管理员的管理带来了很多不便.本文研究基于CAS的单点登录系统应用,很好地解决了使用和管理困难问题,介绍了基于CAS的单点登录系统应用设计研究,系统采用用户管理LDAP轻量级目录服务、CAS中央认证服务,设计了一个统一管理界面,通过Web服务传递用户参数,实现了多应用系统的整合.     

基于片上可编程系统的视频车辆跟踪技术研究

针对目前具体产品中算法实现复杂且基于计算机(PC)平台的纯软件环境等问题.提出了一种视频车辆跟踪的嵌入式实现方法.利用可编程片上技术,使得视频检测摆脱PC平台的依赖.以Nios Ⅱ软核处理器和外设知识产权(IP)核为硬件平台,结合模拟/数字信号转换(A/D)和数字/模拟信号转换(D/A)的视频接口,以μC/OS为操作系...     

基于IMS的固定移动融合的探讨

分析了国内运营商当前所面临的困境与挑战,阐述了通过引入IMS进行固定移动融合解决当前面临的问题,重点对基于IMS的固定移动融合网络构架和实现固定移动融合的网络演进策略进行了相关的研究和探讨。     

基于混沌的保密通信研究

由于混沌系统对初始条件和混沌参数非常敏感以及生成的混沌系统具有非周期性和伪随机性的特性,近年来混沌系统在密码学领域中得到了较多的研究。提出了有关混沌系统在保密通信系统的实现方法。研究表明,该方法明显加强了混沌保密通信系统的安全特性。研究证明了它的有效性,正确性,可行性。     

基于MDA的电子商务平台的研究

平台迁移和软件适应需求变化能力的提高一直是电子商务应用中的难点,而MDA是解决该问题的一个有效的途径.该文主要对MDA的核心技术及框架模型作了剖析,最后以企业中的订购系统为例对此方法进行了阐述.