基于多姿态特征融合生成对抗网络的人脸校正方法

针对人脸校正中单幅图像难以解决大姿态侧脸的问题，提出一种基于多姿态特征融合生成对抗网络（MFFGAN）的人脸校正方法，利用多幅不同姿态侧脸之间的相关信息来进行人脸校正，并采用对抗机制对网络参数进行调整。该方法设计了一种新的网络，包括由多姿态特征提取、多姿态特征融合、正脸合成三个模块组成的生成器，以及用于对抗训练的判别器。多姿态特征提取模块利用多个卷积层提取侧脸图像的多姿态特征；多姿态特征融合模块将多姿态特征融合成包含多姿态侧脸信息的融合特征；而正脸合成模块在进行姿态校正的过程中加入融合特征，通过探索多姿态侧脸图像之间的特征依赖关系来获取相关信息与全局结构，可以有效提高校正结果。实验结果表明，与现有基于深度学习的人脸校正方法相比，所提方法恢复出的正脸图像不仅轮廓清晰，而且从两幅侧脸中恢复出的正脸图像的识别率平均提高了1.9个百分点，并且输入侧脸图像越多，恢复出的正脸图像的识别率越高，表明所提方法可以有效融合多姿态特征来恢复出轮廓清晰的正脸图像。     

双存储器结构实现雷达余辉显示

雷达光栅扫描显示器显示一次视频信号时 ,实现类似随机扫描体制中的余辉显示是一个难点 ,特别对于一次视频数据率较高的雷达显示器更加难以实现。利用通用双口 RAM和专用 VRAM构成的双存储器结构能方便快捷地实现余辉显示 ,能解决单存储器结构实现中时序控制逻辑复杂和余辉速度慢的问题 ,并且可以获得连续、平滑和稳定的画面     

迷迭香引种及精油分析

迷迭香从北京植物园引入云南,在昆明栽种一年后剪嫩枝叶及花系蒸油,精油用GC-MS和GC-FTIR进行了分析研究。鉴定了精油化学成分中24个成分,占精油总量的92.91％。     

钢包氩气搅拌水力模拟实验测量与理论计算的速度场的比较

本文推导出一个可计算由空气吹入水中的气泡所形成的多相流的模型，并应用两个表示紊流场的紊流模型，即ｋ－ε模型和各向异性的涡流粘度（代数受力状态）模型，将预测的均质流和紊流参数与实验数据合理地进行了比较。     

面向卓越计划的信号处理课程群的教学研究与实践

信号处理课程群是通信与信息处理类专业的基础课程,目前主要以理论教学为主,实践环节深度不够。根据"卓越计划"的要求,从实践教学和工程应用培养方面进行改革,建设信号处理课程群,突出工程应用。实践表明,该课程群能形成持续高效的培养体系,教学效果得到了学生的一致好评。     

基于问题的教学在信号与系统中的应用

针对信号与系统的教学,开展基于问题的教学模式有着特殊的意义,它符合信号与系统的教学特点和学生的认知特点.以<信号与系统>课程教学为例,在教学改革中引入基于问题教学理论,尝试设计基于问题教学的教学策略.实践表明,将基于问题的教学理念应用到信号与系统的教学中,增强了学生的主观能动性,取得了良好的教学效果.     

基于分块LBP和鲁棒核编码的人脸识别

针对人脸识别中的遮挡和姿态偏转等问题,提出了一种基于分块LBP和鲁棒核编码(Robust Kernel Coding,RKC)的人脸识别算法,简称LBP-RKC算法.该算法首先对人脸图像进行多级分块的LBP特征提取,得到图像的每一块统计直方图特征.然后,将特征投影到核空间中,在核空间中建立一个鲁棒的回归模型来处理图像中的异常值,并利用迭代重加权算法求解该模型.最后,计算测试样本的每一块核表示重构残差并进行分类识别.实验表明,提出的LBP-RKC算法在处理遮挡、姿态偏转等人脸问题时能取得很好的识别效果,同时算法效率较高.     

基于决策融合的图像自动标注方法

结合多媒体描述接口（MPEG-7）和MM（Mixture Model）混合模型,实现了基于决策融合的图像自动标注。在图像标注过程中,分别利用颜色描述子和纹理描述子为每个主题下的图像建立MM混合模型,实现低层视觉特征到高层语义空间的映射,利用局部决策融合方式融合在颜色和纹理MM混合模型下的标注结果,实现图像自动标注。通过在corel图像数据集上的实验,表明提出的局部决策融合方式能更充分利用图像的颜色和纹理信息,提高了图像标注性能。     

QPSK载波同步算法研究及FPGA实现

研究了基于工程应用的四相松尾环实现QPSK载波恢复算法、并分析了噪声对该算法的影响及该算法在FPGA上的实现。通过对锁相环分析,详细介绍了松尾环和环路滤波器的工作原理,并分别给出了System Generator的实现方法。实验结果表明使用松尾环能够在小信噪比情况下很好的实现载波同步,并且该种算法还能很容易的推广到MPSK载波恢复环路中。