基于Gabor融合特征与深度自动编码器的笑脸识别方法

Gabor特征的人脸表情识别具有良好的识别性能,但同样存在特征维数大的缺点,该文提出用Gabor融合特征的方法来进行降维以解决维数大的缺点。深度自动编码器具有对人脸自学习的能力,能精确提取有用的信息,也有非线性降维的作用。考虑到Gabor融合特征降维幅度不大,便加入自动编码器进行二次降维,将经过二次降维的特征输入深度自动编码器进行笑脸识别。该文在实验过程中采用两个数据库(公开的GENKI数据库,实验采集的数据库)进行实验。实验结果表明经过Gabor融合特征的实部作为深度自动编码器的输入的识别率比传统方法和未经降维Gabor特征识别率高。     

面向图像差异特征融合的基于弗里德曼检验的小波基分类研究

对小波基分类是图像融合中依据不同融合需求选择小波基的基础,可以提高图像融合的智能化水平。针对现有的小波基分类方法仅根据小波自身特性进行分类,没有从统计角度有效建立小波基和图像差异特征之间的联系,本文提出了面向图像差异特征融合的基于弗里德曼检验的小波基分类方法。首先,选择典型的差异特征和小波基用于分类研究;其次,选择针对差异特征的评价指标,以评价指标结果作为标记量并进行分类实验的区组设计;然后,采用弗里德曼检验对不同区组数据进行处理及执行相应的后续检验和分类步骤,形成面向图像差异特征的小波基类集;最后,设计对比实验对分类方法的有效性进行验证和分析。试验结果表明,该分类方法能有效把对图像差异特征融合效果相近的小波基归为一类,能根据融合需求选择较好的小波基。     

一种抗运动干扰的实时心率提取方法

针对基于容积脉搏波（PPG）提取运动心率时，传统心率提取算法由于运动噪声干扰使测量结果误差大、实时性不好的问题，提出一种抗运动干扰的实时心率提取方法。该方法通过实时小波去噪，同时结合三轴加速度信号（ACC）对运动进行分类训练，计算各运动状态心率增益，对实时心率值进行补偿。实验结果表明，通过与同时采集的ECG信号计算出的实时心率进行对比，绝对误差率仅为1.2%左右。相比传统心率提取算法，该算法具有抗干扰性强，实时准确的特点。     

多层次优化的网格曲面离散样条曲线设计方法

为同时满足鲁棒性、高效性以及广泛适用性等要求,提出一种基于多层次优化的网格域样条曲线设计方法.该方法放松了曲线严格位于曲面的约束,仅将曲线的离散控制点置于流形空间,并采用内点法的思想,运用基于块坐标下降法的全局优化方法进行数值求解,最后借助局部参数化将曲线段映射到网格曲面.在此基础上,文中提出由粗到细的多尺度层次求解策略,不仅能够更为准确地估算离散微分算子,提高求解精度,而且能够减少挪动采样点的计算量,提升求解效率.收敛性分析实验表明,多层次优化方法能够快速收敛,并在多尺度策略下获得更为光滑的结果.和现有的投影法和光顺法相比,该方法效率更高,且在可控性、普适性和鲁棒性上均表现出一定的优势.     

基于二维深度卷积网络的旋转机械故障诊断

针对旋转机械振动信号复杂且难以提取有效故障特征的问题,提出了一种短时傅里叶变换和二维深度卷积网络相结合的故障诊断方法。首先对旋转机械振动信号进行短时傅里叶变换,得到时频图;接着将时频图输入到二维深度卷积网络中进行识别,得到最终分类结果。将该方法分别应用于滚动轴承与齿轮箱故障诊断中,在凯斯西储大学滚动轴承数据集、PHM2009直齿齿轮箱数据集上均取得了较好效果,正确率优于将时域信号直接输入到经典CNN中,验证了该方法的优越性。