融合LBP和表观流形鉴别分析的人脸识别算法

流形学习方法可以有效地发现存在于高维图像空间的低维子流形,但是流形学习是一种非监督学习方法,其鉴别能力反而不如传统的维数约简方法,且对人脸图像的光照、姿态等局部变化敏感,针对这两个问题,本文提出一种基于人脸表观流形鉴别分析的识别方法,该方法利用局部二元模式(Local binary pattern,LBP)对人脸图像进行局部特征描述,提取对局部变化不敏感的特征,然后使用有监督的核局部线性嵌入算法(Supervised kernell ocal linear embedding,SKLLE)对由局部特征构造的全局特征进行维数约简,提取低维鉴别流形特征进行人脸识别,该方法不仅对局部变化不敏感,而且将人脸表观流形和类别信息进行有效的结合,同时对新样本有较好的泛化性,实验结果表明该算法能有效的提高人脸识别的性能.     

基于MFA与kNNS算法的高光谱遥感影像分类

为了研究高光谱影像数据的维数约简和分类问题,提出了一种基于边际费希尔分析(MFA)和kNNS的高光谱遥感影像数据分类算法。该方法利用数据的类别信息,通过MFA将高光谱数据从高维观测空间投影到低维流形空间,然后利用邻域内多个近邻点的信息通过kNNS分类器对低维空间中的数据进行分类。在Urban、Washington和Indian Pine数据集上的分类识别实验表明,该方法能够较为有效地发现高维空间中数据的内蕴结构,在每类随机选取4,6,8个训练样本的情况下,该方法的总体分类精度能够比其他算法提高3.7%～8.5%,分类精度有了明显的提高。     

多线性局部与全局保持嵌入在高光谱遥感影像分类中的应用

针对一般流形学习算法在学习高光谱数据的多流形结构时存在的不足,提出一种基于线性局部与全局保持嵌入(LLGPE)的多流形学习算法.对于分布在不同流形上的高维观测数据,利用LLGPE算法学习每类分组数据的内蕴特征;然后通过遗传算法搜索每类数据的本质维数;最后根据重构误差最小化准则确定样本所属的类别.在HYDICE高光谱数据集上的分类识别实验结果表明,文中算法能够有效地揭示高维空间中数据的内蕴几何结构;在每类随机选取2,4,6个训练样本的情况下,该算法的总体分类精度比其他流形学习算法分别提高了约3.5%,6.9%和7.2%,且分类精度也有明显的提高.     

PSR模型支持下重庆市主城区生态安全评价

运用PSR(压力-状态-响应)模型构建重庆市主城区生态安全评价指标体系,并结合层次分析法和熵权法确定指标权重,对重庆市主城区1988~2007年近20年的生态安全情况进行评价分析,最后利用ArcGIS9.3对主城区1988、2000、2007年的生态安全指数进行可视化,动态分析主城区近20年来生态安全情况的空间差异性。结果表明:重庆市主城区过去20年间整体生态情况趋好,近年来各区环境整体上都有较大好转。分析其驱动因素,主要概括为:政府加大环保投入,人口素质提高,环保法律法规的健全等方面。     

怎样提高白纸板的挺度

通过配用BCTMP浆、添加层间喷雾淀粉等措施，能够提高白纸板的挺度。     

人工智能烽火点燃中国象棋——记“浪潮杯”首届中国象棋计算机博奕锦标赛暨2006中国机器博奕学术研讨会、“浪潮杯”首届中国象棋人机大战

2006年适逢人工智能学科创立50周年。作为学术纪念活动,首届中国象棋计算机博弈锦标赛暨2006中国机器博弈学术研讨会,以及首届中国象棋人机大战于8月上旬在北京隆重举行。本次活动是由中国     

一种多机器人系统仿真平台的框架结构研究

针对多机器人系统实验平台造价高,硬件容易老化、损坏等问题,提出一种仿真平台实现模拟的框架结构。仿真平台基于客户机／服务器结构,利用内核模块管理其他功能模块,引入插件概念构造传感器插件有效的实现了传感器的模拟。实验证明其易用性与实用性。     

轻型印刷纸生产工艺及性能的探讨

本文就轻型印刷纸的生产工艺、设备选型、以及轻型印刷纸的性能和彩印轻型纸的应用作了一些探讨。     

应用相关近邻局部线性嵌入算法的高光谱遥感影像分类

传统的局部线性嵌入（LLE）算法需用欧氏距离度量近邻,但欧氏距离只表示两点间的直线距离,在高维空间中不一定能反映数据间的真实空间分布,导致近邻选取不稳定。针对此问题,本文提出了相关近邻（CN）LLE（CN-LLE）和相关最近邻分类（CNN）算法。提出的算法首先利用相关系数度量数据间的近邻,实现更准确的局部重构,提取鉴别特征;然后用CNN对低维嵌入特征进行分类。在KSC和Indian Pine高光谱遥感数据集上的地物分类实验结果表明：本文提出的CN-LLE+CNN算法比LLE、LLE+CNN和CN-LLE等算法的总分类精度提升了2.11%~11.55%,Kappa系数提升了0.026~0.143。由于该算法增加了近邻为同类的概率,便于更有效地提取同类数据的鉴别特征,且有更好的稳定性,故能更有效地实现高光谱遥感数据的地物分类。