基于人工神经网络的装填条件对最大压力和初速的影响初探

给出BP网的结构和算法,提出了用BP网研究装填条件对最大压力和初速影响的新方法,并且利用BP网特有的"反转”特性,对保持最大压力不变方法作了一点讨论.由于神经网具有较强的自组织和自适应能力,使得这一方法比经验公式有更好的适应性.数值分析结果表明了该方法的有效性.     

基于支持向量回归的无参考模糊和噪声图像质量评价方法

基于支持向量回归(SVR)和图像奇异值分解,提出了一种新的无参考(NR,no-reference)模糊和噪声图像质量评价(IQA)方法。首先通过对待评价图像进行高斯低通滤波生成再模糊图像,然后分别对它们进行奇异值分解并计算奇异值的改变量,最后使用奇异值的改变量作为SVR的输入,训练预并测得到图像的质量评分。在3个公开的模糊和噪声数据库上的实验结果表明,新方法预测得分与主观得分有较好的一致性,获得了较好的评价指标;对于模糊失真类型和噪声失真类型,在LIVE2数据库上的性能评价指标斯皮尔曼等级相关系数(SROCC)分别达到0.961 3和0.965 9。     

超分辨率人脸图像重构识别

为了解决单幅低分辨率人脸图像重构问题,提出了基于线性物体类理论重构超分辨率人脸图像的新方法。首先利用ICA和PCA提取不同分辨率人脸的特征子空间,然后利用通过训练得到的分辨率转换矩阵重构其相对应的超分辨率人脸图像,实验表明该算法与传统的算法相比重构出的人脸图像质量和识别率都有了很大的提高。     

基于子空间和直方图的多记忆自适应相关滤波目标跟踪算法

为了增强相关滤波算法(CF)在目标遮挡或背景干扰情况下跟踪的鲁棒性,提出基于子空间和直方图的多记忆自适应相关滤波目标跟踪算法.首先,针对CF使用的模板单一无法应对不同时期相邻帧目标表现的差异,提出利用随机更新策略学习多个目标模板,应对不同时期的目标变化.然后,针对不同的更新模板得到多个候选目标,利用子空间学习上一帧的表示系数,综合判断候选目标的准确性.同时,因为CF与子空间表示均利用模板判断跟踪结果,对背景杂乱等情况判断容易造成偏差,所以引入颜色直方图,利用统计特征作为独立的判断依据,增强算法对候选目标判断结果的准确性.在标准视频集上的实验表明,文中算法具备一定的抗遮挡及抗背景干扰能力.     

快速核Foley—Sammon鉴别分析及其在人脸识别上的应用

核Foley-Sammon鉴别分析由于可以抽取得到原始样本的非线性正交特征,因此被广泛应用于模式识别的研究领域.但是该算法在具体求解每一个特征矢量过程中均需求解相应的广义特征方程,因此非常耗时.为了克服这一困难,提出了一种新的快速近似算法即核Foley-Sammon鉴别分析,有效地避免了多次求解广义特征方程.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,该算法不仅在识别性能上优于核线性鉴别分析,而且在特征抽取速度上优于传统的核Foley-Sammon鉴别分析.     

一种改进的主动支持向量机算法及其应用

针对支持向量机中分类器易受样本孤立点影响的问题,提出一种改进的主动支持向量机算法,采用K—means算法获取少量“代表性”样本作为训练样本,通过训练该标识样本得到一个初始分类器,利用主动学习策略选择最佳未标记样本进行类别标记,并加入训练样本集重新训练分类器,重复该过程直到满足某些要求。运用Iris数据和遥感数据对其进行测试,实验结果表明,该算法是有效的。     

基于局部排序差值细化模式的纹理图像分类EI北大核心CSCD

针对传统局部二值模式及其扩展算法存在特征维度高、不能充分体现局部邻域像素间差值大小信息等问题,提出一种局部排序差值细化模式(LSDRP).首先根据采样半径大小对图像进行相应规格的高斯滤波,并按灰度值将局部邻域采样点排序;然后计算局部排序邻域内像素间的差值并将其融入排序二值编码对应位置的权值中,从而生成LSDRP特征;最后选取LSDRP特征模式中的高频模式表征图像,并级联多个半径下LSDRP特征的高频模式构成图像纹理的多尺度表示.在Outex,CUReT和UMD纹理库上的实验结果表明,所提算法计算简单且能在低维度条件下有效解决纹理分类中存在的光照、旋转变化问题;特别是在TC10,TC12_000和TC12_001纹理库上仅需120维特征即可分别达到100%,99.38%和99.72%的分类精度.     

基于多特征自适应融合的分类采样跟踪算法

针对目标跟踪中的场景易变和目标模板不稳定等问 题,提出了一种基于多特征自适应 融合的分类采样跟踪算法。算法利用密集特征信息将目标模板用多个重叠子区域划分,每 个子区域对应一个多特征采样窗口。利用多特征自适应融合构造强可区分性的目标模型,最 大程度地提高各子区域之间的互补性,以增强目标模板的区分能力。在粒子滤波(PF)框架下 , 多特征自适应融合策略提高了目标观测质量,保证跟踪的持续稳定。实验结果表明,本文所 提算法具 有良好的目标跟踪性能,并对动态场景、目标形变及遮挡情况具有较好的跟踪准确性和鲁棒 性。     

半干法脱硫灰的催化氧化研究

采用(NH4)2S2O8为氧化剂,对烧结脱硫灰中CaSO3进行催化氧化研究,研究氧化剂的量、催化剂种类、反应时间、反应温度及(NH4)2SO4的添加量等因素对亚硫酸钙的转化率的影响。实验结果表明,CuSO4催化效果最佳;反应温度越高,CaSO3的氧化率越高;少量(NH4)2SO4明显增加CaSO3的氧化率。当CaSO3与(NH4)2S2O8物质量比为20∶1时,加入的(NH4)2SO4占脱硫灰重量0.2%,以CuSO4作为催化剂,40℃中反应1 h,CaSO3的氧化率达到50%以上。     

改进的统计不相关最优鉴别矢量集

该文对统计不相关最优鉴别矢量集算法进行研究,在分析统计不相关最优鉴别矢量集算法的基础上提出了一种改进的方法。该方法在类内散布矩阵的特征空间中求解统计不相关最优鉴别矢量集。为了加快特征抽取速度,利用基于图像鉴别分析的维数压缩方法,对图像数据进行了压缩。在ORL和Yale人脸数据库的数值实验,验证本文所提出的方法的有效性。