小波域红外能量图人脸识别中小波基的选取

小波域红外能量图人脸识别技术不但可实现全天候人脸识别,而且能够减少人脸识别中的数据复杂度,但是其识别率和时间花费与小波基的选取有关。为此对几种常用的小波基分别进行了实验,并对实验结果进行了分析和总结。实验结果表明,具有正交性和对称性的小波具有较高的红外人脸识别率。     

采用高斯迭代滤波的等值面折射体绘制

体绘制增加折射光学效果,能够明显地增强三维空间层次关系,但折射体绘制对原始数据的噪声非常敏感。在本文中我们提出了一种基于高斯迭代滤波的折射体绘制方法。首先在数据预处理阶段对CT数据进行高斯迭代滤波,然后采用阈值法把CT数据分割为不同区域,通过折射率传递函数映射为不同的折射率,最后根据Shell定理对体数据进行折射体绘制。结果显示绘制质量得到了显著提高。     

结合关键点概率与路径相似度的多路径覆盖策略

利用多种群遗传算法解决多路径覆盖问题,是测试数据自动生成领域一个重要的研究方向.为了提高多路径覆盖测试数据自动生成的效率,提出一种将关键点概率和路径相似度相结合的多路径覆盖策略.首先,将理论路径划分成易覆盖、难覆盖及不可达路径;然后,通过易覆盖路径统计关键点概率,依此概率计算个体对生成测试数据的贡献度,并利用贡献度改进...     

一种等值面的折射体绘制方法

折射能增强体绘制图像的空间层次感和真实感。但是体数据中的噪声严重影响了绘制质量,而滤波又会造成绘制物体的几何变形和细节的损失。本文提出了一种等值面的折射体绘制方法。在绘制前,采用改进的基于曲率的PM滤波模型,用于噪声的平滑。在绘制时,通过设定阈值来消除等值面的重复折射现象。实验结果表明,本文方法采样点的错分率明显低于其他方法,绘制质量得到了显著的提高,同时几何变形和细节损失减少。     

基于支持向量机回归模型的测试用例生成与重用

在软件测试领域,利用遗传算法生成测试用例是一个研究热点.传统方法在利用遗传算法生成测试用例时,需要计算每个个体的适应度.为了降低适应度计算的时间消耗并重用测试用例,提出一种融入支持向量机回归模型的测试用例生成与重用的方法.在使用遗传算法生成测试用例的过程中,利用一定数量的个体及其适应度作为样本训练支持向量机回归模型.在之后的种群进化中,根据回归模型计算个体适应度,同时利用回归模型查找适应度较高的个体并重用到新种群的进化中.在某大型程序实验中,该方法与同类经典方法相比,覆盖率提高了3％,平均进化代数也有所降低,其降低百分比达85.97％.