遮挡人脸表情图像预处理研究进展

对遮挡表情图像的传统预处理、基于重要区域的预处理、基于图像重构和基于深度学习的预处理方法进行总结,阐述了各类方法的基本原理,介绍了常用的表情数据集及其特点,讨论了现阶段存在的问题和未来的研究方向.     

动态权重最大相关最小冗余算法

为解决特征选择中分辨特征之间的依赖和冗余问题,采用动态权重最大相关最小冗余算法(DWMRMR),在5个公共数据集上进行了验证以及算法比较.     

基于中国剩余定理动态图软件水印方案

利用中国剩余定理将水印信息转化为一组分存值,然后将这组分存值表示成一组图结构,动态地嵌入程序中,并在嵌入过程中使用了代码迷乱技术。提出了一种新颖的动态数据结构软件水印方案。该方案可根据部分水印信息恢复水印,具有较高的鲁棒性及较好的隐蔽性特点。     

动态权重最大相关最小冗余算法

为解决特征选择中分辨特征之间的依赖和冗余问题,采用动态权重最大相关最小冗余算法(DWMRMR),在5个公共数据集上进行了验证以及算法比较.     

湍流边界层对空-地光通信系统性能的影响

由湍流边界层产生的气动光学效应是空-地激光通信系统设计需要解决的关键技术.在研究了相关的湍流边界层理论的基础上,分别对飞行高度、速度、激光通信系统的机上位置和波长对机栽光学平台像差的影响逐一进行分析,并利用matlab进行了数字仿真.仿真结果表明:飞行高度要尽可能地高,速度要尽可能地慢,同时激光通信系统要尽可能地向机体前方移动.对于波长的选取,既要考虑系统的对比度又不能忽视对分辨率的影响,只有这样才能得出一个使系统处于最佳状态的波长λ*,以上这些措施都可以将气动光学像差降低到最小.     

计算机网络课程虚拟实验教学平台研究与构建

详细阐述了目前国内高校计算机网络课程教学中存在的不足,提出利用网络仿真工具、虚拟仪器等技术,构建虚拟实验教学平台.分析了该方法在辅助教学中的优势及进一步改革措施.借助于虚拟实验教学平台,可以实现跨时空的设备远程共事,对解决教学资源紧张问题以及满足开放教育的实验教学环节需求,培养应用型人才等方面都具有特别重要的现实意义.     

基于Sutton模型研究气动光学效应

详细给出了基于Sutton模型分析气动光学效应的方法和步骤，研究的重点为亚音速机载光学平台，仿真的结果可以用于分析由于湍流边界层的影响而导致相干光束波前畸变的特性。结果表明随着马赫数的增大，Strehl比下降了52%，波前相差σ_φ′²增加了近375倍。当马赫数由0.2变化到0.6时，模糊角与光学衍射受限角之比θ_β/θ_D增加了6%，而当马赫数从0.6增至1时，两者之比增加了近44%。     

轻量级YOLOv3的交通标志检测算法

交通标志检测在自动驾驶领域一直是个比较热门的课题。在深度学习算法中,YOLOv3和Faster R-CNN已经获得了极好的目标检测性能,但在检测小目标时,存在漏检的情况。针对交通标志检测中小目标准确快速识别的需求,本文提出一种轻量级YOLOv3的交通标志检测算法。通过卷积神经网络同时使用浅层和深层的特征提取,得到多尺度特征图,深层特征可以有效地保持检测精度不下降,浅层特征可以有效地提高小目标检测任务的精度。通过剪枝算法对模型进行压缩,将训练好的模型进行稀疏训练,把一些不重要的卷积核通道删除掉,对剪枝后的模型微调,保持模型文件中参数的平衡,同时保持检测精度。实验结果表明,通过提取多尺度特征图的方法模型准确率提高了2.3%,通过剪枝算法对模型压缩,使模型的权重大小减小了70%,模型的检测时间节省了90%。由此建立了鲁棒性更强的轻量级交通标志检测模型,可以部署在移动端嵌入式设备上,不再占用庞大的GPU计算资源即可提高检测效率。     

一种新颖的图像数字水印算法

根据图像纹理区域的变化比背景区域变化敏感的特点,提出了一种鲁棒的数字图像盲水印算法。算法首先分析图像小波分解后的子带系数分布情况,选取三个高频子带的图像小块方差和来代表图像的纹理区域,和越大的区域表明其纹理越强,反之为纹理较弱的区域,并将它们按照从大到小的顺序排列;然后采用步长法在该区域嵌入水印,实验表明步长选择范围在8~15之间能够保持嵌入水印后图像的不可见性和鲁棒性。经过多种攻击测试,算法均能够很好地提取出嵌入的水印信息,较好地满足了水印系统的透明性、鲁棒性需求,并能有效地抵抗椒盐噪声、剪切、滤波缩放和JPEG等常见攻击。