三阶色散对单模光纤中光脉冲的线性传播特性的影响

本文首先导出了包括三阶色散的情况下,计算均方根宽度的一般表达式,然后具体讨论了单模光纤中超高斯脉冲和双曲正割脉冲的线性传播特性。     

多光子Tavis-Cummings模型的演化

本文研究了多光子Tavis-Cummings模型的本征能谱和本征函数,给出了这一模型的时间演化规律,并且讨论了双光子T-C模型中光场的压缩效应。     

基于WinSock的计算机网络控制技术的应用研究

介绍了基于TCP/IP协议的Windows环境下WinSock网络编程的原理和方法,以及通过计算机网络如何实现对远程设备的控制,并给出了实例.     

智能交通系统中的视频监控技术

介绍了在智能交通系统(ITS)中基于视频图像的车流量和车速检测、车辆类型检测和识别,以及车牌号码的定位和识别技术,并给出了应用实例.最后,结合目前的研究成果对视频图像在ITS中存在的问题和对未来的发展进行了展望.     

基于一个新的四维离散混沌映射的图像加密新算法

基于修正版Marotto定理构造了一个四维离散混沌映射,并利用该四维离散混沌映射序列设计了一种图像加密方案。该方案利用图像的256位哈希值来生成混沌序列的初始值,由此混沌序列产生的密钥与明文相关,进一步增强了加密系统的安全性。理论分析和仿真试验表明:该加密方案至少具有3.4×10¹⁰⁰的密钥空间;加密后图像直方图接近均匀分布;像素的相关性被消除;信息熵接近8bit,没有明显的统计信息。该加密方案对混沌系统的初始条件扰动极为敏感,任何大于10－15的扰动都将使解密失效;加密图像对明文图像极为敏感,能够抵抗差分攻击。     

结合LBP特征和深度学习的人脸表情识别

对于人脸表情识别,传统方法是先提取图像特征,再使用机器学习方法进行识别,这种方法不但特征提取过程复杂且泛化能力也差。为了达到更好的人脸表情识别效果,文中提出一种结合特征提取和卷积神经网络的人脸表情识别方法。首先使用基于Haar-like特征的AdaBoost算法对于数据库原始图片进行人脸区域检测,然后提取人脸区域局部二值模式（Local Binary Patterns,LBP）特征图,将其尺寸归一化后输入到改进的LeNet-5神经网络模型中进行识别。在CK+和JAFFE数据集上采用10折交叉验证方法进行实验,分别为98.19%和96.35%的准确率。实验结果表明该方法与其他主流方法相比在人脸表情识别上有一定的先进性和有效性。     

基于改进DenseNet的刺绣图像分类识别的研究

针对中华传统刺绣工艺传承保护问题中的分类任务,传统的刺绣分类方法存在耗时长、精度低以及需要大量掌握专业知识的人力资源等问题;设计了一种基于改进DenseNet的刺绣图像分类识别方法;构建刺绣图像分类识别数据集;采用局部二值模式LBP、Canny算子边缘提取以及Gabor滤波等方式提取纹理特征,将不同特征图与原图合并为四至六通道图像数据集送入网络进行消融试验,扩充了数据集宽度;为稳定训练过程,加速损失收敛速度,提出引入SPP (spatial pyramid pooling)结构优化模型;为提高分类识别精度使用Leaky ReLU激活函数优化ReLU函数;实验结果表明基于改进DenseNet的刺绣图像分类识别方法可解决传统刺绣图像分类方法中存在的问题,改进后的刺绣图像分类模型与基准模型相比准确率提高了8.1%,高达97.39%。     

基于ConvNeXt-Tiny的牡丹花卉分类识别研究

构建了牡丹花卉图像分类识别数据集,应用ConvNeXt-Tiny模型算法实现了牡丹花卉品种的分类与识别。基于PyQt5设计了显示界面,实现用户交互功能。与其他分类模型相比,基于ConvNeXt-Tiny的牡丹花卉分类识别模型在牡丹花卉图像分类识别数据集上的表现非常好,取得的识别准确率高达98.3%,这证明了基于ConvNeXt-Tiny的牡丹花卉分类识别模型的有效性。