基于三维人脸成像系统的复数域人脸识别方法

三维人脸识别是模式识别和人工智能领域的研究热点。提出了一种利用人脸图像的二维灰度信息和三维深度信息进行人脸识别的算法。首先利用相关型图像传感器构成三维实时人脸成像系统,并将获得的三维人脸物理数据用复数形式表达。再将特征脸（Eigenface）方法和Fisherface方法拓展到复数域,提出了复数域特征脸方法和复数域Fisherface方法。改进的复数域人脸识别方法在三维实时成像系统的人脸数据库中进行的人脸识别实验表明,复数域的三维人脸识别方法明显优于传统的人脸识别方法。     

改进型蚁群算法求解单任务Agent联盟

联盟是多Agent之间一种重要的合作方法,如何生成面向某个任务的最优联盟是一个复杂的组合优化问题．首次引入蚁群算法来解决这一问题,在求解过程中蚂蚁倾向于选择曾经合作过并且合作效果比较好的Agent组成联盟,充分实现了熟人机制;创新地引入“第2种信息素”对蚁群算法进行改进,不再易于陷入局部极小．对比实验结果表明,本算法在解的性能和收敛速度上均优于相关算法．     

H.264/AVC帧内4×4块预测模式判别的改进算法

H.264提供了4×4的亮度块帧内预测,其共有9种预测模式.在判断其预测模式中要求4×4块的每种预测模式都要判断,因此计算复杂度很高.有效减少4×4块预测模式的判断次数,在实时视频编码过程中很有价值.基于此,提出了一种帧内4×4块预测模式判断提前退出的优化算法,并对其进行了试验,得到了很好的效果.     

基于USB总线的图像采集与处理系统

随着现代电子技术的发展,图像的采集与处理得到越来越广泛的应用,对其研究也越来越深入.本文介绍了一个快速易用的图像采集与处理系统的设计方案,该系统以高速的DSP为图像处理核心,运用CPLD控制图像的采集存储,通过高速方便的USB总线将图像传输给PC.整个系统实现了对图像的实时采集、处理与显示,具有较强的实用价值.     

胶带输煤用金属检测器

本文介绍了一种金属检测器的结构、原理,它特别适合应用于胶带输煤系统中。     

应急救援物资多目标分配与调度问题建模与求解

应急救援物资多目标分配和调度集成优化是灾害应急决策中的一个难点问题.为此, 构建一种面向多储备点、多发放点、多种应 急救援物资的并发分配与调度多目标优化模型, 提出一种基于二维NSGA-II与蚁群优化的混合智能搜索算法.在所提算 法中, 设计二维二进制编码、个体修正策略以解决多发放点之间潜在的应急救援物资 冲突, 并改进蚁群优化中的信息素全局更新策略以实现多个调度路径的同时优化.对比实验 结果表明, 所提出的混合算法可以在合理的时间内给出更高质量的应急救援物资分配和调度方案.     

基于多特征子空间与核学习的行人再识别

行人再识别指的是在无重叠视域多摄像机监控系统中, 匹配不同摄像机视域中的行人目标.针对当前基于距离测度学习的行人再识别算法中存在着特征提取复杂、训练过程复杂和识别效果差的问题, 我们提出一种基于多特征子空间与核学习的行人再识别算法.该算法首先在不同特征子空间中基于核学习的方法得到不同特征子空间中的测度矩阵以及相应的相似度函数, 然后通过比较不同特征子空间中的相似度之和来对行人进行识别.实验结果表明, 本文提出的算法具有较高的识别率, 其中在VIPeR数据集上, RANK1达到了40.7%, 且对光照变化、行人姿态变化、视角变化和遮挡都具有很好的鲁棒性.     

社交网络隐私保护技术最新研究进展

针对社交网络进行研究分析的同时不破坏其中的敏感隐私信息,研究者提出了各种各样面向社交网络的隐私保护技术。从攻击者具有的背景知识、敏感数据信息的定义、信息的有用性三方面出发对社交网络隐私保护技术进行了深入研究,重点对基于 k-匿名、Markov 链、聚类、随机化等技术的隐私保护方案的优点与不足进行了深入比较与分析。最后,讨论了社交网络隐私保护技术所面临的挑战并对未来的研究方向进行了展望。     

偏振编码方式的LDP人脸识别算法

目的 局部二值模式(LBP)作为一种简单高效的纹理特征描述算子,被广泛地应用在纹理分类和人脸识别中。针对LBP及其改进算法局部导数模式(LDP)对噪声敏感的问题,以及仅利用局部像素差分的符号信息进行二值量化提取的纹理特征信息单一的问题,提出一种基于偏振编码方式的LDP改进算法。方法 首先,提取改进的LDP局部一阶差分信息;然后,构建人脸Stokes矢量图像;其次,按照偏振方位角的编码方式提取人脸图像的多方向纹理特征;最后,分块加权统计各子块的直方图向量得到最终的人脸特征向量。结果 在ORL和YALE两个人脸库中进行实验,得到97.4%,92.22%的正确识别率,所用时间与LBP和LDP算法相差无几。当样本数目较大时,复杂度低于LBP方法。在存在高斯噪声和椒盐噪声的情况下,分别得到了93.88%、86.27%和96.13%、84.71%的识别率,均高于LBP算法和LDP算法。结论 本文提出的偏振编码方式的人脸识别算法提取的人脸纹理特征更加丰富,即使在噪声干扰下仍具有较高的识别率,并且对于其他的纹理分类、目标识别也具有一定的参考价值。