结合Haar与Gabor特征的Adaboost人脸识别改进算法

在模式识别的众多领域中,针对于人脸识别的研究与应用逐渐成为重点和难点。尽管近些年众多学者不断钻研并改进人脸识别的算法,但是在复杂光照条件下和不同肤色的人脸识别中仍然存在着重重的不足。尤其是由于现阶段数据的计算速度和存储条件仍然不能很好地去适应优秀的算法对其的要求,因此如何改进算法,提高人脸识别的精度是本文主要研究的问题。本文结合Haar与Gabor特征提出了Adaboost人脸识别算法的改进方法,提高了人脸识别的速度和精度。     

数据挖掘常用聚类算法研究

信息社会的发展,使数据量以前所未有的速度在增长,因此从海量数据中获取有用的知识和信息就变得越来越重要。数据挖掘是一种综合多领域知识而形成的数据分析技术,能够从大量数据中获取有价值的知识并为决策提供支持。聚类分析算法是数据挖掘中的一个核心内容,也是目前研究的一个热点。该文首先讲述了基于划分的聚类算法、基于分层的聚类算法、基于密度的聚类算法和基于网格的聚类算法等常用的聚类分析算法,并分析了其特点;然后通过举例详细描述了最近邻聚类算法的操作过程。聚类算法的总结,对聚类的研究和发展具有积极意义。     

基于核正交局部判别嵌入的人脸识别

针对人脸识别中的非线性特征提取问题,提出一种基于核正交局部判别嵌入(KOLDE,kernel orthogonal local discriminant embedding)的人脸识别算法。首先通过引入基向量正交约束,得到OLDE算法,并给出算法的推导过程。然后为了更好地处理高度复杂非线性结构数据,将OLDE向高维空间扩展,在核空间提取图像的高阶非线性信息,得到核空间OLDE算法。在ORL和PIE库上的人脸识别实验验证了算法的有效性。     

μClinux内核研究及实时性能的实现

通过分析μClinux内核代码,指出了μClinux系统作为实时操作系统的技术障碍。为充分利用μClinux资源优势及易于移植性,介绍了采用双内核结构,仅一次编译实现增强μClinux实时性能的方法。为增强μClinux实时性能,从任务管理、中断、进程间通信等方面对μClinux内核进行了扩展。经测试表明既满足了嵌入式应用的需求,又保证了系统实时性。     

基于SKO—KPCA和SVM的雷达目标HRRP特征提取与识别

将依赖数据变化的自适应SKO技术和迭代算法引入KPCA算法中,结合SVM分类技术,提出了基于SKO—IKPCA和SVM的雷达目标HRRP特征提取与识别方法。讨论了HRRP预处理、迭代KPCA算法和SKO／FKO技术的实现方法,将SKO／FKO技术应用到KPCA的核优化中,并用人工合成数据对其优化性能进行了测试与比较,应用该方法对su-27、F-16及M2000等三类飞机目标的实测HRRP数据进行了特征提取与识别实验。结果表明,所提方法具有较好的稳定性和可靠性,能有效地优化雷达目标主元特征的提取,提高目标的识别性能。     

广义函数在函数方程稳定性问题上的应用

利用广义函数正则化的方法,给出了广义函数在二次函数方程的Hyers-Ulam-Rassias型函数方程稳定性问题上的应用．     

基于KSVD和PCA的SAR图像目标特征提取

提出一种基于核的奇异值分解(KSVD)与主成分分析(PCA)相结合的SAR图像目标的组合特征提取方法。该方法首先利用核的奇异值分解得到图像非线性的代数特征,然后进一步经过PCA变换得到图像的最终分类特征。实验中,将本文提出的KSVD+PCA两步特征提取方法与PCA、SVD、KPCA、KSVD方法分别结合简单、快速的最近邻分类器在MSTAR坦克数据上进行了比较,实验结果表明,KSVD+PCA方法不仅有效地提高了目标的正确识别率,而且大大降低了对目标方位的敏感度,在目标方位信息未知的情况下,识别率可达到95.75%,是一种有效的SAR图像目标特征提取方法。     

基于改进的核判别分析的人脸识别算法研究

由于目前面临光照、表情、姿态等影响,人脸识别是计算机视觉领域中的一个难题.由于人脸图像蕴含着丰富的纹理信息,充分利用纹理特征也是提高人脸识别算法的有效方法.利用图像处理中信号处理和学习两种方法的优势,提出了基于Gabor小波和KDCV相结合的图像特征提取算法.首先利用小波分析提取人脸图像的纹理特征,然后用改进的核判别分析方法对提取的纹理特征进行降维,用降维后的数据作为人脸识别的特征.通过仿真实验表明,改进的核判别分析算法可有效提高人脸识别正确率,提高算法的实际应用性.     

基于IRP的Windows设备驱动程序间通讯的实现

Windows操作系统上,应用程序不能直接访问设备,访问要通过内核中的设备驱动程序实现。当系统中存在多种被控设备时,可采取一个主驱动程序控制其它设备驱动程序的方式,实现对多个设备的统一、协调的控制。文章介绍了通过在内核中传递IO请求包（IRP）的方式,实现设备驱动程序之间的数据通讯的方法,该方法首先在内存中分配一个共享数据区,并将描述该共享区域的数据结构通过IRP在驱动程序间传递,实现在驱动程序间的数据通讯。     

基于多核学习的下肢肌电信号动作识别

为了提高下肢肌电控制系统中多运动模式识别的准确性,提出一种基于多核学习(MKL)和小波变换尺度间相关性特征提取的多类识别方法.根据多核学习理论,采用二叉树组合策略构造基于多核学习的多类分类器.对下肢4路表面肌电信号进行离散平稳小波变换,用小波系数尺度间的相关性提取特征向量输入构造的多类分类器,对水平行走时划分的支撑前期、支撑中期、支撑末期、摆动前期、摆动末期这5个细分运动状态进行分类.实验结果表明,所提的多模式识别方法能够以较高识别率区分多个细分运动状态,得到比标准的单核支持向量机(SVM)分类器更好的准确性.