基于支持向量机的人脸姿态判定

对于多姿态人脸检测中的姿态判定问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的人脸姿态判定算法。将人脸姿态划分成6个类别,从一个多姿态人脸库中手工标定出1800幅人脸图像作为训练样本集,分别训练基于支持向量分类(SVC)和基于支持向量回归(SVR)2种姿态分类器。另外标定出300幅人脸图像作为测试样本。SVC方法和SVR方法分别取得了1.67%和3.33%的分类错误率。其中SVC方法的分类效果明显优于在传统方法中效果最好的人工神经元网络(ANN)方法(分类错误率为3.33%)。对比实验结果表明,SVM方法对于解决姿态判定问题是很有效的。     

基于Bagging的LDA集成算法及其在人脸识别中的应用

针对线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)在处理人脸图像时对局部变化识别不稳定性的问题,提出一种基于Bagging的LDA人脸识别方法 Bagging LDA.首先将人脸图像集划分成若干子图像集,然后将Bagging应用于每个子图像集并融合初始图像集构建多个LDA分类器,选择其中一个分类性能最好的分类器作为集成基分类器,最后使用权重投票的方法将各个基分类器的分类结果进行组合.仿真结果表明,Bagging LDA算法识别性能好,精度较高,在图像遮挡、表情变化等条件下仍具有较强的稳定性.     

基于遗传算法进化的数字图像处理

人脸表情识别是目前数字图像处理领域比较活跃的研究课题。本文提出一种采用遗传算法进化的支持向量机对人脸表情进行分类的新型算法。先提取静态人脸表情特征,然后采用遗传算法自动选择最优的支持向量机核函数,最后采用这种新型分类器进行了人脸表情的分类和识别。在Yale人脸表情库上进行了测试人不参与训练的仿真实验,并与最近邻分类器进行比较,提出的方法取得了更好的识别结果。     

特征集和分类器融合技术在表情识别中的应用

提出了一种新的人脸表情识别技术,即采用两个不同的特征集相结合的集成方法。首先,使用Gabor滤波器和局部二进制模式建立支持向量机分类器池,然后使用多目标遗传算法搜索最佳的集合作为目标函数,最佳集合确保了低错误率和集合规模的最小化。分别在JAFFE和Cohn-Kanade两个人脸库上设计实验。研究结果表明:本文所提出的方法比使用单一的特征集和单分类器的传统方法提高了5%和10%的识别率。     

基于Gamma和AdaBoost的人脸检测系统设计

为了有效地实现人脸的检测效果,文章在AdaBoost算法基础上提出一个改进的人脸检测算法．为了有效地消除光照和成像对人脸的影响,该算法将Canny修剪算法和伽马矫正算法进行结合,有效地消除光照和成像设备对人脸的影响．并利用VisualC＋＋和OpenCV等开发工具设计了一个人脸检测系统．本系统采用20×20的人脸图像和背景图像各1000张训练了一个7层的级联分类器,每一层构成的强分类器由一组基于Haar特征的弱分类器构成．该系统通过自选137幅包含人脸和背景的图片对系统进行测试,获得94．72％的正确检测率以及26．42％的误检率．     

一种自适应加权的基于Gabor滤波器的人脸识别方法

为了改善Gabor滤波器的识别性能,提出了一种自适应的基于Gabor 滤波器的特征权重选择的人脸识别方法. 首先将训练样本进行镜像变换,由镜像偶对称图像构成探测图像集,然后把每幅人脸图像采用离散余弦变化进行降维, 经过Gabor 小波变换提取人脸特征, 再自适应地计算出不同特征对识别的不同贡献并加权到鉴别特征中,最后根据最近邻分类器分类.基于ORL和Yale 人脸库上的实验结果验证了改进算法的有效性.     

混合深度卷积神经网络对人脸年龄的分类

为了提高人脸年龄分类的精度并且减少年龄分类过程所需的时间,提出了由微调深度卷积神经网络(FDCNN)和概率协同表示分类器(PCRC)构成的深度混合模型对人脸年龄分类的方法.首先,在IMDB数据集上将VGG-Face模型微调,得到一个新的深度卷积神经网络模型;然后,用该模型提取人脸图像的年龄特征,并将其送到基于概率协同表示的分类器进行年龄分类;最后,在FG-NET,MORPH和CACD数据集上对由FDCNN和PCRC构成的混合深度模型进行验证.从验证结果可知:PCRC比支持向量机(SVM)平均分类精度高出4.6%,并且对微调的深度模型倒数第二激活层输出的特征进行分类能取得更高的分类精度;与CA-SVR,DeepRank和DeepRank+相比,FDCNN和PCRC构成的混合深度模型的分类平均绝对误差分别低1.24,0.14和0.06;与由DCNN和SVM构成的分类模型相比,该混合深度模型的年龄分类精度高出3.6%.通过与VGG-Face模型各层运算时间分布对比可知该混合深度模型的分类时间大幅减少,因此混合深度卷积神经网络能很好地进行人脸年龄分类.     

基于局部二元模式算子的人脸性别分类方法

提出了两种基于局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)算子的人脸性别分类方法:级联LBP方法和boosting LBP方法.前一种方法遵循从局部到整体的级联策略,使用LBP算子对由小波分解得到的细节图像进行特征提取,以达到扩充特征提取范围和增强所提取特征的有效性的目的,随后采用自适应加权机制对人脸图像的各个分块赋以不同的权值.后一种方法采用可变尺寸的子窗口对人脸图像进行扫描,在扫描所得的每个子窗口中,使用LBP算子对该子窗口提取LBP直方图.计算样本图像的LBP直方图和模板的LBP直方图之间的度量,并由此构建弱分类器集.利用Adaboost算法选取最有效的若干个弱分类器集组合成为强分类器.进行了三个基于LBP算子的人脸性别分类实验,实验所使用的训练集和测试集皆选自FERET人脸数据库.实验结果证明:LBP算子能有效地从人脸图像中提取出针对人脸性别分类的特征,并可以达到人脸性别分类的目的.所提出的两种基于LBP算子的方法可以有效的解决传统LBP方法所存在的特征提取范围有限、加权机制客观性不足等问题.     

基于线性降维技术和BP神经网络的热红外人脸图像识别

结合线性降维技术与BP神经网络对热红外人脸图像进行了识别研究.首先利用主成分分析和线性判别分析对热红外人脸图像进行图像降维及特征提取,然后将提取出的热红外人脸图像特征向量用于BP神经网络的训练,得到一个鲁棒性和容错性较强的分类器,用这个分类器对热红外人脸图像进行分类识别.实验结果表明,由于所提方法在提取便于分类的模式特征基础上,采用神经网络作为分类器代替特征向量间的欧氏距离判别,获得了较高的热红外人脸图像识别率.     

基于多方向Gabor特征图协同表示的鲁棒人脸识别

为提高基于稀疏表示分类(SRC)算法在可变光照、姿态和表情下的人脸识别性能,提出一种基于多方向Gabor特征图(MGFM)和协同表示分类(CRC)的鲁棒人脸识别方法。首先,对人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换,并融合同一方向不同尺度的Gabor特征;其次,在每个方向的融合特征图上提取Gist特征。在进行人脸识别时,可采取2种方法:1)将人脸图像所有方向的Gist特征直接串联或自适应加权后串联构成人脸全局特征向量,并使用协同表示分类器得到识别结果;2)对人脸图像每个方向的Gist特征向量分别使用协同表示分类器进行预分类,预分类时使用自适应K近邻策略确定候选类并进行评分,取总得分最高的类作为识别结果。最后,在ORL,Extended Yale B和AR等人脸数据库上开展人脸识别实验,由提出的方法分别取得99.8%,100%和99.7%的识别准确率和较快的执行速度。研究结果表明:本文方法利用多方向Gabor特征图(MGFM)建立人脸图像的特征表示能有效描述人脸局部信息,利用自适应K近邻策略改进协同表示分类算法能取得较高的识别准确率和执行效率。     

基于层间平均位移比的粘滞阻尼器布置方法

为提升粘滞阻尼器的减震效果,减少计算量,提出1种以各层间平均位移比为目标函数的粘滞阻尼器优化布置方法。即将各楼层在正负方向的最大层位移的平均值作为各层的层位移,以此计算各层的层间位移,通过各层间位移的比例来布置、分配粘滞阻尼器。不同布置方案下,案例结构中的粘滞阻尼器的响应对比结果表明,本文的布置方案在取得良好减震效果的同时,计算更为简便;相比于以层间位移比为目标函数的布置方法,采用本文的布置方法,结构的最大层间位移最大减震率、最大层间速度最大减震率、最大层间加速度最大减震率分别提高了109%、485%和441%。     

类风湿关节炎并发心血管系统损害43例临床分析

对43例类风湿关节炎急性活动期进行系统检查，发现并发心血病变较为常见，并可引起严重后果。心包积液、二尖瓣狭窄各占35.3%、心律失常55.8%。心脏传导阻滞20.9%、冠状动脉炎9.3%、左心室血栓5.9%。揭示在诊治类风湿关节炎同时应重视心血管系统病变的时期诊断和治疗，对改善预后具有重要意义。     

排序融合算法在校园网搜索引擎中的应用

网页排序技术是搜索引擎的核心技术之一. 校园网搜索引擎是指以一个校园网内的Web网页为搜索内容的搜索引擎. 由于校园网相对于互联网和内联网的特殊性,各种启发式条件对校园网网页排序优化的影响及排序融合技术在校园网搜索引擎的作用是研究的重点. 实验结果表明各个启发式条件的影响和实验数据集有关,而不同启发式条件组合经过排序融合后所获得的查全率差别很大(2%～48%). 查全率大于35%的启发式条件组合至少包含4个启发式条件,即校园网搜索引擎的排序需要依据数据集综合考虑多个启发式条件的排序结果. 排序融合技术是校园网搜索引擎具有良好的查全率的必要技术之一. 基于排序融合技术的网页排序模块已经应用于清华大学校园网搜索引擎中.     

配合物各级配离子摩尔吸光系数的关系

在研究Ｍｏ（Ⅴ）、Ｃｏ（Ⅱ）、Ｂｉ（Ⅲ）和Ｆｅ（Ⅲ）与硫氰酸根形成各级配离子摩尔吸光系数的基础上，得到一个配合物中各级配离子摩尔吸光系数的关系式ｌｏｇΔεｎ＝ｌｏｇε１＋δλ（ｎ－１）．用来估算配合物中各级配离子摩尔吸光系数，与其实验值符合的百分相对误差小于２％．     

基于视觉特性的多尺度对比度塔图像融合及性能评价

针对同一场景可见光与红外图像的融合问题，提出了一种新的多尺度对比度塔图像融合方法．该方法利用对比度金字塔数据结构得到图像的多分辨序列，采用基于视觉特性的融合算子在图像的相应各级上融合源图像的细节，再通过金字塔逆变换重构出最终融合图像．这种图像处理方法具自适应性，不随各自输入图像的灰度特性而改变，同时增强了融合图像的对比度，产生了较好的视觉处理效果．对熵、交叉熵和互信息3种量化评价标准的进一步分析表明，该方法比传统的Laplacian金字塔、比率低通金字塔和小波变换融合方法的性能更加优化，其中熵提高了0．5％～3％，交叉熵降低了13％～78％，互信息提高了1．8％～8．4％，评价结果与目视效果吻合良好．     

南方山荷叶自然种群无性繁殖初步研究

分析了南方山荷叶自然种群的无性繁殖 结果显示在自然种群中有 4 5.35%的植株进行无性繁殖 ,每个无性繁殖植株含有 2～ 37个个体 ,其中营养个体为 0～ 2 9,占总个体数的 0 %～ 10 0 % ,性成熟个体数为0～ 15,占总个体数的 0 %～ 10 0 % ;南方山荷叶在进行无性繁殖时主要通过其根状茎前端的顶芽向前生长形成主干 ,通过侧芽形成侧枝 ;在每个无性系中可形成 1～ 7个主枝 ,每枝有 1～ 13节 ,每年形成 1节 ,每节重 0 .6～2 3.7g ,有根 1～ 4 8根 ,根状茎每节长度为 6 .6～ 35.1mm ,横切面直径 5.55～ 18.2mm ,节上叶迹大小为 5.35～2 0 .0mm 植株年龄和荫蔽度是影响无性繁殖的重要因素子 ,种内、种间竞争以及水分条件也不同程度地影响着无性繁殖 无性繁殖在南方山荷叶的生态适应过程及进化中具有重要的作用     

一种新的片上网络拥塞感知容错路由算法

提出一个有效的路由通道选择机制,实现了基于片上网络(networks on chips,NoC)的拥塞感知的自适应容错路由算法(congestion-aware adaptive fault-tolerant routing algorithm,CAFR).该算法基于Up*/Down*路由算法得出源节点到目的节点每条路径的转向概率,再根据每条链路的两端路由器剩余内存时隙得出一个加权链路,最后由每条路径权重值和其路径的转向概率计算出源地址到目的地址各条路径的总权重值.实验结果表明,在无故障条件下,该算法的平均延迟和平均吞吐率都能维持较好水平.在故障条件下,该算法相对其他算法在吞吐量衰减方面有很大改善,尤其在故障率达到20%时,该算法吞吐量只有44.32%的衰减,而其他有容错性能的算法衰减达到48%~70%.     

几种中国栽培灵芝品种的RAPD及rDNA分子标记鉴定

以常见几种中国栽培灵芝菌株为研究材料,运用RAPD、18SrDNA和ITS 3种分子标记来分析各灵芝菌株之间的亲缘关系,同时比较3种分析结果,探索适于灵芝属研究的技术方法。RAPD分析结果表明,6种菌株在相似性系数为0.584的水平上聚为3类:Ganodermaluidun、GanodermaluidumHG、Ganodermasinenses和Ganodermaatrum为一类;Xuezhi和Coriolusversicolor各单归为一类。ITS分析结果显示,灵芝菌株间相似性较低(43.8%～88.0%),其中Ganodermasinenses和Xuezhi的相似性为43.8%,在较低相似性水平上,Ganodermaluidun和Ganodermasinenses归为一类,Coriolusversicolor和Xuezhi各单归为一类,这与RAPD分析结果一致,也与传统分类结果基本一致。18SrDNA分子标记显示的结果与前两种分析结果有很大差异,说明18SrDNA分子标记并不适合灵芝属的分类研究。     

孝感稻田地区玉米螟发生与防治的研究

作者在孝感市以水稻为主的稻棉混作地区,对稻田轮作玉米的玉米螟发生与防治进行了研究。结果表明：孝感稻田地区玉米螟一年发生4代,第三代为多发代,各代成虫盛发期分别为5月中旬（越冬代）、7月上中旬（第一代）、8月上中旬（第二代）、9月上中旬（第三代）,世代重叠明显。玉米不同播种期与玉米螟为害的关系密切。在心叶期进行防治,以4.5%高效氯氰菊酯EC450mL/hm^2防效最好,其次是5％锐劲特悬浮剂150mL/hm^2和50％甲胺磷EC450mL/hm^2,校正防效均达90％以上。     

基于碳化硼慢化体和涂硼微结构中子探测器的通用中子能谱仪设计和解谱方法研究

本文提出了一种基于碳化硼慢化体和涂硼微结构中子探测器的通用中子能谱仪设计方法, 获得了计算最优慢化体厚度和探测器响应函数的通用公式, 并用蒙特卡罗方法进行了验证和修正, 可实现对中子能谱仪的快速设计. 该类能谱仪可实现各中子响应函数之间的解耦, 使每个探测器对各个分立能量区间的中子最为敏感, 具有较强适用性和灵活性. 基于该方法, 我们设计了一个用于硼中子俘获治疗（BNCT）超热中子能谱测量的能谱仪, 通过Gravel算法实现了中子能谱解析, 并提出了一种具有良好普适性的基于响应函数的预置谱设置方法. 结果表明, 该能谱仪对单能中子的峰位解析精度约为1%, 对BNCT连续谱的解析均方差约为0.76%, 具有较大技术优势和可行性.