一种基于近邻稀疏表示的人脸识别新方法

稀疏表示近些年来被广泛用于人脸识别。由于在现实中,同类图像之间往往不可避免存在光照、姿态、甚至遮挡等差异,如果使用这些有各种差异的图像样本去表示某一特定状态下的图像,则表示的效果势必会受到影响。为进一步提高稀疏表示在人脸识别中的性能,基于原始协同分类(CRC)算法,引入近邻思想,即在各类训练样本中分别寻找与测试样本相近的若干样本,以构建新的近邻样本集;在此基础上进行协同表示,并利用每类样本系数分别重构待测样本,最后基于重构样本集再次协同表示。这种基于近邻样本的二次稀疏重构表示法,使识别更精确,并在一定程度上提升了运行效率。在ORL,YALE,FERET及AR人脸数据库上通过仿真验证了该方法的有效性。
     

不同主导模式下工业共生链的定价决策研究

工业共生链管理是提高不同链之间经济效益与环境可持续发展的有效手段。为研究不同主导模式下工业共生链中各企业的定价问题，建立一个由废弃物供应商和产品制造商组成的两级工业共生链模型，采用博弈论分析方法求得不同主导模式下废弃物供应商和产品制造商的最优定价和利润模型，在此基础上进一步分析了共生程度、废弃物利用率、单位利润值对工业共生链中各方收益的影响。研究发现：不同权利结构会导致各利益主体的最优价格和最大利润不同，当制造商处于主导地位时工业共生链总收益高于供应商主导；随着共生程度和废弃物利用率的增加,工业共生链中制造商和供应商均可获得更多的利润。最后，通过算例分析，验证了结论的有效性。