行人检测中非极大值抑制算法的改进

行人检测是计算机视觉领域的难点和热点问题。行人检测可大致划分为3个部分:特征提取、分类和非极大值抑制(Non-maximum Suppression,NMS)。当前的研究工作主要集中在特征提取、特征学习和分类器等方向,而非极大值抑制方向鲜有改进。目前常用的非极大值抑制算法是贪心策略,抑制时只使用了单一的重合面积信息。针对该问题,在ACF(Aggregate Channel Features)检测算法的基础上,对非极大值抑制进行了3项改进,显著地提升了算法的精度,并且算法的时间消耗只有略微的增加。在INRIA数据集上,单独使用引入尺度比的动态面积阈值NMS时能降低平均对数漏检率(MR)0.99%;单独使用保留外围检测分数相近的检测窗口的策略时NMS能降低MR 1.25%;两者结合可降低MR 2.5%;结合后,再对已经被抑制的检测窗口重复抑制,MR降低了2.63%,达到14.22%。     

基于TM影像的森林三维绿量的遥感测算

以北京市八达岭林场为研究区,TM影像为数据源,结合地面样地调查数据,利用多元线性回归分析法分树种建立了北京市八达岭林场三维绿量(TGB)的估测模型。对估测模型进行评价和精度验证,得到阔叶林、针叶林、混交林三维绿量模型的决定系数(R2)分别为0.858、0.756、0.759,测算精度为85.63%。基于模型估测八达岭林场的三维绿量,总量为1 498.635万m3;与利用森林资源二类调查数据计算的地面实测三维绿量对比,测算精度为90.89%。     

不确定QoS信息下的web服务选择方法研究

针对web服务选择中存在Qo S属性信息不确定性的问题,在分析Qo S属性描述的基础上,提出一种不确定Qo S信息下的web服务选择方法,该方法分别从区间型和模糊型两方面考虑不确定Qo S信息,基于有序加权平均(OWA)算子实现区间型Qo S属性的确定化,使用联系数分析和量化web服务的模糊Qo S属性,并在此基础上设计不确定Qo S下的web服务选择模型.实验结果证实该选择算法的有效性和可行性.     

波形钢腹板混凝土组合梁挠度计算的初参数法

为准确计算波形钢腹板混凝土组合梁的挠度,推导了考虑剪切变形影响的波形钢腹板混凝土组合梁的挠曲线初参数方程.首先分析了波形钢腹板混凝土组合梁截面上剪应力的分布特点,得到了腹板剪应力的简化计算公式;然后推导了其挠曲线的初参数方程,提出了组合梁挠度的计算方法,进而对承受跨中集中荷载、两点对称荷载和均布荷载等3种典型荷载作用下的波形钢腹板混凝土组合梁的挠度进行分析,并将其结果与试验实测值、有限元结果进行比较,验证了文中理论方法的准确性和适用性;最后利用文中理论方法和有限元方法分析了跨高比和宽高比对波形钢腹板混凝土组合梁剪切变形的影响,并给出了波形钢腹板混凝土组合梁挠度计算是否需要考虑剪切变形影响的跨高比界限建议值.     

Web设计师如何帮助开发者

介绍了网站开发过程中设计师与开发者的分工合作问题,并从设计师的角度提出了有效帮助开发者的若干建议。     

腹板对复合材料夹层梁抗扭性能影响分析

应用有限元分析软件ANSYS,对腹板增强型复合材料夹层梁扭转力学性能进行研究.建立夹层梁物理模型,分析纵、横向腹板对夹层梁扭转力学性能的增强作用,考察腹板间距及厚度对夹层梁扭转角的影响,并对2种腹板的增强作用进行对比.结果显示:纵向和横向腹板均能提高夹层梁抗扭转性能,其中纵向腹板间距及横向腹板厚度对夹层梁扭转力学性能有着明显的影响.总体上纵向腹板的增强效果要比横向腹板好.     

基于全局与局部特征的嵌入式人脸识别系统

基于主成分分析人脸识别算法,提出一种基于全局特征和局部特征的加权算法,并且在嵌入式(Tiny6410)上完成系统的设计与实现.利用主成分分析提取人脸全局特征,根据特征值贡献率获取降维后的人脸子空间,采用欧氏距离匹配测试样本;用人眼检测算法、鼻子检测算法等提取每个样本的左眼、右眼、鼻子、嘴,分别建立样本集,采用主成分分析;分别计算全局和局部特征的离散度,根据离散度进行自动加权算法,给出最终的人脸识别结果.实验表明,该系统具有一定的稳定性,识别效果优于单一模块的识别.     

基于测地线采样的三维表情人脸识别

针对测地线类人脸识别算法速度慢的问题, 提出了一种基于测地线环带特征点采样的三维人脸识别方法。首先根据测地线距离以鼻尖点为中心在人脸表面绘制一系列等距测地线环; 再对测地线环带进行特征点采样构成人脸描述特征, 并进行PCA(Principal Component Analysis)运算和去相关处理; 最终使用投票法融合各环带单独结果以识别人脸。在FaceWareHouse 表情三维人脸数据集上进行的识别实验表明, 该方法识别准确率与传统测地线法相当, 而识别时间有明显减少, 平均识别时间由2. 55 s 降至0. 624 3 s。     

基于MRF与纹理特征的图像深度信息估计

提出了一种基于马尔科夫随机场(MRF)模型与多尺度纹理特征的单幅图像深度信息估计方法,该方法采用了Laws滤波器分别对图像的边缘、梯度、点进行滤波,捕捉二维场景图像中不同尺度的纹理能量以获得深度信息的特征.并根据纹理特征在不同尺度范围的不同值,计算出纹理线索与场景深度间的概率关系,在此基础上,构建MRF概率模型.MRF模型通过分析邻域系统和设计迭代准则很好地描述了纹理特征与场景深度之间的关系,最后通过迭代算法获得二维场景图像的深度信息.实验结果表明,该方法对场景深度信息的提取具有较好的效果,对于二维场景图像的场景结构、空间布局的约束较少,算法鲁棒性好.     

隐喻型术语的修辞特征研究 ——以经济学英文术语为例

无论是术语命名、术语整理还是术语规范都离不开术语分类,术语的分类研究有助于分析和描述某一类术语的共性特征,昭示其特殊性,使相关研究更具针对性和应用性。基于这一认识,文章以经济学英文术语为例,从结构形式、构词能力以及表情色彩等三方面来描述隐喻型术语这一特殊类别术语的修辞特征,并探讨这些修辞特征对此类术语认知与交际的意义。