鉴别局部特征分析及其在人脸识别中的应用

由于传统的鉴别主分量分析(DKL)算法中,主分量分析(PCA)基于全局特征,难以提取人脸的局部特性,该文提出鉴别局部特征分析算法.该算法中,局部特征分析(LFA)代替PCA作为线性鉴别分析(LDA)的前端.一方面,LFA在保留大部分全局信息的同时提取局部特征.另一方面,它为信号提供一种有效的低维表示,增强LDA在小样本问题中的数值稳定和推广性能.文中结合开集模式的人脸认证领域,在PoliceFace、OCRLab人脸库和它们的组合库上对新算法和DKL算法进行实验比较.实验表明,通过结合LFA和LDA,新算法明显降低认证错误率在PoliceFace库上,等错误点错误率降低43.10%;在OCRLab库上错误率降低25.87%;在组合库上错误率降低33.16%.     

醉酒终老——试析阮籍的狂放行为

遵循儒家"善"和道家"真"的原则,具有洁癣精神的阮籍选择消极对抗现实和统治者的生活方式, 在打破传统的过程中也使自己孤独无助,最后不得不选择"醉"作为容身之地,这是阮籍必然走向的悲剧。     

东海真光层深度的遥感反演与影响机理研究

利用水色遥感资料,通过建立遥感反演模型获得了我国东海海域1998年逐月真光层深度的时空分布.对东海真光层深度的季节性变化特征进行了总结,并分析了关键影响因素的控制机理.结果表明,季节性温度变化、长江入海冲淡水、海流的季节性分布(黑潮及东海暖流)以及不同物理、化学特征水团的锋面过程,是导致我国东海海域真光层深度季节性变化的主要控制因素.     

一种有效的声信号特征提取算法及应用

针对复杂模式识别中的特征提取与选择问题,结合时间序列的参数模型和Fisher判别准则,提出了利用AR模型来拟合模式样本的时间序列,将模型参数作为原始特征矢量,然后在Fish—er鉴别准则函数取极大值的条件下,求得一组最佳鉴别矢量,最后再将高维原始特征矢量投影到这组矢量空间上来构成低维特征矢量的有效特征提取方法,对6类战场声目标的实测样本数据进行了实际的特征提取,分析了所提取特征的统计分布特性,并采用BP网络对用该算法所提取特征的有效性进行了检验,取得了令人满意的识别效果。     

从“声称”与事实说起--评奥斯汀与斯特劳森在“为真”问题上的争论

奥斯汀在具体的"声称"与事实问题上的论述是非常有见地的,然而,他在"为真"问题上所持的符合论却不能令人信服;相反,尽管斯特劳森在具体问题的论述中有一些不合理之处,但是他的言语行为理论却是非常有启发意义的。     

中药电化学指纹图谱的原理、特点和用途

针对中药真伪鉴别和质量评价这一富有挑战性的问题, 研究了中药电化学指纹图谱技术. 在恒温、恒压条件下, 以丙二酸作为主要耗散物, 针对不同成分的中药对振荡反应机理产生不同的影响, 从而引起振荡体系电极电位-时间曲线形状的不同变化为特征的B-Z化学振荡体系, 就电化学指纹图谱的原理、特点和用途等进行了详细的研究和讨论, 成功地提出了一种经济、简便、易行和有效的鉴别与评价中药的科学方法.     

大块非晶合金Zr64.80Cu14.85Ni10.35Al10的室温超塑性

通常大块非晶合金在室温单轴载荷作用下表现出极其有限的塑性变形能力, 其塑性变形量一般不超过2%. 通过合理的合金成分设计, 采用铜模吸铸法制备了直径为2 mm的Zr_64.80Cu_14.85Ni_10.35Al₁₀非晶棒, 用X射线衍射和示差扫描量热仪研究了该非晶的结构和热稳定性, 并用单轴压缩试验研究了其室温下的塑性变形行为. 研究结果表明, 该非晶合金的玻璃转变温度和晶化温度分别为646和750 K, 其显微硬度为594.7 Hv. 压缩试验中, 在工程应变和工程应力分别达到9.05%和1732 MPa, 即真应变和真应力达到9.42%和1576 MPa时, 非晶棒开始发生屈服; 屈服后, 随着载荷增大及应变量的增加, 非晶试样被压成圆饼状, 在工程应变量大于70%, 即真应变量超过120%时, 尚未发生断裂, 表现出室温超塑性. 通过合理的合金成分设计, 成功制得具有室温超塑性的新型大块非晶合金.     

基于最大间距准则(MMC)新的有效特征提取方法

基于最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)下,提出一组具有标准正交性的最佳鉴别矢量的计算方法和一组具有统计不相关性的最佳鉴别矢量的计算方法。这种方法的目的是寻求一组最佳鉴别矢量既要使投影变换后的特征空间的类间散度最大,而类内散度最小;又要减小最佳鉴别矢量间的统计相关性。与原MMC特征提取方法相比,新的特征提取方法降低了甚至消除了最佳鉴别矢量间的统计相关性,提高了识别率。通过分别在ORL人脸库和NUST603人脸库上实验结果表明提出的具有统计不相关性的MMC特征提取方法在识别率方面整体上好于原MMC特征提取方法和常用的主成分分析(PCA)法。另外,揭示了MMC准则特征提取与Fisher准则特征提取的内在关系。     

基于CCA的增强线性鉴别分析

为了有效地融合Fisher线性鉴别分析与最大散度差鉴别分析所抽取的特征,得到更加全面反映原始样本的鉴别特征集,提出了基于典型相关分析的增强线性鉴别分析方法.利用Fisher线性鉴别分析和最大散度差鉴别分析方法提取两组鉴别特征,根据典型相关分析对这两组特征进行融合,获得更具鉴别力的典型鉴别特征.经过ORL标准人脸库实验,验证了所提算法的有效性.     

i-内射半模

该文给出了i-内射半模的概念及一些较好的特征刻划,并讨论了内射半模与i-内射半模的关系.主要有左R半模E是i-内射半模当且仅当反变函子HomR(-,E)真正合,并通过给出弱内射半模的定义得出左R-半模E是内射半模当且仅当E既是弱内射半模又是i-内射半模.