《装在口袋里的爸爸:身体调换机》

<正>聪明饭、摇钱树、后悔药、美梦制造机,爸爸以前发明的东西让杨歌心有余悸。这次,爸爸又有了新发明——身体调换机!一开始,杨歌很不待见这个新发明,不过后来转变看法了。因为他发现,有了身体调换机,他可以扮演很多不同的角色:成为人人称赞的优秀学生,变成受学生爱戴的老师,当一回万众瞩目的明     

基于加权局部梯度直方图的头部三维姿态估计

在实时估计人的头部三维姿态时,基于局部梯度方向直方图的面部特征表示方法容易受到背景和环境的影响,其检测精度无法满足实际需求。为了减少图像或视频序列中背景和环境的影响,提出了一种新的对面部特征进行描述的方法,即基于肤色权值和高斯权值加权的局部梯度方向直方图特征表示方法。在具体计算时,首先进行人脸检测并将人脸区域缩放到统一大小,然后计算人脸区域每个像素点对应的梯度方向,接着计算肤色权值并利用肤色权值和高斯权值对梯度方向进行加权得到加权局部梯度方向直方图,从而强化面部特征在直方图中的比重,有效减小背景对头部三维姿态估计的影响,最后利用非线性支持向量回归机求解加权局部梯度方向直方图与头部三维姿态之间的关系。实验结果表明:该特征表示方法具有更高的检测精度。     

线性代数中向量组的问题牵引-模块化教学研究

针对学生学习向量组相关知识时存在的概念难以理解,证明没有思路等问题,结合知识结构和特点,制定了问题牵引-模块化教学方法.以激发学生的学习兴趣和主观能动性,突破学习内容的重点和难点,充分夯实基础,达到良好的教学效果.     

局部Fisher向量编码与交叉视角二次判别分析的人头重识别

目前行人重识别主要是基于完整人体的研究,但是某些特定场景下,完整行人图片难以获取,因此本文建立一个基于人头的重识别数据库,并提出了相关算法.算法采用局部Fisher向量编码和交叉视角二次判别分析算法,首先基于HSV颜色信息去描述特征,使用高斯混合模型对特征数据建模,然后Fisher向量加权聚合,最后对样本的低维特征子空间和度量矩阵同时进行学习.实验及分析证明了基于人头的重识别算法的可行性,其中基于Rank1的重识别率达到89.29%.     

空中目标辐射源的个体识别方法

针对传统的辐射源个体识别方法在低信噪比环境下识别性能不佳的问题,提出了一种空中目标辐射源的个体识别方法,该方法利用经验模态分解和变分模态分解得到信号不同频率的模态分量,将各模态分量的多尺度排列熵作为特征,利用主成分分析对数据进行降维,并采用支持向量机分类器进行辐射源个体识别。仿真结果表明,该方法对相位噪声、频率漂移以及谐波失真等细微特征的识别性能明显优于传统方法,并具有良好的抗噪性。     

聋人高等融合教育的学习支持服务探究

聋人高等融合教育有利于构建"宽容、无差异"的校园文化与"平等、融合"的社会环境,有助于聋人融入主流社会。融合教育的实施需要完善的支持系统,在分析我国聋人高等融合教育现状的基础上,从学校角度探讨了无障碍学习环境、差异化教学、人员保障方面的学习支持服务,以期为聋人高等融合教育的发展提供借鉴。     

基于mRMR与因子分解机的分类模型研究

很多学者用“全球恐怖主义研究数据库”GTD数据集，采用博弈论、K近邻法和支持向量机等分析恐怖事件的聚集性，已经取得一些成果.但在前期研究中未有很好考虑数据的稀疏性以及高维度多冗余等会导致聚集分类准确率不高的问题.本文提出一种基于最小冗余最大相关与因子分解机结合的TFM分类模型，使用增量搜索方法寻找近似最优的特征解决高维度多冗余问题和FM方法解决数据稀疏问题，并对预处理后的恐怖袭击事件数据用TFM模型做量化分类.文中使用朴素贝叶斯NB、支持向量机SVM、逻辑回归LR与TFM等4个模型的“马修斯相关系数”MCC进行比较，结果显示TFM的MCC相对于其他三个模型NB、SVM、LR分别提高了49.9%,2.5%,2.3%，可见TFM模型有一定可行性.     

PLC控制技术在液化石油气站自动化监控系统中的应用

为了提高储罐与机泵操作的安全性,优化站库的自动化控制系统,可在液化石油气储罐与机泵上安装PLC,从而实现远程监控联锁保护系统的应用越来越广泛。本文对液化石油气储罐与机泵的PLC系统应用功能特点、系统性能与现场配置及日常维护分别进行阐述。     

基于格的两轮多重签名方案

为了抵抗量子攻击且进一步降低通信代价，基于代数格提出了一种支持公钥聚合的两轮多重签名方案(TLMS方案)，其安全性可归约于求解环上小整数解(Ring-SIS)问题，并在随机预言机模型下给出方案的安全性分析.相比于现有多重签名方案，基于格上困难问题构造的TLMS方案生成多重签名时仅需进行2轮交互，具有较小的计算开销和通信开销，可满足量子时代最新的安全需求.