基于特征融合和改进RSM集成分类的BMP隐写检测

针对目前大部分BMP隐写分析方法主要采用单一特征和单一强分类器,容易产生训练样本敏感、分类精度难以提高等问题,提出一种基于特征融合和改进RSM集成分类的BMP图像隐写检测方法.方法首先串行融合Moulin和SPAM两种经典特征,然后利用序列前向选择(SFS)算法选取分类能力高的特征作为固定特征,其余特征在剩余特征空间中随机抽取,利用固定特征和随机抽取特征构造特征子集,最后在特征子集上训练成员分类器,并用多数投票法对它们进行组合.实验结果表明:和传统方法相比,在不同嵌入率下,该方法对BMP经典隐写(如LSB匹配、LSB替换、SS和QIM)的检测率均有一定程度的提高.     

硅量子点表面掺氮的电子结构计算

本文在量子点表面掺入氮原子,用第一性原理方法模拟计算硅量子点（111）面上的电子结构.本文主要解决两个问题：（1）比较研究六种不同大小的量子点结构掺杂和未掺杂氮原子情况下的带隙宽度和电子态密度变化;（2）分别用广义梯度近似（GGA）和局域密度近似（LDA）两种不同的算法计算六种量子点结构的带隙宽度和态密度,并比较GGA和LDA算法的特点.计算结果发现：带隙随着量子点的尺度变小而展宽,这符合量子受限规律;在量子点表面掺杂氮原子会减小带隙宽度;重要的是发现LDA算法对局域态更加敏感.     

Armijo线搜索下谱共轭梯度法全局收敛的一个充分条件

在一般假设下,提出并证明了Armijo线搜索下谱共轭梯度法全局收敛的一个充分条件,分析了充分条件的优越性。分析结果表明:1)该充分条件的一个推论是文献[9]中定理1弱化后的结果;2)谱参数对谱共轭梯度法的全局收敛性起着重要的调节作用;3)该充分条件为构造全局收敛的谱共轭梯度法提供了依据。     

总括热吸收率的基本辨识

加热炉二级控制系统通常采用总括热吸收率法作为核心模型,而总括热吸收率既是结构参数的函数,也是操作参数的函数,因此其辨识较为困难.以宝钢2050热轧厂3号加热炉进行的拖偶实验为例,详细阐述了基本辨识的过程.对实验数据进行整理,并采用表面温度梯度法反演CF.推导了CF基本辨识体系的完整表达式,同时对辨识结果进行必要的分析.反演过程中发现,当采样点较多时,反演的钢坯表面热流呈振荡趋势,这是采样周期与测量系统的分辨率不匹配所导致的.由基本辨识的sCF曲线可知,当钢坯静止时,在同一位置处CF值是变化的,这证实了CF动态补偿的必要性.     

基于互信息和文化基因算法的网络流量特征选择

利用文化基因框架的引导,提出一种结合了封装和过滤的混合型特征选择算法.该算法在传统的遗传算法中采用了基于互信息的局部搜索算法,全局搜索以分类器精度为适应度函数,保证得到全局最优解;局部搜索以联合互信息为评价指标,加快了寻找最优特征子集的收敛速度.实验表明,与现有算法相比,该算法在特征数量和计算复杂度上有显著改进,采用该算法的网络流量识别方法能以更少的特征获得更高的分类精度.     

基于Gabor小波和LPP的浮选过程泡沫纹理特征提取及应用

针对Gabor小波进行特征提取时易造成维数灾难和识别效率不高的问题,提出一种基于Gabor小波滤波和局部保持投影(LPP)降维算法相结合的泡沫纹理特征提取方法.首先,利用Gabor滤波器获得原始泡沫图像5个尺度和8个方向的高维特征描述向量;然后,利用LPP算法得到降维特征向量;最后,利用此降维特征向量通过反向传播(BP)神经网络进行不同工况下泡沫类别的识别,进而指导实际矿物浮选生产.实验结果表明,相对于传统的GLCM方法和Gabor小波纹理特征提取方法,该方法可有效降低泡沫纹理特征向量维数并具有更高的识别效率.     

A robust face recognition method using multiple features fusion and linear regression

This paper presents a robust face recognition algorithm by using transform domain-based multiple feature fusion and lin- ear regression. Transform domain-based feature fusion can provide comprehensive face information for recognition, and decrease the effect of variations in illumination and pose. The holistic feature and local feature are extracted by discrete cosine transform and Gabor wavelet transform, respectively. Then the extracted holistic features and the local features are fused by weighted sum. The fused feature values are finally sent to linear regression classifier for recognition. The algorithm is evaluated on AR, ORL and Yale B face databases. Experiment results show that our proposed algo- rithm could be more robust than those single feature-based algo- rithms under pose and expression variations.     

高光谱图像半监督局部稀疏嵌入降维算法

针对目前高光谱图像半监督降维算法中基于流形学习的开放性选择近邻参数问题,以及利用传统算法不能有效地获取标签数据的局部信息,提出了一种无需考虑近邻参数的半监督局部稀疏嵌入（SELSE）算法.该算法基于稀疏表示理论,通过求解范数优化问题构建稀疏系数图,并且利用有限的标签数据最大化类间信息,提取高光谱图像的特征.在AVIRIS高光谱遥感图像的Indian Pine数据集上进行仿真实验,结果表明所提出算法在分类精度和计算效率上都有所提高.     

彩色分量流形特征融合的人脸识别

对人脸图像RGB彩色空间三分量的非线性流形嵌入进行了分析,提出一种结合了流形学习技术和图像彩色信息的人脸识别方法。 该方法对人脸图像的彩色三分量分别采用局部线性嵌入（LLE）方法进行特征提取,提取的特征进行归一化处理和特征融合,采用线性判别分析（LDA）增加分类判别性,最后采用k最近邻法（kNN）进行分类。 该方法中提取的特征,能够保持人脸图像数据的非线性结构,同时利用了人脸图像的彩色信息。 对比实验结果表明,利用了彩色信息的三分量流形学习特征融合方法,比Fisherface特征灰度图像和单个彩色分量的人脸识别性能有所改善。      

济南泉城聚落空间形态与生态环境的关联嬗变

回顾济南自春秋战国到清代末期巧用自然环境、构建特色风貌的城市生态化建设发展历程,从有机结合景观环境的城市泉水水系、由泉而生的适宜人居环境以及趋利避害的城市防灾措施三方面,分析了农耕时代济南先民因利自然的聚居环境营建理念和趋利避害的朴素生态智慧实践。反思自然生态环境的恶化给济南的聚居条件带来了的负面影响,通过梳理近年来济南生态环境重建工作推动城市可持续发展的经验,指出系统保护地域自然生态环境、促进古城营建生态智慧与新型城市功能的有机结合、实现人居环境与自然环境的和谐交融是当代城市建设的理想目标。