基于PCA-二叉树的大规模图像索引技术研究

针对大数据数据库中图像索引中维度灾难问题,该文提出一种基于云的大规模图像检索技术,该方法创新性地将主成分分析法和二叉树引入到图像检索技术中,首先采用尺度不变特征变换和加速鲁棒特征描述符作为帧特征,面对大规模维度特征,将主成分分析法对帧特征进行降维,并使用二叉树表示降维后的特征,以加速研究阶段并减少存储空间,最终实现图像检索.实验表明:该文方法在降维70%的条件下,搜索精确率/召回率(Precision/Recall,PR)值能够达到传统方法20%降维条件下的PR值,并且在搜索时间上,该文方法与正常搜索相比,搜索速度得到30%～50%的提升.     

基于SURF-RANSAC配准的三维重建

为了提高三维重建中双目特征匹配的匹配效率和重建质量,在基于传统的加速鲁棒特征(SURF)匹配算法基础上,提出了一种基于SURF-RANSAC配准的三维重建算法。利用左右两幅图像来进行三维重建,首先通过Hessian矩阵来获取目标图像的初始特征点,并用邻近快速搜索算法完成初步的特征点匹配,然后融合随机抽样一致性算法(RANSAC)来优化匹配,最后利用三维坐标和纹理映射来完成三维重建。在Open CV上对该算法进行验证。结果表明,本文算法比传统的三维重建算法具有更高的精确度和更快的速度。     

基于时频域组合特征的脑电信号情感分类算法

为了提高基于脑电信号(electroencephalogram, EEG)情感识别的准确率,提取了脑电信号的时域与频域特征,并且将其进行组合形成时频域组合特征,作为不同识别模型下的输入。采用集成决策树(bagging tree, BT)、贝叶斯线性分析(Bayesian linear discriminant analysis, BLDA)、线性判别分析(linear discriminant analysis, LDA)及支持向量机(support vector machine, SVM)四种浅层机器学习算法对EEG在效价与唤醒度上进行二分类情感识别。实验结果表明,DEAP数据集在效价上,基于时频域组合特征在BT分类器下的识别精度平均达到92.54%,在唤醒度维度上基于时频域组合特征在SVM下平均识别精度达到94.62%。     

基于深度学习的高维光谱分类识别研究

光谱分类识别一直是天文学家研究中的基础问题,也是LAMOST巡天计划的一项重要任务.从LAMOST发布的海量天体光谱数据库中选取F、G、K 3种型星光谱数据,采用深度学习模型进行分类识别研究和对比实验研究,解决原有方法对光谱分类可信度低的问题.实验结果证明:对于F、G、K 3种型星的分类精确度问题,深度学习方法明显优于原有其他分类方法.     

顶点算子代数的模扩张

设(V,Y,1,w)是一顶点算子代数,W是一Z分次V-模,令U=V(○ )W,对任何v,v′∈V,w,w′∈W,定义Yu(v,x)(v′ w′)=Y(v,x)v′ Yw(v,x)w′Yu(w,x)(v′ w′)=exDYw(v′,-x)w,其中D=L(-1),则在线性扩张下(U,Yu,1,w)是一顶点算子代数.     

简述CAD/CAPP/CAM的特征技术(上)

介绍了CAD／CAPP／CAM的特征技术定义学、分类学、特征的描述等有关概念．     

鲁中暴雨不稳定能量积累和释放的研究

利用大量历史资料,分析了鲁中地区暴雨前期能量场的特征和垂直结构,发现“交替型”大气能量结构是一种重析大气量蓄能形式,同时用天气动力学理论报不稳定能量的触发机制,强调 系统的动力学特征和三维空间属性。     

复杂背景人脸的定位与特征抽取

对于人脸识别技术来讲,应包括两个部分,即“自动定位”与“自动识别”。在这篇论文中,我们提出了一种能够在复杂背景下实行精确的人脸定位的方法,这种方法是利用速度场的方法。我们使用运动图像序列,求出人脸运动的速度场向量,并对向量场取阀值经后处理得到的运动物体的范围图,然后求出运动物体边界,并用此边缘作引导搜索,对人脸进行精确的定位并提取脸部轮廓,定位五官,抽取特征值。该方法可应用于特定环境下的安全系统中     

石湖金矿矿床中金的赋存特征及其微观机理的研究

利用电子探针、电子显微镜等多种先进测试手段,对河北省灵寿石湖金矿中金矿物的赋存特征、地质环境、成色特征、成矿条件等多方面进行分析和研究,并从微观结构和金的结晶学理论上,对金、银等元素在硫化物矿物中的微观赋存机理作了深入的探讨,从而得到了某些新的信息和认识．     

基于子波变换的纹理图像的多级分割

目的基于子波变换研究纹理图像的多分辨率分割．方法提出了子波域主能量通道的纹理图像多级分割方法．以最大能量为线索,建立起由细到粗的子波分解金字塔,分割按照其逆过程,即由粗到细,将低分辨率上的分割结果传递到高分辨率上．结果在每个分辨率上优化选择分割特征,用模糊Ｃ聚类法确定分割方案,有利于纹理图像的分割,分割结果逐级精细．结论员分辨率上基本无纹理栅格,分割效果符合人眼视觉特性．