基于Hash的Top-N推荐方法

针对电子商务数据量大、用户寻找有用信息困难的现状,提出了基于Hash的Top-N推荐方法.通过两步骤Hash策略,并利用主成分分析(PCA)法,将数据降维后再通过k-means聚类量化;然后运用协同过滤,以二进制码对应实值的Manhattan距离度量用户相似性;最后计算推荐项的预测评分,将推荐列表中的前N项作为最终的推荐项目呈现给用户.结果表明:命中率(HR)与平均命中等级倒数(ARHR)的结果较好,该方法能够有效地进行个性化推荐.     

彩色序列图像人脸检测系统

介绍了一个完备、新颖的彩色序列图像人脸检测系统。该系统利用颜色信息和运动信息发现人脸可能出现的区域，然后利用人脸的几何特征进行验证，并对正确检测到的人脸提取其面部特征进行精确定位。实验结果表明，该系统具有较强的抗光照强弱变化、人脸侧转、旋转等干扰因素的能力，并能根据输入图像的质量选择输出结果的定位精度，在提高定位精度的同时确保了系统的可信度。     

基于单帧图像的超分辨率算法

随着稀疏编码与压缩传感理论的逐步发展,如何应用于图像的超分辨率成为研究热点之一.基于示例学习的算法,提出了一种新的超分辨率算法,其特点在于只基于低分辨率图像本身,没有额外的样本库,运用自然图像的自相似性与冗余性,学习低分辨率图像块与高分辨率图像块之间的函数关系.为了从图像中获取更加全面的信息,采用Guided滤波、一阶导数和二阶导数2种方法来提取特征.此外,提出了一种新的字典学习算法R-KSVD,并且改进了后项处理过程.实验结果显示,提出的算法具有较好的超分辨率效果和稳定性.     

应用小波分析研究信号消噪

噪声的去除一直是信号处理中较为关键的技术之一。小波变换在时，频两域都具有表征信号局部特征的能力，突破了传统Fourier分析的局限性，很适合检测信号的奇异现象。用Daubechies小皮分别对信号本身的奇异性，噪声的奇异性进行分析，结果表明，二者具有较大的不同。因而，将小波用于信号消噪具有重要的参考价值。     

一种眼睛特征抽取的新方法

眼睛特征对诸如人脸识别、表情识别及三维人脸重建等应用领域而言都是非常有效的信息．本文综合利用彩色信息、Gabor小波特征信息以及各特征之间的相互位置关系抽取眼睛特征．首先,在HSV彩色空间的H通道中检测瞳孔的中心位置并对眼球的半径加以估计;然后,在Gabor特征空间中构造了眼角滤波器用以检测眼角位置;最后,在前面两步检测的基础上,用样条函数拟合眼睛的轮廓．在SJTU库上的大量仿真实验验证了该方法的准确性与稳健性．