基于Simulink的汽车座椅减震研究

Simulink是MATLAB最重要的组件之一,它提供了一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。利用Simulink可以有效模拟出座椅上人体的振动幅值,仿真结果表明,磁流变弹性体在电流控制下,可以有效地降低振动。     

基于逆向工程的汽车座椅设计

通过逆向工程技术在汽车内饰件产品开发中的运用,使产品的开发过程更加快速、可靠,缩短整个产品开发周期。针对汽车座椅的复杂外形,基于Catia软件平台,完成了三维点云处理,曲面重建和实体构建,并将重建结果与实际座椅点云数据进行对比,分析误差不断优化,完成了汽车座椅的逆向设计。     

基于SVM的人脸识别方法研究

在人脸的特征提取及分类识别实验中,使用K-L变换提取了人脸图像的数字特征,用SVM进行分类识别,对40个人的280幅图片构成的训练样本集构造基于支持向量分量的两个不同核函数的分类器。对这40个人的其他120幅图片构成的测试样本集分类,两种分类器分别取得了9.83%和10.08%的分类错误率,分类器达到了很好的效果。     

基于统计特征的人脸识别研究

奇异值特征向量是用于图像识别的有效代数特征,但直接用奇异值特征向量做匹配进行人脸识别,识别率极低。通过对人脸图像奇异值向量和其对应的左右正交特征矩阵分析,发现图像的奇异值向量与图像的灰度范围具有相关性,即最大奇异值反映了图像灰度范围的位置,其他奇异值反映了灰度范围的宽度,而且与图像奇异值向量对应的左右正交特征矩阵能够表现图像轮廓的结构信息。基此,提出基于奇异值分解（singular value distribution,SVD）的基空间人脸识别算法,并通过ORL和ORL-IC数据库进行仿真,实验结果分析证明了图像的左右正交特征矩阵能够表现图像轮廓的结构信息。     

基于二阶LBP的人脸识别研究

文章将局部二值模式(LBP)引入到图像预处理中,以期利用LBP的性质,克服光照变化对人脸识别的影响.为进一步利用LBP模型的性质,提出一种称之为二阶LBP的新型算子并应用于人脸识别.实验结果表明,二阶LBP模型在克服光照变化上性能优于LBP模型.     

基于模型匹配人脸识别的研究

提出了基于模型匹配的人脸识别方法.利用人的脸部特征规律建立一个立体可调的模型框架,在定位出人的脸部位置后用模型框架定位和调整人的脸部特征部位,着重于解决人脸识别过程中的观察角度、遮挡和表情变化等因素影响.     

基于PCA-GA-DBNs的人脸识别算法研究

针对人脸图像数据量大和DBNs初始化权值具有指向性以及非凸目标函数易陷入局部最优的问题,提出将主分量分析(PCA)、遗传算法(GA)、深度信念网络(DBNs)相结合的新算法,并将其应用在人脸识别中.首先通过PCA对人脸图像进行处理,以减小人脸图像的数据量,然后利用GA算法对DBNs进行逐层预训练以优化其网络权值,再利用BP算法对DBNs进行微调并构造分类器.以ORL数据库为实验数据通过与其他经典人脸识别算法的比较得出,该算法不仅可以减少人脸图像数据量,而且可以克服初始权值的指向性和局部最优问题,更重要的是可以提高识别精度和识别速度.     

汽车座椅总成仿真研究

通过对汽车座椅总成进行建模,在Witness生产物流系统建模与仿真软件中进行仿真,设置好相应的参数运行一段时间后,得出不同设备的使用率,对仿真结果进行分析,然后修改模型,调整各工序达到提高设备使用率和产品的产出率。     

基于改进kNN算法的人脸识别研究

通过分析人脸识别流程和结构设计分析得出分类算法的选择决定着人脸识别结果质量;从而对经典k NN算法进行分析,提出了一种动态取得k值的改进k NN分类算法。通过实验测试,证明改进的k NN分类算法可以有效地提高识别精度的稳定性。     

基于EHMM的人脸识别

人脸识别系统从广义上说大致可以分为人脸检测、定位与跟踪,人脸表征,人脸识别,表情/姿势分析,生理分类等五个方面.人脸的特征提取和人脸图像匹配这两部分是最重要的,也是决定人脸识别系统的准确性和效率所在.采用2D-DCT变换进行人脸特征提取和EHMM模型进行人脸图像匹配(人脸识别),并用多样本加权合成的EHMM训练的方法,取得了较高的速度和识别率.     

基于隐马尔可夫模型人脸识别的研究

提出了基于HMM的人脸识别方法.根据人脸的特点建立HMM模型,然后采用奇异值分解抽取观察序列.通过对观察向量的仿真结果表明,这种方法在提高识别率和缩短计算时间方面都有很大进步.     

基于距离测度的PCA人脸识别研究

应用主成分分析法对ORL人脸库及YALE人脸库进行特征提取,采用最近邻分类器及5种不同的距离测度进行人脸识别。结果表明:不同的距离测度及累计方差贡献率对PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)人脸识别结果影响较大,在累计方差贡献率分别取0.75,0.8,0.9,0.95的条件下,对于ORL人脸库,曼哈顿距离和闵可夫斯基距离下PCA人脸识别正确识别率随累计方差贡献率增大而呈减小趋势;欧几里德距离和夹角余弦距离下PCA人脸识别正确率随累计方差贡献率增大而先增大后减小;切比雪夫距离下的PCA人脸识别正确率保持不变。累计方差贡献率取0.8,以欧几里德距离作为距离测度的PCA人脸识别算法对ORL人脸库取得最高的正确识别率为96.67%,对YALE人脸库,取得的正确识别率为95.56%,验证了算法的有效性。欧几里德距离是PCA人脸识别正确率最高的距离测度。     

基于人脸识别的面部民族特征研究

提出基于人脸识别技术的面部民族特征的主要研究方法和研究内容。通过建立中国各民族人脸数据库,利用人脸识别技术对其进行特征提取,构建民族特征的弹性模板用于采集面部全局和局部特征;采用多特征分类器对数据集进行学习,最终对人脸的民族特征进行判别;利用代数特征方法和几何特征方法对藏族、维吾尔族、蒙古族等几个民族的平均识别准确率分别达到82.2%和92.3%。相关的研究工作不仅完善了中国各民族特征和识别的研究内容和方法,同时也为民族识别提供了新的科学手段,并且丰富了人脸识别技术的研究内容。     

基于提高人脸识别效率的方法研究

作为最重要的一种模式识别分类,根据人的脸面部特征进行辨识对比进而判断是否相同,人脸识别逐步在现实生活中起到重要的作用。但当前绝大多数对比方法,耗时较长,达不到满意效果,本论文探讨一种基于小波权位的能快速提高辨识效率的方法。     

基于光照子空间的人脸识别研究

利用球面谐波模型建立的9D光照子空间进行人脸识别.用SFS方法获得人脸表面特征点深度,以特征点深度为基础,用NURBS方法重构三维人脸,并用该三维人脸的法向量计算球面谐波基图像,进行人脸识别.结果表明,以所求的球面谐波基图像为基础进行人脸识别,不仅提高了人脸表面法向量的精度,减少了运算量,而且使得人脸的识别率明显提高....     

基于互联网云计算的人脸识别算法研究

基于互联网云计算的人脸识别算法是人工智能的核心算法,也是计算机视觉发展的瓶颈所在.利用主成分分析算法对图像的特征点进行提取,并对传统的细菌觅食算法进行改进,提出了改进的细菌觅食算法(GBFA),利用改进细菌觅食算法对主成分分析法中的目标函数进行求解.将计算过程嵌入MATH-EMATICA Cloud云中,利用部署函数对图片进行操作,开发人脸识别程序Face_Recognition,并分别针对智能抠图抽丝、人脸分类、同一人物人脸匹配、寻找特定人物4种功能形态进行测试,测试结果显示,提出的基于互联网云计算的人脸识别算法对于人脸识别、人脸分类、人脸筛选等具有极强的适应性和极高的精确度.     

基于局部特征融合的人脸识别研究

针对传统的全局统计特征实现的人脸识别方法在实际应用中存在的诸多不足,本论文从局部特征角度入手探讨了人脸识别方法。首先简要分析了基于信息融合的人脸识别研究现状,在此基础上分析了基于信息融合的Gabor特征描述子基本原理,构建了基于Gabor描述子的多维局部特征融合算子,并给出了算法的具体实现方法。     

基于nRF905的汽车座椅加热系统

本文设计了车辆座椅遥控加热装置,可以自动稳定座椅温度并可使驾驶员实时掌握加热状况。     

基于人机工程学的抗疲劳汽车座椅设计

据不完全统计,每年世界上发生的数不胜数的交通事故很大一部分是由于驾驶员疲劳驾驶造成的,疲劳驾驶也因此成为造成交通事故的一大杀手。汽车座椅作为与驾驶员接触最紧密的工具,它的设计科学与否直接影响了驾驶员的疲劳程度,这也在相当大的程度上决定了交通事故发生的几率。本文将从汽车座椅对驾驶员疲劳的影响和从人机工程学方面对汽车座椅的设计两个方面做一些简单介绍。     

基于多自由度振动试验台的汽车座椅舒适性研究

随着汽车的普及,在满足基本出行需求的同时,人们对汽车舒适性的要求也越来越高。通过多自由度振动台对某汽车品牌副驾驶座椅系统的传递性进行试验,得出并分析不同加速度相同载荷工况以及不同载荷相同加速度工况下的试验结果,为汽车座椅舒适性开发提供思路和数据支持。