融合全局和局部特征的稀疏表示人脸识别方法

针对人脸识别中如何提取到有效判别特征的问题,提出一种融合人脸图像全局和局部特征的稀疏表示人脸识别方法。首先将人脸图像用融合的特征提取算法进行特征降维,然后利用稀疏表示分类器对人脸图像进行分类判别。在ORL、Yale和FERET人脸数据库上的实验结果验证了融合算法在提高人脸识别精度方面是有效的。     

基于红外图像序列的排球运动关键技术特征提取方法

针对现有运动技术特征提取方法中运动目标特征提取不准确的问题,提出了一种基于红外图像序列的排球运动关键技术特征提取方法 .首先,获取红外图像序列的排球运动图像,并对红外图像序列中的运动目标进行检测和提取,进一步用图像分割方法进行边缘分割.然后,基于视点跟踪切换方法进行阈值分析,实现对运动目标的准确跟踪和提取.实验表明,提出的方法准确性和效率均高于传统方法 .     

基于置信度准则的电能质量模糊综合评价方法

在综合考虑了影响电能质量的各种稳态和暂态因素后,建立了电能质量综合评价层次递阶模型,提出了一种采用置信度准则的模糊综合评价方法,实例计算结果表明,该方法比传统的模糊综合评价方法能更好的区分电能质量等级并能对电能质量进行定性与定量评估．     

基于出行时间的轨道交通站间距探讨

轨道交通站间距的大小对于出行者的出行时间具有重要的影响.通过Wardrop用户平衡原则揭示出出行者选择最短出行时间的行为特征.引用了基于出行时间最小的轨道交通站间距模型,指出了模型中假设乘客从起点到出发站和从出发站到目的地均采用步行方式不合实际出行状况.并且对于不同的到站距离,乘客采取的到站方式也是不同的.在此基础上提出合理的轨道交通的站间距能减少乘客出行时间,方便乘客出行.并通过案例进行了定量分析.     

基于改进局部保持映射的图像特征提取算法

针对目前局部保持映射算法(LPP)因忽略类标识信息而造成的计算效率问题,提出了基于类标识信息的监督局部保持映射算法,并将其用于图像特征提取中,该算法通过用类标识信息指导最邻近图构造过程来提高算法的效率,仿真实验的结果表明,该方法可以有效提高传统局部保持映射算法的运算效率,提高图像特征提取性能.     

一种优化的高光谱图像特征提取方法

众所周知,特征提取方法在降低计算复杂度和增加高光谱图像分类精确度方面十分有效,针对此,提出了一种优化的图像融合和迭代率波的特征提取方法。首先,将高光谱图像分割成多个相邻波段的子集;然后,通过均值法把每个子集中的各个波段融合在一起;最后,对融合后的波段进行递归滤波处理,获得分类的特征信息。结果表明,该方法展示出较高的分类精确度。     

等宽不等间距光栅光强分布的计算

本文从夫琅禾费单缝和双逢衍射理论及光栅理论出发,采用复数积分法和矢量图解法推导出等宽不等间距光栅衍射的光强分布表达式．     

基于特征的弹性图匹配人脸识别算法

提出一种基于特征的弹性图匹配人脸识别算法(FEGM).它包括两个步骤,首先利用Gabor进行人脸特征(如眼、鼻子、嘴等)的检测、定位,提取一组Gabor小波系数矢量;然后在代价函数的约束下,对各个特征都执行弹性图匹配,并使总体代价函数尽可能的小,从而得到联合识别结果.在Yale人脸库上的实验表明,识别率确实得到提高.     

基于多特征提取的识别算法数学建模优化研究

数据建模优化在多特征提取领域应用广泛,基于统计特征和基于结构特征的识别算法需要在数学建模优化下实施,可以改变图像的输入结构,从而能够对图形的统计特征进行提取,采取网格划分方法,对图像进行划分,然后对网格内文字像素进行比对,保证文字图像能够通过细分类模式进行识别.     

几何特征表达及基于几何特征的建筑物提取

通过分析高分辨率遥感图像中建筑物光谱特征存在严重的“同物异谱”和“同谱异物”等情况,发现建筑物的几何特征比其光谱特征更加典型. 在总结了建筑物的一些典型几何特征之后,进行了基于几何特征(面积特征、矩形拟合度特征、长宽比特征、走向特征)的建筑物提取实验,发现利用几何特征能够比较有效地提取到建筑物. 由于图像分割离不开光谱特征,即建筑物几何特征的计算受到其光谱特征的影响,依据几何特征的建筑物提取结果不是非常令人满意的. 高度特征是建筑物最典型的几何特征之一,因此将高度特征引入到图像分割和建筑物提取过程是提高建筑物提取精度的新方向.     

基于迹准则的空频格码的设计

通过对空时格码与空频格码内在联系的理论分析,提出原本用于设计空时格码的迹准则也可以用于空频格码的设计,且仿真表明用迹准则设计出的空频格码性能明显优于已知的其他空频格码.文中还通过对迹准则的改进,使其设计出的空频格码性能进一步提高.径时延、交织以及编码器状态数对码性能的影响也在文中进行了分析.     

基于颜色直方图的图像检索

在当前图像检索研究的现状上,提出了基于颜色特征的CBIR系统.采用综合特征（图像的平均值、能量、熵和方差）检索,采用直方图相交算法和曼哈顿距离公式计算图像的相似性,获得较精确的、效率较高的检索结果.     

基于特征提取的调制识别方法研究

基于特征提取的调制识别是通过分析信号在时域、频域或其他变换域的差异来提取信号的特征并对信号进行识别分类.针对调制信号载有信息的特点,从信号的瞬变信息、缓变信息以及提取方式等方面对特征提取方法进行研究,并对一些经典的信号特征以及基于时频分析的特征进行了分析,最后研究了两种分类器(神经网络和基于支持向量机)在基于特征提取的调制识别领域的应用.     

边缘保持滤波与视觉最优准则的人脸图像光照归一化

受计算摄影学中边缘保持滤波器的启发,提出一种人脸图像光照归一化方法,能有效处理复杂光照条件下的人脸识别问题. 该方法采用加权最小均方边缘保持滤波器将亮度图像精确地分解为反射层与阴影层,根据视觉最优准则进行直方图匹配映射,获得视觉质量最优的光照归一化人脸图像. 对YALE-B 与CMU-PIE 人脸数据
库的识别结果表明该方法有效.     

利用边缘密度特征提取高分辨率遥感影像中的居民区

居民区相对于其他区域具有更明显更丰富的边缘特征. 根据这一特点,提出一种利用边缘密度特征差异
进行高分辨率遥感影像居民区自动提取的方法. 该方法首先利用Mean Shift 算法平滑原始影像,然后检测平滑影
像上的边缘并拟合成直线段,最后利用影像中的边缘密度分布构建空间投票矩阵,并结合Ostu 阈值分割方法提取
居民区. 实验表明：该方法可用于提取场景比较复杂的影像中的居民区,且具有较高的准确率和鲁棒性.     

基于KECCA与PLS的水下底质回声识别

分析了增强典型相关方法（Enhanced Canonical Correlation Analysis, ECCA）的不足,提出ECCA与偏最小二乘方法（Partial LeastSquare, PLS）相结合的多特征线性融合识别模型.为解决多特征非线性融合问题,将增强典型相关方法推广到核空间中,得到了核增强典型相关方法（Kernel ECCA, KECCA）.最后,将KECCA+PLS模型用到水下底质回声识别.四种底质回声识别实验表明,采用KECCA+PLS模型,识别效果得到进一步改善.