一些具有完美匹配的循环图的D-图

在研究一般图的Tutte集时,通过Edmonds-Gallai分解定理,问题转化为研究具有完美匹配的图的Tutte集,为此引入了具有完美匹配图的D-图的概念。它对于求解图的Tutte集非常有用。鉴于此,一些具有完美匹配的循环图的D-图值得研究。     

PCA在人脸识别中的应用

利用人脸特征进行身份鉴别是生物特征识别中最直接的手段,而在人脸特征鉴别中,特征提取是很重要的一个步骤,对特征提取中最常用的算法——PCA（特征脸）算法进行了分析,归纳,并通过实验说明了不同投影轴对识别率的影响。     

关于极大二部匹配可扩图

若简单图G的每一个二部匹配都可增扩为G的一个完美匹配,则称图G是二部匹配可扩图(简称BM-可扩图)。BM-可扩图广泛地存在于相对稠密的图类之中。讨论树梯图、加强树梯图和正则加强树梯图等图类,并在树梯图图类中确定了正则加强树梯图是加强树梯图中的极大BM-可扩图的刻画。该结论与Wang Xiu-mei一起给出了三类极大BM-可扩图的完全刻画。     

基于第二代曲波的人脸识别算法研究

为了能够提高人脸识别的效果,深入地研究了第二代曲波在人脸识别中的应用.首先,分析了第二代曲波的基本理论.其次,分析了基于第二代曲波变换的加权算法.然后,分析了基于第二代曲波加权的双向二维主成分分析人脸识别算法.最后,进行了算例分析,对ORL和Yale人脸数据库的人脸图像进行了人脸识别仿真实验,实验结果表明改进的算法具有识别率高和识别时间短的优点.     

利用二元结构特征的人脸识别

提出了一种基于二元结构特征提取的人脸识别算法. 该算法将所有类进行两两组合,以两类分类器为基础,为每个两两组合类间的识别挑选最适合分类的特征构成特征选取空间. 对未知样本进行测试时,在特征选取空间中计算测试样本与所有训练类的相似度,将未知样本判断为与之相似度最大的类. 运用AT&T和AR人脸数据库对该算法进行性能测试,与其他算法相比,该算法能在较小的特征维数下获得更高的识别率.     

基于Snake模型和协作表示分类的鲁棒人脸识别方法

人脸图像的姿态和偏转角度变化严重影响人脸识别的性能,为此提出一种基于Snake模型姿态矫正和协作表示分类(CRC)的鲁棒人脸识别方法.首先,利用Snake模型提取人脸图像边缘和特征点,对偏转人脸图像进行矫正.然后,提取Gabor特征,构建特征向量.最后,采用CRC算法,对图像特征进行协作表示,根据样本图像与测试图像的残差来判断图像类别.实验结果表明,提出的方法对偏转角度、姿态、光照变化具有很强的鲁棒性.     

模糊偶图最佳匹配的计算与度量

通过模糊综合评判给出模糊偶图中边的隶属度,又给出一种简化计算的代换法,并对节省的计算量给出度量,得出一种应用效果更佳的调配方法．     

基于小波变换和小波神经网络的3D遮挡人脸识别方法

提出一种基于小波变换和小波神经网络的3D遮挡人脸识别方法.首先,对待检测人脸的深度图像进行小波变换,计算各层小波变换系数与数据库中平均人脸深度图像的小波变换系数之间的距离,通过阈值分割得到遮挡区域的二值掩膜,进而得到人脸的遮挡区域;然后,对非遮挡区域提取小波变换系数,构建小波神经网络分类器,依据小波网络的人脸空间距离进行3D遮挡人脸识别.仿真实验表明,该文方法对3D人脸的有意遮挡和无意遮挡的鲁棒性强、识别性能好.     

基于分块SIFT和GMM的人脸识别方法

当前人脸识别方法对采集环境要求严格,多是基于不变特征格,普适性不强.提出一种基于分块SIFT和GMM的人脸识别方法,首先在人脸整体和各分块图像上分别提取SIFT特征,并采用PCA方法进行降维处理,得到鲁棒性强和区分能力好的人脸特征;然后借鉴假设检验的思想,用通用的背景模型描述生物特征识别问题,并通过GMM方法和本文提出的成对模型构建人脸的背景模型和个体模型,据此计算待识别样本与注册样本之间的相似度,求取分类指数,采用分层决策框架实现人脸识别.仿真实验表明,本文方法对环境变化的识别鲁棒性强、识别性能好.     

一类图匹配等价完整刻画

利用图的匹配多项式及其最大实数根的性质完整刻画了T(2,2,2)∪T(1,1,n) 的匹配等价图类.     

人脸识别的一种新方法

提出了基于一致逼近技术进行人脸的特征抽取,实验结果表明,识别结果较主元分析技术精度高．     

核最近特征分类器及人脸识别应用

将最近特征线(NFL)、特征面(NFP)和特征子空间(NFS)分类方法推广为基于核的NFL、NFP和NFS,其优点是可直接对高维的人脸图像样本进行识别,而无需先抽取人脸图像特征,使在训练样本数较多、特征抽取在计算上难以实现的情况下也能直接识别.其中对KNFS得出了两种计算方法,一是KNFP的直接推广,二是利用核主分量分析构造非线性特征子空间.基于ORL和YALE数据库的实验验证了此方法直接识别高维人脸图像的有效性.     

Curvelet变换用于人脸特征提取与识别

针对小波变换用于人脸识别时难以充分描述人脸曲线特征的问题,提出用Curvelet变换进行人脸特征提取与识别的新方法. 将人脸图像进行Curvelet变换,提取进一步压缩的低频系数和高频各子带的Curvelet能量特征为人脸特征向量,并采用支持向量机进行特征分类与识别. 以Orl和Yale人脸库进行测试,结果表明,该方法相比小波变换法识别效果更佳,且对光照、姿态和表情变化具有良好的鲁棒性.     

基于奇异值分解的分类器及在人脸识别中的应用

提出了利用一个人脸样本的奇异值分解构造其所在类别分类器的方法,解决了人脸识别中训练样本少的问题,并给出了利用错归样本更新分类器的方法.实验表明每类仅有一个训练样本就可以得到满意的识别率,并且仅利用一个错归样本更新分类器还可以使识别率进一步提高.     

人脸识别中的零范数稀疏编码

为解决人脸识别中运算速度和识别效果之间的矛盾,提出了零范数稀疏编码算法. 该算法用零范数描述稀疏编码模型的稀疏度,通过对模型的间断点连续开拓,有效地提高了算法收敛速度. 运用ORL人脸数据库对该算法进行识别率和效率测试,并与非负稀疏编码算法和非负矩阵稀疏分解算法进行对比,表明文中提出的算法调节稀疏度的能力更强,可有效缩短运算时间,并在较短时间内获得较高的识别率.     

基于AdaBoost分类器和特征脸的人脸检测与识别

本文在人脸检测与识别技术理论研究的基础上,提出了一种有效的人脸检测与识别机器学习方法.该方法采用了海尔特征级联的AdaBoost分类器进行人脸检测,使用了特征脸的主分量分析法进行人脸识别.实验结果表明该方法能较快地定位并跟踪人的脸部,然后通过比较人脸数据库能较好地识别出待检人物的身份.     

高职高专《C语言程序设计》的教学探讨

C语言是计算机专业的专业基础课程,对学生今后的学习有着积极的作用。高职高专学生的基础普遍较差,对学习该课程感到困难,产生厌学情绪。为此教师在教学中应该帮助学生树立学习的信心,并通过程序的归纳和总结,启发学生学好程序设计课程。     

基于交叉覆盖神经网络的人脸识别

提出一种利用交叉覆盖神经网络(ACNN)进行人脸识别的方法.该方法应用基于几何意义的MP神经网络模型——球面邻域模型,将神经网络的训练问题转化为点集覆盖的问题.通过分析交叉覆盖算法,阐述了人脸识别的训练算法,该算法克服了传统BP算法识别率低和易陷入局部最小的问题.实验结果表明,在采用多样本训练后,该算法具有较高的识别率。     

一种基于改进径向基神经网络的人脸图像识别方法

常用于径向基神经网络中心参数学习的K-均值聚类算法,易受初始参数选取的影响而收敛于局部极小值.将自动终止聚类判据的减聚类算法用于径向基网络的学习,可根据样本集确定径向基函数数目,且其计算量与数据点的数目与考虑问题的维数无关,很适合于人脸这种维数较高的模式.实验证明,应用这种算法训练径向基神经网络识别人脸,从识别精度到识别速度上都优于传统算法.