对企业反竞争情报工作模式的分析

介绍了企业反竞争情报工作的具体内容,对企业反竞争情报工作的各个阶段进行了分析,重点包括电子信息安全、潜在竞争对手识别和信息可靠性分析,从企业整体的角度出发,构建了一个基本的企业反竞争情报工作的模式。     

年龄变化鲁棒的人脸确认算法研究

针对具有较大年龄差的人脸确认系统中的人脸老化问题,提出了一种基于等价局部Gabor二值模式特征的差空间人脸确认算法。首先提取人脸图像的多尺度、多方向的Gabor特征,并对上述特征进行等价LBP运算;其次将LBP图谱进行直方图化,并对直方图进行向量化和差空间运算;最后建立支持向量机(SVM)分类器得出分类结果进而实现身份认证。实验结果表明,本算法在FGnet人脸库上的正确认证率可达94.64%,且对光照与表情变化具有鲁棒性。     

企业反竞争情报工作研究

介绍了企业反竞争情报的含义和特点,通过米勒模型详细描述了企业反竞争情报过程的6个步骤,探讨了企业为开展反竞争情报工作所需要进行的组织、人员、制度等相关方面的建设,提出了企业反竞争情报工作应该注意的两个问题。     

企业反竞争情报能力的影响因素研究

介绍了反竞争情报和反竞争情报能力的相关概念，论述了反竞争情报能力和企业竞争情报系统之间的关系，从内部和外部两方面分析了影响企业反竞争情报能力的因素，提出了提高企业反竞争情报能力的相关对策。     

一种基于Adaboost算法的人脸检测

针对经典Adaboost算法存在训练速度缓慢、检测结果过分依赖训练样本集的现象,提出一种改进的人脸检测算法.该算法在原有Adaboost算法的基础上,利用特征约简来提高训练速度,引入样本扩张、多分辨率搜索等策略来提高检测效率.算法还在一定程度上解决了遮挡、旋转、光照对人脸检测带来的影响等问题.实验结果表明:该方法具有较快的训练速度和良好的检测性能.     

基于级联卷积神经网络的人脸特征点识别算法实现

针对在有冗余图像信息干扰下进行人脸有效特征点提取时精度不高的问题,提出了基于级联卷积神经网络的人脸特征点检测算法.在该算法中:输入层读入规则化的原始图像,神经元提取图像的局部特征;池化层进行局部平均和降采样操作,对卷积结果降低维度;卷积层和池化层分布连接,迭代训练,输出特征点检测结果.该算法采用Python语言编程实现,在人脸数据集进行仿真实验,结果表明该算法对人脸特征点有较高的识别率.     

基于改进Adaboost算法的人脸检测研究

分析Adaboost弱分类器计算耗时的原因,并提出了本文的改进。根据强分类器错误率上限的计算公式,推导出弱分类器错误率的期望值,并以此作为减少计算量的依据。实验结果表明,本文的改进方法,在保持弱分类器性能不变的条件下,可以有效降低计算量。     

论反竞争情报方法

分析了反竞争情报方法的原理,主要通过控制信息的意外泄露以及信息的授权发布从而达到反竞争情报的目的,从管理手段、技术手段和法律手段3个方面对常规反竞争情报方法进行了简要的介绍。     

有关秩集样本的应用

主要介绍有关秩集抽样的基本方法,并应用该方法进行了最紧的某处最优势检验,并与利用简单随机样本进行的检验进行比较.     

有关秩集样本的应用

主要介绍有关秩集抽样的基本方法,并应用该方法进行了最紧的某处最优势检验,并与利用简单随机样本进行的检验进行比较。     

基于结构的人脸验证

本文提出了一种基于结构的人脸验证方法,并以通过双眉双眼间恒定的几何结构来验证人脸为例讲解了该方法的使用,实验证明该方法增强了验证的灵活性和准确性,突破了正面人脸的限制.     

原核基因识别中的一种负样本生成算法

在基因识别的两类算法中,判别算法通常需要正负两类样本来训练参数.在原核生物的基因组中,由于可充当负样本的基因间序列太少,如何产生负样本便成为原核基因识别中的一个问题.本文提供了一种基于"自相似映射"的负样本生成算法,与通常使用的随机生成算法不同,该算法不需要生成随机数.本文给出了两种负样本生成算法的比较,并初步讨论了自相似性对于DNA序列分析的意义.     

一种基于泰森多边形的人脸图像精确归一的研究

人脸图像的标准化,作为人脸图像预处理过程,是计算机人脸识别中很重要的一个环节.论文给出了一种基于泰森多边形改进的人脸图像标准化算法.先对照片使用泰森多边形的方法进行图片预处理,然后再进行人眼定位,最后对利用三庭五眼的方法对图像进行归一,将获得很好的效果.     

基于人脸识别技术的人证比对系统设计

针对复杂应用场景下人脸识别系统效率低、实时性差和证件信息运用不充分等问题,设计了基于人脸识别技术的人证比对系统.将该系统应用于多人脸视频场景中,可缩小人脸检测识别范围,提高识别速度和识别率,解决了复杂场景下人脸比对效率低的问题;采用补偿光的办法,解决了强背光对人脸图像检测及特征提取产生的影响.     

基于生成对抗网络的人脸图像彩色化方法

提出了一种新的基于生成对抗网络的人脸图像彩色化方法.所提出的网络结构包含两组生成对抗子网络,每个子网络由一个生成器和判别器组成.其中,一个对抗子网络A（包含生成器A和判别器A）实现从灰度图像到彩色图像的翻译过程,另一个子网络B（包含生成器B和判别器B）反转该过程,即生成器B对称地使用生成器A的最终输出图像作为输入,用来重建原始的人脸灰度图像.其中,网络中的循环损失进行图像重建,而生成损失和对抗损失用来保证生成的图像更加接近真实图像.实验结果表明,这种结构设计不仅能实现自然逼真的人脸图像彩色化,还能同时保证人脸的身份属性不变.      

基于特征脸的人脸识别系统

提出了一种快速有效的人脸识别系统．针对特征脸方法只能识别标准正面人脸的局限性，设计了前端处理模块，首先计算待识别图像中人脸的倾斜角度，进行相应角度的旋转，然后剪切出人脸图像，进行尺寸调整，经过此处理后再进行特征脸识别．利用ORL人脸库和自建人脸库进行仿真实验，实验结果表明，本识别系统速度快，误识率低，具有实用性．     

对称性在人脸识别中的应用:对称Fisherface

充分考虑到人脸对称性,结合对称主量分析和Fisher线性判别,提出了改进的Fisherfaee方法--对称Fisherface(SFisherface).在人脸的表情、姿态以及光照发生变化的情况下,通过实验说明了SFisherfaca在性能上面的优势.通过比较镜像扩展样本后的Fisherface、SFisherface和经典Fisherface方法的联系和区别,说明了SFishefface有助于提取稳定性的特征,并能够显著提高识别率.     

低分辨率人脸序列的超分辨率重构识别

针对低分辨率人脸序列的识别这一问题,提出了一种超分辨率重构识别算法.该算法利用低分辨率序列中所提供的关于同一人脸的不同信息,先重构出一幅具有更高分辨率的人脸图像,然后再进行基于Gabor特征的人脸识别.实验结果表明,该算法能够显著提高人脸识别率.     

基于决策融合的红外人脸识别方法

提出了一种基于决策融合的红外人脸方法。分别通过离散小波变换＋主元分析＋线性辨别分析、二维PCA方法、离散小波变换＋傅里叶变换3种方法将测试图像进行分类，得到3个结果，然后将这3个结果进行融合得到最终的识别结果。实验结果表明：本文提出的方法更能利用人脸图像的有用判别信息，并得到更好的识别效果。     

基于视觉词袋模型的人脸识别方法

近年来,基于视频的人脸识别吸引了很多人的关注,同时,视觉词袋模型已成功应用于图像检索和对象识别中.论文提出了一种基于视觉词袋模型的人脸识别方法,该方法首先在兴趣点提取尺度不变特征变换的图像描述,这些兴趣点由高斯差分检测,然后基于k均值生成视觉词汇,并使用视觉单词的索引以取代这些描述符.然而,在人脸图像中,由于面部姿势失真,面部表情和光照条件变化,采用尺度不变特征变换描述符后识别效果并不理想.因此,论文使用仿射尺度不变特征变换描述符作为人脸图像表示法.在Yale及ORL人脸数据库上的实验结果表明,在人脸识别中,本文方法可以获得较低的错误率.