基于面部曲线特征融合的三维人脸识别

针对三维人脸识别,提出了一种基于面部等测地轮廓线并结合局部特征和整体特征的人脸识别方法.首先,在人脸中提取到鼻尖点等测地距离的点组成等测地轮廓线来表征人脸面部曲面;然后,根据重采样后轮廓线上点的邻域信息提取局部特征,根据轮廓线的整体形状信息提取人脸整体特征;最后,分别利用比较局部特征和整体特征,将比较结果在决策级融合,给出最终识别结果.所提算法在FRGC(face recognition grand challenge)v2.0数据库上进行测试,测试结果表明,特征融合后的识别性能优于单一特征的识别率,且具有较好的表情鲁棒性.     

嗜热脱硫菌BSM培养基成分响应面法优化

采用单因素分析法、显著因子筛选实验设计法、爬坡实验设计法和响应面分析法,对534-16嗜热脱硫菌的培养基成分和培养条件进行了优化研究。结果表明,当培养基的主要成分为:葡萄糖21.00g/L,酵母粉5.25g/L,Na2HPO4·2H2O 6.60g/L时,脱硫菌生长速率最快。最适合菌种生长的条件为:培养基pH值为7.0,培养温度为53.39℃。     

低轨星座传感器实时调度模型

针对低轨星座目标连续跟踪传感器资源调度问题,通过提取跟踪精度、资源松弛度和资源分配均衡因子这三个优化参数,建立了传感器实时调度模型;并通过对跟踪精度及其影响因素的分析,提出了一种基于卫星目标几何关系的简化模型.仿真实验表明,简化模型有效降低了实时调度模型的运算量,且调度传感器对目标的跟踪精度没有明显降低,因而是一种更加高效的传感器调度模型.     

千岛湖风化基岩消落带植被的垂直分布特征

【目的】研究自然植被在湖滨消落带的分布规律,为消落带植被修复与重建提供参考。【方法】在千岛湖区风化基岩消落带上采用固定样地调查方法,结合千岛湖水位涨落动态观察,通过物种重要值、聚类分析及其多样性,研究自然植被在海拔98.0～108.9 m的垂直分布特征。【结果】千岛湖水位基本上呈现1—3月为98～100 m的低水位、4—6月逐渐升高至104 m、7—9月为105～106 m的高水位、10—12月再逐渐回落至100 m低水位的年变化动态规律。风化基岩消落带植被的垂直分布与水位的季节性涨落或淹没时间有关,106.0～108.9 m区间为乔灌草植被带,乔木种类主要有木荷(Schima superba)、香樟(Cinnamomum camphora)等; 104.0～105.9 m区间为灌草植被带,主要种类有苦竹(Pleioblastus amarus)、山莓(Rubus corchorifolius)等灌木和大狼杷草(Bidens frondosa)、鼠曲草(Pseudognaphalium affine)等草本; 102.0～103.9 m区间为草本植被带,主要种类为上位灌草植被带出现的毛茛(Ranunculus japonicus)、酸模(Rumex acetosa)、泥胡菜(Hemisteptia lyrata)、狗牙根(Cynodon dactylon)、类芦(Neyraudia reynaudiana)、粉披苔草(Carex pruinosa)等草本,但盖度只有20%左右; 98.0～101.9 m区间为无植被带。植物的多样性自上而下基本呈现上多下少的现象。【结论】千岛湖106.0～108.9 m乔灌草植被带、104.0～105.9 m灌草植被带自然植被的垂直分布和结构特征为消落带植被人工修复与重建提供了物种选择及其结构配置的重要依据; 102.0～103.9 m草本植被带和98.0～101.9 m无植被带是千岛湖风化基岩消落带生态系统极度脆弱的区间带,也是植被修复与重建最难、最重要的区间带。     

平面三站时差定位中的模糊及无解研究

利用无迭代方法求解非线性时差定位方程组进行三站平面定位时 ,可能出现无解和模糊现象。本文对此进行了研究 ,找出了无解分布与布站以及测量噪声方差大小的规律 ,得出了模糊分布与布站之间的关系 ,并提供了一些解决方法。     

单向链路失效下的源路由保护倒换

依据IEEE 802.17协议,弹性分组环中所有链路故障都被视作双向链路故障,当环路发生单向链路故障时,为了避免不必要的带宽损失,提出一种改进的源路由保护倒换方案。利用TP(Topology)帧帧头extendedControl域中的保留bit辅助传递链路故障信息,使得环路能够区分单、双向链路故障以便采取最优的重路由操作。分析结果表明:在单向链路故障的情况下,该方案使得环路的故障链路消耗带宽下降了约17%。仿真结果也验证了在单向链路故障下,该方案能够显著提高环路的吞吐量,降低业务的平均延迟时间,并缓解环路的拥塞状况。该方案实现简单,具有很好的应用潜力。     

Fast Fractal Image Encoding Using an Improved Search Scheme

As fractal image encoding algorithms can yield high-resolution reconstructed images at very high compression ratio, and therefore, have a great potential for improving the efficiency of image storage and image transmission. However, the baseline fractal encoding algorithm requires a great deal of time to complete the best matching search between the range and domain blocks, which greatly limits practical applications of the algorithm. In order to solve this problem, a necessary condition of the best matching search based on an image feature is proposed in this paper. The proposed method can reduce the search space significantly and excludes the most inappropriate domain blocks for each range block before carrying out the best matching search. Experimental results show that the proposed algorithm can produce good quality reconstructed images and requires much less time than the baseline encoding algorithm. Specifically, the new algorithm can speed up encoding by about 85 times with a loss of just 3 dB in the peak signal to noise ratio (PSNR), and yields compression ratios close to 34.     

车用涡轮增压器压气机的气动噪声机理

通过非定常流场数值计算分析压气机内部流场特性,利用宽带噪声模型计算压气机的近场噪声,对比分析近场气动噪声的形成机理. 用有限元法将流场计算获得的内部压力脉动作为边界条件,分析压气机的远场噪声,探明其频域特性,并进行噪声检测试验,验证仿真结果的准确性. 研究结果表明：湍流强度是气动噪声形成的关键因素,且叶轮出口区是压气机的核心噪声源;压气机的远场噪声以宽频噪声为主.     

基于时域模糊决策融合的雷达工作模式识别方法

在雷达工作模式识别中,侦察设备对雷达信号参数的测量误差严重影响了识别效果,针对这一问题文中提出时域模糊决策融合(TFDF)的雷达工作模式识别方法。首先分析了雷达脉冲组特征,在脉冲组层次提取雷达信号的脉冲组描述字(PGDW);然后基于联合隶属度函数改进传统的神经网络硬判决方式,实现雷达信号识别的模糊决策;最后运用DS证据理论将多个时刻的模糊决策融合,从而完成雷达工作模式的最终识别。基于时域模糊决策融合的识别方法可以有效改善参数测量误差对工作模式识别效果的影响。仿真结果以及对比实验表明,文中所提算法具有更好的抗噪性能,在雷达信号的参数测量误差为15%时仍具有90%以上的识别率。     

响应面法优化S2菌株的培养条件

利用快速筛选方法从大庆采油三厂油田采出水中筛选出高产生物表面活性剂菌株S2,经鉴定为芽孢杆菌属.对S2菌株产生的生物表面活性剂进行提取及纯化后,通过离子鉴别实验及红外光谱法对其进行定性检测,确定其种类为非离子型脂肽类.以菌种S2产生的发酵液的乳化指数(E24)为指标,通过响应面优化方法对S2菌株的培养条件进行优化,以接种量、pH值、温度、摇床转速为因素优化对象进行实验.在此模型的基础上,通过二次回归方程得出最佳值是pH为7.2、温度为43.5℃、接种量为5.2%(V/V)、摇床转速为162r/min.在优化后的最佳培养条件下,测得菌株S2所产生发酵液的最优E24为81.20%.