一种基于局部特征的人脸识别方法

针对五官的局部特征，提出一种具体的识别方案。与传统弹性图匹配的方法相比，该方案提取的人脸局部的特征，大大降低了运算量，理论和实验都表明了该方案的可行性。在对人脸图像预处理之后，利用积分投影的方法，获取五官的位置，而后采用奇异值分解（SVD）去提取五官附近的局部特征，作为人脸的主要特征。比较了SVD和离散傅里叶变换（DFT）两种特征提取的方法，结果表明，通过SVD提取人脸的局部特征在减少计算量的基础上，能够很好保留人脸的特征，达到了较好的识别效果。     

一种人脸识别的新方法

针对人脸识别过程中出现的无法有效区分多姿态人脸的问题,引入了离散余弦变换（DCT）和K—L变换来减小不同姿态所造成的影响,考虑到K—L变换可以对图象进行压缩,用K—L变换来降低图象数据的维数,并利用主成分分析的思想,只取一部分特征向量来表示数据。通过径向基（RBF）函数神经网络来达到识别不同人脸的目的。RBF网络的训练采用粒子群算法（PSO）。经实验证明,此方法可以达到较高的识别精度。     

基于纹理分析的图像形貌特征提取

讨论了纹理分析的统计法、结构法、模型法以及空间／频率域联合分析法等四种主要方法的优缺点及各自的适用性，对近年来这些方法在图像形貌特征提取方面的应用进行了归类和初步的总结，重点介绍了一些新的发展，探讨了存在的问题和发展方向。     

基于YOLOX模型的轮胎X射线图像中0°带束层接头检测

针对现有轮胎X射线图像中0°带束层接头检测算法易受轮胎自身花纹影响,造成较严重的误报和漏报的问题,提出基于YOLOX模型的轮胎X射线图像中0°带束层接头检测方法;利用投影直方图定位带束层区域,缩小检测范围,提高检测速度;在自建数据集上测试所提方法的检测性能。结果表明,所提出的方法能够准确定位0°带束层接头,误报率、漏报率分别小于1.15%、 0.59%。     

BP小波神经网络快速学习算法研究

讨论了BP小波神经网络在训练过程中减小误差函数时最优方向的确定和自适应调整学习率的方法.首先论证了小波神经网络的数学基础,然后讨论了BP小波神经网络的学习过程,重点讨论了减小误差函数最优方向的确定方法,即如何保证步长方向与负梯度方向一致,由此得出了自适应调整学习率的简便方法.该方法具有普遍性,有广泛的应用价值.仿真结果表明,采用最优梯度下降方向可以大幅度提高BP小波神经网络的学习速度.     

基于直方图差分的视频分类方法

针对当前视频自动分类算法复杂计算量大等问题,提出一种简单的自动视频分类方法,即基于直方图差分的统计方法。获得每个视频的直方图差分曲线后,调整去掉编辑特效造成的虚假峰,得到每个视频的每秒平均镜头切换次数,以此作为广告视频和非广告视频的分类依据,进行C-均值聚类。实验结果表明,该方法以较少的工作量获得了较好的分类结果。     

基于相容关系的扩展粗糙集理论研究

引入相容度的概念,并给出一种利用相容度确定论域的完全覆盖的方法。然后用完全覆盖中的最大相容类定义精确集、粗糙集等概念,建立了一种基于相容关系的相容粗糙集理论体系。在此基础上讨论了相容粗糙集的一些基本性质和相关定义。     

一种改进的多模图像自动配准方法

针对目前不同尺寸的多模态图像自动配准方法存在速度较慢的问题,提出一种改进的多模态图像的自动配准方法。对两幅不同尺寸的多模态图像进行小波变换,以分解后得到的概貌图像为待配准图像,以对齐度为适应度函数,利用遗传算法进行迭代搜索,寻找两幅多模态图像的最佳配准位置。实验结果表明,该方法能实现不同尺寸的多模态图像的自动配准,速度较快,准确性高,鲁棒性强。     

基于局部冲突分配策略的证据理论组合规则

提出了一种基于局部冲突分配策略的组合规则,冲突主要分配给产生冲突的焦元,且分配给焦元的冲突大小取决干焦元的平均信度和证据的可信度。计算结果表明,新的组合规则不仅能够解决高度冲突证据的组合问题,而且能够从证据中提取更多的信息,使组合结果更为合理。