自适应神经网络判决树及其在人脸识别领域的应用

提出了一种神经网络与判决树结合而成的新结构———自适应神经网络判决树（ＡｄａｐｔｉｖｅＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓＤｅｃｉｓｉｏｎＴｒｅｅ,简称ＡＮＮＤＴ）。实验表明,基于ＡＮＮＤＴ的人脸识别方法,能够综合利用多种神经网络模型和特征提取算法,不仅具有较高的识别速度、准确率、容错性和健壮性,而且基本满足开发实用化人脸识别系统的要求。     

平面端铣切削振动实验观察与计算机仿真

在切削试验和计算机仿真中观察分析铣削强迫振动与自激振动现象，通过比较试验，仿真以及前人研究结果，表明数字仿真可行，有优越性，分析了振动影响因素仿真确定稳定性极限产生误差的原因，发现机床模太参数影响远大于切削力特征值，证明建立多质量多自由度等效系统模型的必要。探讨了铣削振动消减措施。     

平面端铣非线性切削过程模型

提出一个非线性切削过程模型，证实动态、静态切削力系数间存在联系，表明可以在切削稳定性研究中利用静态试验数据，论证了该模型的切合实际、普遍和衫性，讨论了国际切削动力学研究中的有关问题，推导了端铣平面时模型的具有表现形式。     

基于多目标进化封装的特征选择在人脸识别中的应用

为了在实施分类工作时将不相关的、多余的、具有噪声的特征从问题表示中去除,以降低复杂度并得到可接受的性能,提出了一种基于多目标进化封装的特征选择方法。首先利用染色体选择的特征重新参数化人脸图像从而获得主动形变模型特征集;然后通过多目标遗产算法进行特征选择,在最小化特征子集基数的同时最大化判别容量;最后结合提出的综合适应度函数及k-近邻分类器完成人脸的识别。在Essex人脸数据库上的实验验证了所提方法的有效性,实验结果表明,相比其它几种较为先进的方法,所提方法不仅降低了表示的维度,同时提高了分类性能。     

一种基于肤色和脸部特征的人脸检测方法

针对人脸检测问题中快速性与准确性难以同时满足的情况,提出了一种将肤色和脸部特征相结合的方法来检测人脸。由于通过基于肤色的算法能快速定位出人脸大致位置,因而检测速度能达到实时的要求;同时利用脸部特征进一步细检,可保证检测的精确性。     

用于人脸识别的张量图优化的Fisher判别分析

最近提出的图优化的Fisher判别分析(Graph-based Fisher Analysis,简称GbFA)具有很强的判别性能,并成功地应用于人脸识别。但GbFA需要将二维的人脸图像矩阵转化为向量,因此容易丢失像点的空间关系。为此,提出用于人脸识别的张量图优化线性判别分析(Tensor Graph-based Fisher Analysis,简称TGbFA)。该算法把二维的人脸图像矩阵看作二维张量数据,并通过GbFA方法迭代求得两个投影矩阵。在Yale和YaleB的人脸库的实验表明,TGbFA算法继承了GbFA的特性,与现有的张量线性判别分析算法相比,TGbFA具有较好的判别性能。     

基于肤色分割和AdaBoost算法的人脸检测

针对复杂背景和可变光照下的静态彩色图像人脸检测,提出了一种基于肤色分割和AdaBoost算法的人脸检测方法。首先把彩色图像转换到YCbCr空间。接着应用自适应光线补偿算法对图像进行光线补偿。再结合形态学、几何约束等方法排除背景干扰、进行肤色区域分割。其次应用改进的AdaBoost算法对分割出的区域进行验证,进而精确定位人脸。实验表明:该方法检测率高、适应性好、鲁棒性强,对人脸检测有较强实用性。     

特大均压综放工作面停采回撤期间防灭火技术的研究与应用

针对平朔公司井工一矿9004工作面存在煤层厚度大、采空区遗煤多、采用均压通风、工作面设备多等问题,本文提出了工作面停采、工作面回撤以及采空区封闭后的主要防灭火技术措施。为了提高易燃厚煤层超长孤岛综放工作面在终呆和回撤期间的防火安全,根据煤自然发火防治理论和孤岛综放工作面自燃特点,提出了全工作面支架壁后铺设风筒布堵漏防灭...     

基于肤色统计矩和Adaboost算法的人脸检测研究

采用基于Adaboost的人脸检测算法检测出彩色图像中的人脸候选区域,在此基础上利用人脸肤色统计矩剔除非人脸区域,最终实现对人脸的准确检测.由于本算法检测速度快、准确率高可以应用于对实时性要求较高的智能监控领域.     

嵌入式人脸检测系统平台设计与实现

描述了基于S3C2410的人脸检测系统的平台设计及实现过程,主要包括人脸检测系统的硬件架构搭建及软件平台设计实现.将Adaboost人脸检测算法在该硬件环境上的运行,得到了较好的效果.该系统为嵌入式系统的开发提供了一个范例,达到了系统体积小,成本低,速度快、可靠性高的目的.