结构相似度索引耦合最优稀疏表示的大规模损坏图像动态修复

当前的图像修复算法在处理小面积损坏图像时,可取得较佳的视觉质量;但难以用于高对比度边缘和高频分量的大面积损坏图像的修复,存在明显的模糊效应与块效应,使得修复质量较差。对此,提出了结构相似度索引耦合优化稀疏表示的大规模损坏图像动态修复机制。基于数据度与置信度构造图像块先验模型,提取损坏图像的已知块;再引入K-SVD算法和拉格朗日乘数机制,构造最优字典矩阵,优化稀疏表示,以重构目标图像损坏区域;并设计结构相似度索引与动态更新机制,估算稀疏表示系数,并动态更新字典矩阵,输出修复图像。最后测试了其机制性能。结果表明:与当前图像修复算法相比,在大规模损坏图像与高对比度边缘图像修复中,具有更好的修复效果、更高的相似度,显著消除了模糊效应与块效应。     

基于多方向Gabor特征图稀疏表示的鲁棒人脸识别方法

为提高对光照、表情、姿态等可变因素的鲁棒性,提出一种基于多方向Gabor特征图稀疏表示的人脸识别方法.对人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换,然后将同一方向不同尺度的Gabor特征进行融合得到多方向特征图,再对每个方向的融合特征图提取Gist特征并赋予自适应权重,接着将所有方向特征图的自适应加权Gist特征串联构成人脸图像特征向量,最后利用稀疏表示分类方法实现人脸识别.实验结果表明,本文算法在Yale、ORL和Extended Yale B人脸数据库上的平均识别率分别达到99.8%、99.7%和100.0%.      

基于NSST与改进稀疏表示的医学图像融合方法

针对单一模态的医学图像无法为临床诊断提供全面、 互补信息的问题, 提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)与改进稀疏表示(ISR)的多模态医学图像融合方法. 首先用NSST分解工具将待融合图像分解为一个低频子带和若干个高频子带; 其次, 用ISR方法融合低频子带, 通过Sobel算子和引导滤波器去除低频子带的细节特征, 从而提高低频子带的融合效率, 同时对高频子带采用绝对值最大的融合规则进行融合; 最后, 将融合后的低频子带和高频子带进行逆NSST变换得到最终的融合图像. 实验结果表明, 该方法在主观视觉性能和客观评价上均优于其他对比融合方法.     

古典导数与弱导数

主要研究一维空间中函数古典意义下几乎处处可导与广义意义下弱导数的关系,由此给出判定函数u存在弱导数的一个充要条件.     

基于NMF闭塞字典的压缩传感声纳图像识别

提出了基于非负矩阵分解（NMF）闭塞字典的压缩传感声纳图像识别的方法.该方法采用NMF局部特征提取,解决了全局特征提取对声纳图像的强度和目标姿态的变化等方面不敏感的问题;同时利用K-SVD算法构造出可压缩的NMF闭塞字典,解决了原始的闭塞字典中含有大量原子从而导致计算量大的问题.实验结果表明：在不闭塞的情况下,采用NM...     

面向计算机集成制造的特征造型系统研究

提出了一种以综合特征面概念为核心的有效特征表示模式及其系统数据结构，开发了相应的特征造型系统，该系统显式记录特征信息其相关属性而保留实体造型的灵活性；提供二维草图和三维参数化设计功能，提供对特征的编辑操作和特征的有效维护，提供约束机制和特征变换机制。     

基于基本解离散的一维样条边界元矩阵表示

本文对奇异基本解做一特殊处理,得到次基本解,然后对边界量和次基本解均采用样条函数逼近,积分方程组的离散型式用矩阵乘积表示,而每一矩阵物理概念简明,易于组装,在一定程度上克服了边界元法计算费时的弱点,这为优化及非线性问题的解决提供了有效的途径。     

基于张量分解的鲁棒核低秩表示算法研究

低秩表示算法,如低秩表示（Low-Rank Representation, LRR）,鲁棒核低秩表示（Robust Kernel Low-Rank Representation, LRRRKLRR）,在处理高维数据方面展现了广阔的应用前景,然而这些方法并不适合高阶数据,传统的低秩表示算法通常只对数据的某一特征属性进行降维。在本文中,我们提出了基于张量分解的鲁棒核低秩表示算法（Kernel Low-Rank Representation by Robust Tensor Decomposition, RTDKLRR）,该算法能够处理高阶非线性的张量数据,对噪声更加鲁棒。本文首先对RTDKLRR算法设计目标函数并给出约束条件,其次,设计迭代规则对目标函数进行优化。在合成数据集和真实数据集上的实验结果表明,我们的算法优于同类算法。     

基于加权稀疏非负矩阵分解的车脸识别算法

为提高多种光照条件下交通卡口视频中车脸识别的准确性,提出了一种基于改进非负矩阵分解的车脸识别算法.对采集图像进行预处理,获得车脸图像与车牌信息.基于特定光照条件,自适应提取车脸图像的初始特征.针对车脸图像中像素位置的重要性差异,建立了加权稀疏约束非负矩阵分解的特征降维方法.通过判断特征相似性与车牌信息一致性,确定车辆是否合法.实验结果表明所提算法具有较好的识别性能,真实接受率与错误拒绝率分别可达到0.9875与0.04,并满足实时性要求.     

基于知识表示学习的协同矩阵分解方法

针对协同过滤算法中用户反馈数据的稀疏性问题,提出一种基于知识库的协同矩阵分解方法.该方法从物品的知识图谱中学习其向量表示,并在此基础上联合地分解反馈矩阵和物品关联度矩阵,两种矩阵共享物品向量,利用物品的语义信息弥补反馈数据的缺失.实验结果表明,该方法显著地提升了矩阵分解模型的推荐效果,在一定程度上解决了协同过滤的冷启动问题.