分块Hermite阵与斜Hermite阵的最大秩与最小秩

利用有关Hermite阵、斜Hermite阵的几个表达式的秩与分块矩阵的性质,研究了分块Hermite阵[ABB*X]在无其他约束条件和满足约束条件BXB*=A(A=A*)下的最大秩与最小秩,与分块斜Hermite阵[ABB*X]在无约束条件和满足约束条件BXB*=A(A=-A*)下的最大秩与最小秩。     

分块矩阵群逆的几种表示

通过利用群逆的定义验证的方法,给出三类分块矩阵群逆存在的条件及其表示.     

求解分块三对角方程组的三次PE_k方法的讨论

提出了求解系数矩阵为块三对角矩阵的线性方程组的三次PEk方法,并讨论了系数矩阵为Hermite正定矩阵时三次PEk方法的可解性及收敛性。最后在数值实验中估计出最优参数的范围,并与SBGS和Jacobi方法进行了比较,验证了新算法的有效性。     

基于Haar小波变换和分块DCT的人耳识别

提出一种新的对人耳图像进行降维的方法。先对人耳图像进行二维的离散小波分解,然后再对小波分解后得到的低频信息施行分块离散余弦变换,进而获得图像的特征向量。实验证明,该方法与模式识别领域中广泛应用的PCA-LDA方法相比,在识别率大体相当的前提下,具有计算量小、降维速度快的优点,是对人耳图像进行特征提取的一种有效的手段。     

基于分块小波粒子群混合的图像智能检索

虽然许多基于颜色直方图的图像检索系统已相当成熟,但其搜索质量却不尽如人意,为此本文提出了一种分块小波直方图与粒子群优化融合的新方法。该算法引入小波技术提高了特征提取的有效性,采用分块技术扩展了图像检索性能,结合微粒群算法进行智能搜索加快了算法的执行速度。实验结果证实,该算法对图像数据库的相似度搜索是切实可行且行之高效的,为大型图像数据库的智能图像检索问题提供了解决方案。     

基于Gabor小波能量子带分块的稀疏表示人脸识别

基于稀疏表示分类的人脸识别通常提取特征脸、随机脸和费歇尔脸这些整体特征,忽略了局部特征在克服光照和表情变化方面的优越性。针对以上问题,本文提出了基于Gabor小波能量子带分块的稀疏表示人脸识别算法。首先将人脸图像进行不同尺度和方向下的Gabor小波变换,对得到的每个能量子带进行分块,然后将各子块能量信息融合组成子带的特征向量,再将各能量子带特征向量融合组成增强的Gabor特征向量,最后将该特征应用于稀疏表示人脸识别。实验结果表明,该算法对于光照和表情变化具较好的的鲁棒性。     

一类循环分块矩阵的一些结果

引进了Ｒ－循环分块矩阵的概念，讨论了它的一般性质，特别，当Ｒ＝Ｉ时，得到了其块谱分解宣，矩阵范数意义下的圆盘定理以及非奇异的几个充分条件。     

一种新的基于SVD图像降噪方法的探究

奇异值分解(SVD)在图像处理中具有极其重要的应用.针对传统SVD降噪适应性差的缺点,提出了在得知噪音方差的前提下,以基于SVD和能量最小原则图像自适应降噪为参考,在保持相近峰值信噪比的同时,将图像降噪的适应范围进一步推广.并且运行时间得到了有效缩减,为处理大型图像问题提供了可能性.数值试验结果表明,同种情况下分块降噪效果更佳.     

基于网页分块技术主题爬行器的实现

针对目前通用搜索引擎搜索到的结果过多、 与主题相关性不强的现状, 提出一种基于网页分块技术的主题爬行器实现方法, 并实现了一个原型系统Crawler1. 实验结果表明, 本系统性能较好, 所爬网页的相关度在55%以上.     

基于网页分块的Shark-Search算法

Shark-Search算法是一个经典的主题爬取算法. 针对该算法在爬取噪音链接较多的Web页面时性能并不理想的问题, 提出了基于网页分块的Shark-Search算法, 该算法从页面、块、链接的多种粒度来更加有效的进行链接的选择与过滤. 实验证明, 改进的Shark-Search算法比传统的Shark-Search算法在查准率和信息量总和上有了质的提高.