基于局部约束字典学习的非线性降维人脸识别

针对现有的非线性降维(NLDR)算法复杂度高而不能很好地处理现实世界大规模数据集的问题,提出了基于局部约束字典学习的非线性降维(LCDL-NLDR)方法。首先通过一些潜在的标志点重构极小的内在流形,并将训练数据和未知数据自然地嵌入到内部流形中;然后利用局部约束字典学习(LCDL)算法在非线性流形中学习由标志点组成的紧密原子集;最后利用最近邻分类器完成人脸的识别。在扩展的YaleB及CMU PIE两大人脸数据库上的实验验证了所提方法的有效性及鲁棒性,通过与几种先进的字典学习算法比较表明,所提算法提高了嵌入质量,取得了更高的识别率,同时也大大地降低了NLDR算法的复杂度。     

字典序偏好关系的性质研究

给出字典序偏好关系的定义并对其性质进行研究。     

分组训练卷积字典的图像去噪算法

卷积稀疏编码(convolutional sparse coding,CSC)这一全局模型因字典的特殊结构而受到广泛关注,其中卷积字典学习算法(slice-based dictionary learning,S-BCSC)是最为有效的CSC模型优化算法.虽然S-BCSC算法非常有效,但算法在应用中对整幅图像只使用一个固定大小的字典,然而这并不利于图像信息的准确描述.为克服这一缺陷,讨论如何根据图像大小确定卷积字典大小,结合稀疏表示字典学习算法,提出分组训练卷积字典的图像去噪算法.新算法首先将过冗余图像块按照平滑、纹理、边缘分为三类;然后为每一类分别确定所要训练的卷积字典大小;最后依据S-BCSC算法完成字典学习以及图像去噪过程.从实验结果可以看出,所提算法在图像质量、清晰度上相比原S-BCSC算法都有所提升.     

尹湘玲主编的《东南亚文学史概论》出版

该书采取史与论相结合的方式对东南亚文学发展状况进行研究。目前,国内对东南亚文学进行总体性研究的文学史专著尚未见到。在多数东南亚文学史著作中,东南亚文学所占比例很有限,有的按国别编排,有的只涉及个别国家的作家作品,难以反映东南亚文学史的全貌。已有的以专著形式呈现的     

若干字典积图的Mycielski图的点可区别边染色

研究了一些特殊图的字典积的点可区别边染色,如轮(或扇,星)与完全图的字典积,轮(或扇,星)与完全二部图的字典积等。利用构造边染色的方法,得到了这些字典积图的Mycielski图的点可区别边色数。     

高校课表编排方法探讨

高校课表编排的基本过程是对设定了课程、班级、教师的教学任务安排合理的时间-教室对.给出课表编排问题的数学描述,从集合论和关系代数的角度讨论了排课任务优先级函数、可用时间片、教室选择算法,采用回溯法及基于阀值的深度优先的搜索方法解决了排课中的冲突问题.     

基于稀疏编码投影特征的布匹瑕疵检测

为了改善传统算法通用性不强、计算量较大的缺点,提出了基于稀疏编码投影特征的布匹瑕疵检测算法。采用稀疏编码来训练得到特征提取的过完全字典,使得不同种类布匹纹理的特征选取具有充分的灵活性。利用布匹图像在字典上的投影代替稀疏表达作为特征,提高了特征的鲁棒性,有效地减小了算法的计算量和时间复杂度。最后,根据待检测图像块特征和标准之间的距离,得出检测结果。对德国TILDA样本库的实验结果表明,该方法得到的特征更加的稳健,对不同种类布匹的适应能力更强,检测时间更短,对比其他算法的检测率也有明显优势。     

一种带有盐度值的安全哈希加密算法的设计与实现

当直接采用安全哈希算法对用户的密码进行加密时,虽然对密码执行了哈希运算,解决了在数据库中以明文的形式存储用户密码的潜在安全隐患问题,但是这种加密策略在面对字典、彩虹表攻击时就显得有些脆弱了,并没有达到更高的安全性．为了解决上述问题,本文设计并实现了一种带有盐度值的安全哈希加密算法．通过带有盐度值的哈希运算,可以使得生成的密文进一步随机化,进而使得攻击者需要为每个盐度值创建一条字典记录,这将使得攻击变得非常复杂,最终使攻击者利用字典、彩虹表进行攻击的成功率降低．     

基于标记字典的网页信息隐藏算法

网页信息隐藏技术是将网页作为隐蔽通道进行秘密信息传输的一种技术。基于网页结构特点,提出了基于标记字典的网页信息隐藏算法,该算法采用多标记组合的思想,在不增加原始网页大小和算法复杂度的基础上,使网页信息隐藏容量提高了2.5倍,也为网页信息隐藏算法的研究提供了思路。     

基于正弦图分区修复的稀疏角度CT重建算法

针对稀疏投影CT重建图像中的条形伪影问题,提出一种稀疏表示与低秩矩阵填充相结合的正弦图分区修复方法.首先,将正弦图子块依据灰度熵大小分为两类;然后,采用字典学习算法修复边界区域的正弦图子块,为了保留正弦图的内部结构,设计一种联合修复模型用于内部子块的修复,将正弦图的低秩特性融入稀疏表示模型中,以便引入非局部信息;最后,组成完整的正弦图并经滤波反投影(FBP)重建获得最终图像.实验结果表明,与经典算法相比,该算法在投影域与图像域皆有较优表现,能够较好地修复正弦图的结构,明显改善稀疏重建图像中的条形伪影及结构模糊问题.