感知特征增强学习的低分辨率人脸识别

针对低分辨率人脸图像信息严重缺失而导致的人脸识别能力受限问题,提出了一种感知特征增强学习的低分辨率人脸识别网络.设计的整体网络包含两个通道,其中一个通道为低分辨率人脸识别子网络,顺序执行对输入的低分辨率人脸的超分辨率重构、深度特征提取与识别;另一通道为高分辨率人脸识别子网络,顺序对输入的高分辨率人脸进行深度特征提取与识...     

神经网络定位中多点多映射概率样本增强方法研究

神经网络室内定位算法的定位精度取决于训练样本的数量和样本对数据特征的表征性,针对样本采集工作量大的问题,本文提出了一种多点多映射概率样本的增强方法.该方法首先根据无线信号的传播特性以及空间相关性,利用少量实测点数据,快速构建多点反应环境影响的特征,然后利用概率法生成表征无线信号波动的多映射正态分布样本数据.实验结果表明...     

基于自表示的双图规格化特征选择聚类

特征选择得到的识别特征可以用于聚类分析,提高聚类分析的质量.受数据自表示特性和双图规则化学习的启发,提出了一种新的特征选择聚类算法.利用数据和特征的自表示特性,不仅保留了数据的流形信息,而且保留了特征空间的流形信息.此外,为了充分发挥双图模型的作用和鉴别局部聚类的效果,加入局部判别特征选择聚类,大大提高了聚类的有效性和...     

基于改进AdaBoost算法识别包装瓶的设计与实现

设计使用智能手机远程控制机器人,以树莓派(Raspberry Pi)作为系统主控核心,充当服务器端的角色,融合Haar-like特征值、分类器的加权系数以及AdaBoost算法,提出WIE-AdaBoost算法,并给出实现流程,最终通过无线网络使用智能手机实现对不同包装瓶的准确分类,并进行实验验证其准确性。实验结果表明,改进后的AdaBoost算法在训练集样本相对适合的情况下,对各种包装瓶的识别准确率达到92.86%,比传统AdaBoost算法的准确率提升9%左右,系统识别时间约为5 ms,已达到工业识别1 s的要求。     

潘集矿区太灰水水化学特征及成因分析

石炭系太原组灰岩(简称“太灰”)地下水是潘集矿区煤层开采主要的充水水源之一。本研究收集了潘集矿区矿井水质数据,从地下水化学成分形成的角度,综合运用水化学含量指标分析、Piper三线图、离子组合比分析及相关性分析对潘集矿区石炭系太灰地下水进行水文地球化学类型分析。结果显示：研究区石炭系太灰水中阳离子主要为Na⁺与Ca²⁺,阴离子主要为HCO₃^-与SO₄^2-。石炭系太灰地下水中发生的水岩相互作用主要包括碳酸盐和硅酸盐的溶滤溶解作用及Ca²⁺与Na⁺阳离子的交替吸附作用。研究结果可为潘谢地区地下水资源保护和煤炭开采管理提供参考。     

倾斜摄影实景三维模型成果的质量检查与分析

随着国家“实景三维中国建设”项目的建设和推广,越来越多的城市开展基于倾斜摄影的实景三维模型数据的生产,如何科学合理地对倾斜摄影实景三维模型的成果进行质量检查与评定是各测绘生产单位质量管理部门面临的一个重要问题,倾斜摄影实景三维模型在技术路线、作业流程等与传统三维建模不同,传统三维模型的质量检查内容和方法是以《三维地理信息模型数据产品质量检查与验收》标准为依据,但现行的标术标准无法对倾斜摄影实景三维模型的数据质量作出客观真实的评价。本研究以福建省某县中心区域开展的倾斜摄影实景三维模型的质量检查为例,阐述倾斜摄影实景三维模型的特征,介绍倾斜摄影实景三维模型数据的质量检查内容和方式,以及存在的质量问题,对在实景三维数据检查过程中发现的主要质量问题提出处理建议,为广大质检人员开展实景三维模型成果的质量检查提供一些技术参考。     

基于潜在空间特征的无袖带血压估计方法

针对目前基于光电容积脉搏波(photoplethysmography, PPG)的血压(blood pressure, BP)估计模型的不足,文章提出一种基于潜在空间特征的BP估计方法。该方法充分挖掘PPG中与BP相关的特征,利用梯度增强回归树(gradient boosting regression tree, GBRT)提取单周期PPG信号及其一阶和二阶导数的高阶交叉特征,并利用卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)提取PPG信号的时频图中的深层特征;随后将提取的特征输入支持向量回归器(support vector regression, SVR)构建BP估计模型。在UCI-BP数据库的12 000个样本上进行了模型评估,实验结果表明所提出的方法优于最新的BP估计方法。     

2014—2018年南通市区PM2.5浓度的变化特征及影响因素

近年来,高浓度颗粒物所带来的霾污染在南通市经常发生,但已有文献对其关注较少.文章以南通市区5个大气环境监测站点发布的小时数据为基础,运用数理统计法详细分析了2014—2018年PM2.5浓度在不同时间尺度上呈现出的特征和变化规律.结果表明:1)年尺度上,5年间南通市区PM2.5平均质量浓度总体呈下降趋势,但逐年值均超过...     

基于神经网络的道路季节分类

为了合理确定路面结构设计时的输入参数,引入自组织特征映射神经网络,结合Matlab软件对神经网络进行权值训练,将网络训练是否收敛来作为分类的依据,根据温度、交通量和降雨量等几个重要参数对道路进行季节分类,最后按照分类结果进行路面结构分析与材料设计.实践证明,该方法分类效果良好,能很好地解决路面设计参数的合理确定问题,从而大大延长路面的使用寿命,提高道路投资的经济效益.