易拉罐形状和尺寸的最优设计模型

用多元函数极值理论,并灵活运用Matlab、Mathtype和Lingo等数学软件,建立了易拉罐形状和尺寸的优化设计模型.     

基于改进SVPWM模型的异步电动机MRAS矢量控制

在分析SVPWM调制原理的基础上,对一种改进SVPWM的建模方法进行了详细研究.借助于Matlab强大的仿真建模能力,结合异步电动机MRAS矢量控制模型,建立了改进的仿真模型,并将其与SVPWM的一般仿真模型比较.仿真结果验证了改进的SVPWM仿真模型的正确性,与传统SVPWM相比结构简单,逻辑性强,运算量减少.     

基于LDA-MFCC的藏语语音特征提取技术研究

藏语特征提取算法是藏语语音识别系统中最为关键的一个环节。文章在分析藏语发音特点的基础上,建立了基于模拟人耳听觉系统的Mel倒谱系数（MFCC）特征提取算法,然后通过LDA信息压缩算法,对提取的特征数据进行压缩,在降低维数的同时提高了识别率和运算效率,总结出了符合藏语语音特点的LDA-MFCC特征提取算法。     

一种面向中文依赖语法的观点挖掘模型

观点挖掘能自动对网络上大量的非结构化文本进行分析,得到有价值的观点态度,因为中文在机器语言处理中存在一些自身的特点和难点,相关研究进展较缓慢。本文提出了中文依赖语法的观点挖掘模型,介绍了文本爬取和文本预处理技术;采用了向量空间模型表示文本向量,介绍了基于中文依赖语法的特征抽取方法,在此基础上加入了评价对象提取的思想;采用知网情感词典作为判别主观字极性的基础,并对主观字极性评估方法做了相关改进。以建立一个全面、准确的中文观点分析模型为目标。     

基于局部能量的多层级红外与可见光图像融合算法

针对传统的融合方法对于可见光图像丰富的背景信息不能有效地保留到融合图像的问题,本文结合像素级和特征级融合的优势,提出了一种新的图像融合算法.首先,对来自同一场景配准后的红外与可见光图像进行NSCT变换;其次,在保留红外图像中目标信息的基础上,出于尽可能比较完善地将可见光的背景信息融入到融合图像的目的,对于低频图像采用基于区域能量比的自适应加权平均的方法;再次,考虑到低频图像和高频方向子带中包含大量的边缘细节信息,本文在Petrovi'c多层级融合方法的基础上进行相应的改进,利用低频子带边缘特征的融合以指导高频方向子带系数的融合;最后,通过NSCT逆变换得到融合图像.对多组红外与可见光图像进行实验,并对融合图像进行主客观评价,实验结果表明,该算法得到的融合图像具有非常好的主观视觉效果和客观量化指标,融合性能显著地优于传统的融合方法.     

基于分块的2DPCA人脸识别方法

将分块理论与2DPCA方法相结合,研究分块二维主成分分析法（M-2DPCA）在人脸识别中的应用.对人脸图像矩阵进行分块,用形成的子图像矩阵直接构造总体散布矩阵并求解对应的特征向量,利用提取的特征向量对图像进行特征的提取与分析,进行人脸识别.基于Yale人脸数据库的实验显示,在相同训练样本和特征向量条件下,M-2DPCA...     

基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法

鉴于尺度不变特征变换(SIFT)结构复杂域,k-d树匹配算法对于高维特征计算量过大,对SIFT特征信息利用少并且匹配的结果有大量误差,因此提出一种基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法.首先,使用感知哈希算法,提取匹配图像与待匹配图像的HASH指纹,快速识别出两幅图像的相似部分;然后,计算并提取出相似区域SIFT特征点.在特征点匹配算法上,替换传统的k-d树算法,利用SIFT特征点的主方向以及坐标位置信息过滤掉不必要的特征点匹配,减少匹配耗时;最后,用加权最佳拼接缝图像融合算法消除突变,完成拼接.实验结果显示,本文算法提取的特征点数比传统算法更少,在匹配算法上减少计算量,同时还粗过滤了一部分误匹配,提高了匹配准确度,算法的耗时较传统方法有明显提升.     

基于下肢动静态特征融合的步态识别

针对目前步态识别研究中基于单一特征算法识别率低,多特征融合算法又过于复杂的问题,提出一种简单有效的步态识别算法。提取下肢肢体角度为动态特征,肢体长度为静态特征,另外引入动静态兼顾的可变区域面积特征,最后融合得到联合特征向量并引入一种最近邻模糊分类器进行分类。在CASIA步态数据库上进行大量的实验。实验结果表明,在降低融合算法计算复杂度的同时,识别率相对于单个特征有了很大提高。     

基于低秩描述的特征提取算法

低秩表示算法是通过最小化矩阵核范数来求解低秩表示系数,然而待求解的低秩表示系数的稀疏性低的要求导致求解不稳定的情况。针对这个问题,在基本的图像低秩表示算法中引入一个约束条件来保证系数的最稀疏性,在特征提取过程中来获取图像数据在各个空间中的整体几何结构。通过对不同的加噪图像进行去噪恢复和分类识别,并与现有算法对比,证明改进算法的低秩特性更具有效性和判别性。在ORL库和Yale B库人脸库上的实验结果证明,改进的算法比原算法在图像去噪效果上更有效,具有较高的识别率。     

基于地面LiDAR点云的北川县城震害建筑物提取研究

北川县城在汶川地震后变成一片废墟,本文以北川县城扫描获取的地面激光雷达数据为实验数据,在介绍地面LiDAR点云基本特征、面向对象方法思路的基础上,将面向对象方法引入到地面LiDAR点云建筑物提取中,从而实现了震害建筑物的自动提取。通过对比分析插值生成的特征的不同,构建适合于LiDAR点云震害建筑物提取的特征规则集,基于面向对象方法对北川地震遗址地面LiDAR数据进行震害建筑物识别,对结果进行分析,震害建筑物提取总体精度达92.3%,Kappa系数为0.873,提取精度满足地震遥感应急评估的需求,为震害评估增添新的可用遥感数据源。