图像分类中多流形上的词典学习

传统的基于稀疏编码的图像分类算法没有考虑不同特征之间的关系。针对这一不足,该文提出了一种新的词典学习算法。该算法考虑特征所处的多个流形空间上的拓扑结构,并显式地对其进行建模,然后将该模型嵌入到稀疏编码算法中构造多流形上的词典优化目标函数。为求解该优化问题,还提出了使用坐标下降的方法,同时给出了收敛性分析。在图像分类3个基准数据集上的实验结果表明,提出的算法分类性能超过了基于传统稀疏编码的算法。这也进一步证明了该算法的有效性。     

深度学习结构和算法比较分析

Hinton等人提出的深度机器学习,掀起了神经网络研究的又一个浪潮.介绍了深度机器学习的基本概念和基本思想.对于目前比较成熟的深度机器学习结构深度置信网DBNs和约束Boltzmann机(RBM)的结构和无监督贪婪学习算法作了比较详细的介绍和比较,并对算法的改进方向提出了有建设性的意见,对深度机器学习的未来发展方向和目前存在的问题进行了深刻的分析.     

基于时空视频块的背景建模

提出了一种基于时空视频块的背景建模方法,时空视频块同时包含空间表观信息和时间运动信息.一个给定的背景位置在所有可能光照条件下的时空视频块集中位于一个低维的背景子空间中,而运动前景的时空视频块散布在背景子空间外的整个高维视频块空间中,采用一种高效的在线子空间学习算法实时更新背景子空间的主成分,根据时空视频块到背景子空间的距离来区分背景时空视频块和前景时空视频块.实验结果显示,本文中提出的方法能够在光照剧烈变化、前景与背景对比度较低的情况下准确地检测出前景目标.     

学习型组织视野下我国高校校友会组织建设的路径

学习型组织是当前被广泛认可的管理理论之一,构建学习型组织已经成为相关社会组织的努力方向。文章以此理论为架构,立足于当前高校校友会组织建设的实际情况,对目前高校校友会组织建设存在的问题进行分析,提出了学习型组织视野下高校校友会组织建设的主要路径。     

反向线性探针杂交技术检测慢性乙型肝炎病毒拉米夫定耐药研究

目的:建立起简单、快速、灵敏、准确的慢性乙型肝炎病毒拉米夫定耐药位点的反向线性探针(reverse line probe,RLP)检测方法.方法:根据HBV野生及耐药基因序列设计通用探针、3'、5'对称加有poly-C的特异性探针和5'标记生物素的扩增引物.将探针线性固定在硝酸纤维膜上,使HBV PCR扩增产物与探针进行杂交.通过优化杂交条件,建立RLP检测方法.利用该方法对重庆地区86个慢性乙肝病人进行检测,同时与直接测序结果比较.结果:半巢式PCR可对103拷贝/ml的血清样本进行有效特异扩增,新建的RLP检测方法可对PCR扩增产物在1 ng/ml以上,或血清样本中突变型DNA占野生型DNA比例为5％以上的均可有效检测,86例临床的检测灵敏度为100％,野生型和耐药型的检测准确性分别为98.09％(103/105)、100％ (43/43),与直接测序法比,RLP检测野生与耐药混合型准确性更好.结论:反向线性探针杂交检测方法检测HBV拉米夫定耐药位点方便、灵敏、准确,是HBV拉米夫定治疗有效的监控工具,该方法适合临床应用.     

基于增量学习的关节式目标跟踪算法

为实现对关节式目标的稳定跟踪,提出了基于增量学习的关节式目标跟踪算法.该算法应用图割法对目标矩形窗进行前景与背景分割,得到前景图像;然后对前景图像进行快速傅里叶变换,得到傅里叶系数矩阵,进而得到振幅图像,并将振幅图像作为跟踪目标的描述;最后将多个目标描述进行奇异值分解和主元分析,实现对跟踪目标的低维子空间描述.文中在粒子滤波框架下实现了整个跟踪算法.实验结果表明,该算法具有较稳定的关节式目标跟踪效果.     

基于流形学习和梯度约束的图像超分辨率重建

将改进的基于流形学习的超分辨率重建与基于梯度约束的正则化重建结合起来,提出一种新的单帧图像超分辨率重建算法.该算法首先针对基于流形学习的超分辨率重建,提出新的特征提取方法,联合归一化亮度与平稳小波变换细节子带系数两个特征矢量,提高重建性能;然后将学习得到的高分辨率图像作为初始估计,将其梯度作为目标梯度域,进行基于梯度约束的正则化重建,得到最终的高分辨率图像.与现有的一些算法相比,文中算法无论在视觉效果还是客观评价上都具有较好的重建性能.     

局部匹配的人脸识别方法

从人类认知方式出发,提出了一种基于统计学习的局部匹配人脸识别方法。该方法将人脸图像划分成若干小块,各个子块中包含不同的人脸形状特征,而不同的子块则描述了人脸主要部件之间的相对位置关系,然后根据各个子块鉴别能力的差异,将每个子块看成一弱分类器,利用Adaboost学习算法组成一个强分类器,提高最终的分类效果。实验结果表明该方法可以有效提高人脸的识别准确率并对人脸的表情和光照具有较好的鲁棒性。     

基于RBF神经网络的自动泊车路径规划

文章通过逆向路径规划分析平行泊车过程的可能碰撞点和计算泊车所需的最小泊车空间,用泊车初始区域代替传统路径规划的初始点,实车试验采集泊车过程的数据,采用不同的数据样本用于粒子群优化的RBF神经网络,避免对安全距离等多种约束关系的分析,使规划的泊车路径能较好适用于实际泊车过程。仿真结果和实车试验均表明按照上述方法生成的路径泊车成功率较高。     

来自欧佩克的OFDI反向技术溢出对我国经济增长的影响研究

采用2003-2010年我国对欧佩克13个国家①对外直接投资(OFDI,Outward Foreign Direct Investment)的面板数据,分析来自欧佩克的OFDI反向技术溢出对我国经济增长的影响,发现:①分别从短期、长期来看,OFDI反向技术溢出对我国经济增长有促进作用,但是影响大小尚不如FDI;②OFDI与国内资本投资形成正反馈,也就是说随着我国对外直接投资的增加,获得的收益可以转而增加国内投资,而国内资本的增加也会增加对外直接投资;③长期看来,OFDI与FDI对我国经济作用之间的差距有缩小的趋势,经济危机后这种趋势更为明显;④欧佩克组织中发达国家并不比发展中国家对我国经济影响更大.