H.264中全零块检测的线性分类器算法

针对H.264视频编码中传统全零块检测方法检测率较低的问题,提出了一种全零块检测的线性分类器算法.根据编码特性选择5个变量作为全零块检测的特征,基于参考块的全零块情况,设计了2个不同的线性分类器来区分全零块和非全零块,然后选取代表不同运动程度的视频样本,利用Fisher准则训练得到2个分类器的权系数和不同量化参数下全零块检测的阈值,最后用最小二乘原理将各个量化参数下的阈值拟合成量化参数的二次多项式,从而得到最终的全零块检测的线性分类器.实验结果表明,新算法在基本不降低视频质量的同时,能获得比其他现有算法更好的检测率,并且有效地缩短了编码时间.     

融合单演二值编码的人脸表情识别算法

为提高人脸表情识别算法的识别率和鲁棒性,本文提出一种融合单演二值编码的人脸表情识别算法.该算法运用单演信号分析提取多尺度单演振幅、相位和方向三个正交互补的分量,使用单演二值编码对该三种分量的每个尺度进行编码及划分为多个矩形块子区域,并采用分块Fisher线性判别对其降维并提高识别率.实验结果表明:所提算法比传统人脸表情识别算法具有更高的识别率.此外,遮挡对比实验证明了所提算法比传统算法有更好的鲁棒性.     

用不同语义单元度量的句子相似度计算

提出了一种基于不同语义单元度量的句子相似度计算方法.将句子按词块分割为对应的公共词块和非公共词块,利用外部语义资源进行同义词替换和语义消歧处理.分别用词、词块和字为语义单元度量句子相似度,以不同的权重调节各语义单元对句子相似度的贡献.实验结果表明,该方法综合考虑的因素更加全面,有较高的准确率.     

检查井混凝土空心砌块生产项目研究

检查井混凝土砌块代替黏土砖,既节约了土地资源,又减少了固体废渣的排放,具有绿色环保、经久耐用的优点。从生产规模、建设方案、成本和利润等方面阐述了检查井混凝土空心砌块生产项目的建设方案以及该项目带来的经济效益和环保效益。     

两亲性嵌段共聚物PEO-b-PMMA的合成及其在水溶液中的自组装

以PEO-Br为大分子引发剂,通过原子转移自由基聚合合成了两种具有不同疏水链长的PEO-b-PMMA两亲性嵌段共聚物,经GPC和1H-NMR表征确认其结构分别为PEO45-b-PMMA130和PEO45-b-PMMA335。以二氧六环作为初始共溶剂,考察了PEO-b-PMMA在水溶液中的自组装,用光散射和透射电子显微镜对共聚物的临界加水量和聚集体的形貌进行了测定与表征;结果表明随着PMMA链段的增长,临界加水量由27.5%降为22.5%,球形聚集体的平均粒径由44nm增至76nm。     

关于任意三矩阵秩的一点注记

设A、B、C为任意给定的m×n、n×m、m×n矩阵,本文构造了一种特殊形式的矩阵。通过对此矩阵的初等变换,得到这三个矩阵秩之间的某些关系,并讨论了它的几个较有意义的用例。     

基于块间关系的鲁棒视频水印算法设计

为了提高视频文件中水印算法的透明性和鲁棒性,在此提出了一种基于数据块间关系的水印嵌入算法,该方法以数据块之间的特定关系表示水印的比特值,从而避免了将水印值直观地嵌入原始的视频文件中。在介绍该水印算法的详细设计过程后,给出了水印的嵌入过程和提取过程,最后对设计的水印算法进行了透明性和鲁棒性的测试,测试结果表明该算法在高比特率的情况下具有较高的透明性。对于大部分常见的水印攻击方法具有较强的鲁棒性,但对于降低视频图像分辨率的攻击方法,水印的鲁棒性还有待提高。     

B( H )上的核偏序与对偶核偏序

是无限维复Hilbert空间, B( H )是H上全体有界线性算子构成的代数, 先给出核偏序和对偶核偏序的性质, 然后运用算子分块矩阵方法研究核偏序、 对偶核偏序
与减偏序的关系, 并进一步给出两个算子A,B核偏序下确界A∧B的表示.     

条带状断块油藏不稳定渗流压力传播规律研究

针对目前条带状油藏在压力传播方面研究的不足,从建立的简化条带状油藏模型出发,结合物质平衡原理,运用两参数连续模型和稳态逐次替换法,建立了定产和定压条件下的压力传播数学模型。不仅给出了条带状油藏的压力传播规律,同时也填补了低渗透油藏在一维不稳定渗流压力传播规律研究的空白,并对模型进行了相关应用及影响因素分析。认为：产量模型和定压模型的压力传播规律,时间均是传播距离的二次多项式,且在压力传播速度上,与产量呈正相关,与井底流压呈负相关。此外,还得出了获得最大产量所对应的最佳井底流压模型。     

基于傅立叶变换的电视信号运动检测方法

运动检测是目前研究的热门课题之一，已经提出了许多种检测方法，主要包括块匹配法、象素递归法和相位相关法。本文提出一种基于分割的傅立叶方法，该方法是根据傅立叶变换的基本性质在对图象进行分割的基础上来完成运动检测的，它能够分别处理物体平移和旋转，并能获得较准确的运动矢量。