鉴别局部特征分析及其在人脸识别中的应用

由于传统的鉴别主分量分析(DKL)算法中,主分量分析(PCA)基于全局特征,难以提取人脸的局部特性,该文提出鉴别局部特征分析算法.该算法中,局部特征分析(LFA)代替PCA作为线性鉴别分析(LDA)的前端.一方面,LFA在保留大部分全局信息的同时提取局部特征.另一方面,它为信号提供一种有效的低维表示,增强LDA在小样本问题中的数值稳定和推广性能.文中结合开集模式的人脸认证领域,在PoliceFace、OCRLab人脸库和它们的组合库上对新算法和DKL算法进行实验比较.实验表明,通过结合LFA和LDA,新算法明显降低认证错误率在PoliceFace库上,等错误点错误率降低43.10%;在OCRLab库上错误率降低25.87%;在组合库上错误率降低33.16%.     

Miniaturized volume holographic optical data storage and correlation system with a storage density of 10 Gb／cm^3

The general idea of holographic optical data storage (HODS) is briefly introduced. Based on the recent advances of HODS, the key techniques and the challenges of HODS are discussed. Some new techniques are proposed to improve the system. A miniaturized volume holographic data storage and correlation system is presented. It can achieve a density of 10 Gb/cm^3 and a fast correlation recognition rate of more than 2000 images per second. It shows the attracting potential advantages over other conventional storage methods in the information storage as well as information processing.     

基于定性映射的模式识别方法(Ⅱ)

设MPα×β是(二维黑白图像)模式P所构成的α×β阶矩阵,若φ(MPα×β)=tPm,m=α×β,是MPα×β的特征向量抽取映射,则模式P的识别可转化为tPm的识别,并可用以向量tPm为基准的定性映射加以表示,当且仅当,抽取映射φ是可逆变换(或表示),且逆变换φ-1(tPm)=MPα×β是P的生成(或"涌现")映射.     

Circular proteoglycans from sponges: first members of the spongican family

Species-specific cell adhesion in marine sponges is mediated by a new family of modular proteoglycans whose general supramolecular structure resembles that of hyalectans. However, neither their protein nor their glycan moieties have significant sequence homology to other proteoglycans, despite having protein subunits equivalent to link proteins and to proteoglycan monomer core proteins, and glycan subunits equivalent to hyaluronan and to the glycosaminoglycans of hyalectans. In some species, these molecular components are assembled into a structure with a circular core formed by the link protein- and hyaluronan-like subunits. Besides their involvement in cell adhesion, these sponge proteoglycans, for which we propose the term spongicans, participate in signal transduction processes and are suspected to play a role in sponge self-nonself recognition. Their in vivo roles and the mild methods used to purify large amounts of functionally active spongicans make them ideal models to study the functions and possible new applications of proteoglycans in biomedical research. Received 21 May 2002; received after revision 5 July 2002; accepted 10 July 2002 RID="*" ID="*"Corresponding author.     

基于语音学分类的汉语三音子识别单元的算法

为提高语音识别系统的性能,针对汉语语音的单音节结构的特点,提出了建立三音子识别单元的方法。这种方法完全利用语音学知识对上下文进行分类从而实现参数共享,而不同于传统的数据驱动的聚类共享。提出并实现了采用三音子单元的识别系统的训练算法和识别搜索算法。实验表明:基于语音学分类的三音子单元对识别性能有明显的改善,系统的首选误识率相对基线系统降低了28%。     

社会科学测度方法的学科分布及其受重视程度

通过比较分析国内外测度方法在社会科学各个学科应用的历史和现状,分析国内外对测度理论及方法的重视程度,分析各类测度方法在国内外各个学科的应用情况,从而获得各个学科各类测度方法的应用水平。     

基于最大间距准则(MMC)新的有效特征提取方法

基于最大间距准则(Maximum Margin Criterion,MMC)下,提出一组具有标准正交性的最佳鉴别矢量的计算方法和一组具有统计不相关性的最佳鉴别矢量的计算方法。这种方法的目的是寻求一组最佳鉴别矢量既要使投影变换后的特征空间的类间散度最大,而类内散度最小;又要减小最佳鉴别矢量间的统计相关性。与原MMC特征提取方法相比,新的特征提取方法降低了甚至消除了最佳鉴别矢量间的统计相关性,提高了识别率。通过分别在ORL人脸库和NUST603人脸库上实验结果表明提出的具有统计不相关性的MMC特征提取方法在识别率方面整体上好于原MMC特征提取方法和常用的主成分分析(PCA)法。另外,揭示了MMC准则特征提取与Fisher准则特征提取的内在关系。     

短语音说话人识别新方法的研究

提出了一种较短训练语音的说话人识别新方法。利用模糊核聚类算法设计矢量量化器,对说话人的语音特征进行训练。模糊核矢量量化器将原始空间通过非线性映射到高维特征空间,在高维特征空间中对说话人的训练语音特征进行模糊聚类分析,将得到的每个类中心作为说话人的语音模型。识别时将识别矢量映射到高维空间进行匹配决策。由于核方法的引入,使得原来没有显现的特征突现出来,增加了说话人之间的可区分性。实验表明,该方法对于较短的训练语音,其识别效果优于高斯混合模型和模糊矢量量化。     

基于形状描述直方图的声呐图像目标识别算法

针对水下声呐图像目标检测与识别问题,在图像规格化条件下,定义了几种不同的形状描述子,并统计计算描述子直方图,定义了几种不同的直方图匹配测度函数用以计算直方图间的相似性。分析了算法中关键参数的选取问题。仿真结果表明,基于该算法的识别率可达到98%以上,具有较强的不变性和鲁棒性。通过进一步信息融合算法可快速准确地实现水下声呐图像目标识别,具有较强的应用价值。     

函数S-粗集与图像识别

函数S-粗集是以函数等价类定义的,它具有规律特性,图像具有特征,特征存在着规律,将函数S-粗集的规律特性嫁接,应用到识别理论中。给出图像特征F-下近似规律,F-上近似规律的生成,及规律模型,给出图像特征规律F-识别对结构,并对图像F-识别给出特性分析。图像F-识别是一种新的识别方法,已经成为识别理论研究中的一个新的研究方向。