基于OpenCV的人脸图像预处理技术研究

对采集到的人脸图像进行预处理和训练,以改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度,并且使图像更有利于计算机处理,便于对图像进行分割和边缘检测,从而提高人脸图像人别的准确率,为人脸的提取特征值和识别等操作做好准备.利用PCA人脸识别方法,实现简单且识别准确率高,OpenCV的特点是实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法,实验结果表明,通过预处理后的人脸图像识别效果更好,识别速度更快.     

浅析鄱阳湖生态经济区企业文化建设趋势

鄱阳湖生态经济区上升为国家战略后,区内企业紧紧围绕"科学发展、绿色崛起"的总体战略,不断调整自身的企业文化建设战略,以适应生态经济发展的需要。作者在探讨鄱阳湖生态经济区企业文化建设历程基础上,归纳企业文化建设之特点和存在问题,进而提炼出发展鄱阳湖生态经济区企业文化的独特的基本趋势:协同创新性、文化生态性、区域文化性。     

锂离子电池工作的数学模型及特征概述

通过分析锂离子电池的数学模型,寻找变量之间的逻辑关系,总结出了锂离子电池的特性,实现了对锂离子电池系统规律的揭示与把握,有助于优化锂离子电池的生产与发展．     

复杂背景中条码图像识别关键算法的研究

研究了复杂背景图片中条码的定位及识别技术.通过特征提取、形态学的方法在低分辨率图像中对条码进行粗定位,以粗定位的结果为研究对象,采用边缘提取及灰度投影的方法对条码进行精确定位.提出了一种新的二值化算法,算法利用条码的固有特征得到图像的全局信息,利用全局与局部相结合的方法获取子图像块的最优阈值.实验结果表明,本文算法能有效地去除复杂背景对条码识别的影响,且算法具有较低的复杂度,能在嵌入式平台上实时运行.     

基于计算机视觉的水位检测算法

鉴于传统的水位读数方法误差大,成本高,需要一种精确、实时、鲁棒的智能水位检测算法来高效读取水位,为此提出了一种基于计算机视觉的水位检测算法以满足实际需求。首先对拍摄到的图像进行预处理和边缘检测以找出水尺位置,并通过仿射变换对水尺进行矫正。通过两种策略在水尺区域找到水尺关键字的位置,即关键字处理。然后对边缘特征进行投影并检测出水面位置。最后根据关键字处理结果和边缘特征计算得到水面高度。大量实验和实地测试的结果表明：所提算法在基于计算机视觉的水位检测、水尺读数等领域具有理论和应用的双重价值。     

基于特征提取的健美操分解动作图像自适应识别方法

为了解决传统方法容易受运动速率、光照情况、遮挡、复杂背景等的影响,导致识别结果鲁棒性较差的问题,通过特征提取方法研究了健美操分解动作图像自适应识别问题。通过时间能量金字塔把视频序列划分成若干段,得到结果中动作并非全为健美操动作,含大量干扰信息,通过背景消减法对进行健美操运动的人体目标进行提取,进行进一步处理,得到人体轮廓的二值图像序列,求出轮廓外界矩形宽度和高度之比,依据宽高比获取关键帧,通过拉普拉斯法求解相邻差异帧与间的光流,降低背景杂波产生的影响。针对关键帧提取特征向量,通过相似性检测对待识别健美操分解动作图像和提取特征进行匹配,设定相似性阈值,将相似性高于阈值的图像作为识别结果。结果表明：所提方法对单人健美操视频数据库的识别准确率高,仅存在一定程度的混淆;所提方法对含不同场景的复杂数据库的识别准确性和其它方法相比最高。可见所提方法受外界环境干扰小,可保证高识别精度。     

M估计的稳健平面标靶中心定位算法

标靶在地面激光扫描仪多测站点云配准,以及在全球卫星导航信号不良状况下改善移动激光雷达系统精度具有重要作用,标靶的精确提取与定位是关键问题之一。本文提出基于M估计的标靶中心定位方法：先根据标靶与周围环境反射强度差异,构建强度变化率特征,提取标靶边缘点云;再对标靶候选区域点云进行主成分分析,计算标靶平面法向量,对标靶边缘点云进行投影变换;最后通过M估计选权迭代法,剔除标靶噪声与粗差点云,拟合标靶形状,精确定位标靶中心。试验表明,本文算法能够在标靶存在冗余、缺损状态时排除非标靶圆形边缘的粗差点,获得高精度标靶中心。     

基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法

有效提取特征有利于提高后续人体动作识别的准确率。针对人体动作识别时方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征维数过高和相似动作不好区分的问题,提出一种基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法。实验对比三种降维方法主成分分析法(principal component analysis,PCA)、PCA+Pearson、PCA+Spearman处理后的动作识别率,证明PCA+Pearson相关系数的降维效果最佳。同时将全局特征八星模型与降维后的局部特征HOG特征组合在一起全面表征人体动作,并计算相邻两帧图像相似度,自适应分配一个判别周期内单帧支持向量机分类结果的统计权值,最后二次分类人体姿态识别结果。在标准数据集KTH上进行实验,该算法识别准确率为94. 5%,较其他方法有所提高,在视频人体动作识别领域有较好应用价值。     

基于特征迁移的在线教育导师推荐方法

在推荐系统中,数据稀疏和数据冷启动问题一直是待解决的重要难题。针对推荐系统中用户数量过少、评价数据稀疏、模型启动困难等问题,以及针对在线教育领域存在特征关联的特性,提出了一种全新的基于特征迁移的导师推荐方法。为了迁移出更多有用的信息,该方法基于有限的领域特征,在目标领域和训练领域之间建立了一个基于特征相似度的桥梁。首先,获取训练领域和目标领域的推荐矩阵。然后,向量化用户和项目的特征空间,计算目标领域和训练领域之间特征的相似度。最后,构建特征迁移模型对目标领域进行迁移,得出目标推荐矩阵。研究结果表明,提出的方法能够很好地解决在线教育导师推荐领域中数据冷启动以及数据稀疏问题,与传统的推荐方法相比取得了很好的效果。     

大坪山隧址区地质构造对岩溶发育规律的影响

在野外地质调查的基础上,运用自然历史分析法和统计学对隧址区的地质构造和岩溶发育特征进行了研究。研究表明地质构造对隧址区岩溶发育的影响主要表现为:1推覆构造演化过程中,地层经历的抬升和稳定使得区内岩溶发育呈现多期性,垂直、水平溶蚀形态交替分布;2区内地质构造通过控制岩溶水的循环通道,从而控制区内岩溶发育的方向和规模;3区内大型岩溶形态发育的向深性和方向性受断层控制,同时发育规模也由节理裂隙密度决定;4褶皱核部及转折部位多形成张拉裂隙,岩溶发育强烈,翼部径流作用有利于岩溶发育。