基于HAAR小波的关联加权LDA在人脸识别中的研究

线性判别分析(LDA)是人脸识别系统中用来降维的主要技术之一,可以运用于整个人脸图像,但却受到了小样本(small sample size,SSS)问题的限制。通过引入权值的概念,关联加权LDA(RW-LDA)方法有效地改善了小样本问题,但是,它的分类效果却不是很好。为了解决这个问题,提出了基于HAAR小波的关联加权LDA(related weighting LDA based onHAAR wavelet,HWRW-LDA)方法,在HAAR小波子带基础上,应用关联加权LDA方法,既解决了小样本问题,又改善了分类的效果。在ORL及FERET两大人脸数据库的实验结果表明,与最先进的几种方法相比较,HWRW-LDA方法具有更好的识别性能。     

基于DDR的字典学习在光照变化人脸识别中的应用

针对光照变化人脸识别中大多数现有的人脸识别算法只能单独实施降维或者字典学习而不能完全利用训练样本判别信息的问题,提出了基于判别性降维的字典学习算法。首先,利用经典的特征提取算法PCA初始化降维投影矩阵;然后,计算字典和系数,通过联合降维与字典学习使得投影矩阵和字典更好地相互拟合;最后,利用迭代算法输出字典和投影矩阵,并利用经l2-范数正则化的分类器完成人脸的识别。在PIE及扩展的YaleB两大人脸数据库上得到了验证了所提算法的有效性及可靠性,实验结果表明,相比几种较为先进的线性表示算法,所提算法在处理光照变化人脸识别时取得了更高的识别率。     

基于邻域空间模式的运动相关电位特征提取新方法

模式分类是基于脑电图（EEG）的脑-机接口(BCI)研究的重要环节之一.针对不同的BCI任务,所采用的分类特征和分类算法也不同.其中,运动相关电位（MRPs）现象是BCI想象肢体运动分类算法中的所用到的重要分类特征.针对BCI研究中的采集EEG数据分布复杂,和训练样本不足重要问题,本文提出一种新的MRPs特征提取方法—邻域空间模式 (NSP),利用邻域关系和类别信息,有效提取了分类性能更强的MRPs特征.最后的实验结果证明了NSP算法能更有效提取分类特征.     

On the Representation of Multi-layer Woven Structure

A quantitative method is developed to identify the structures of multi-layer woven fabric in this study. Six structural parameters are selected to represent the fabric structure. With some design criteria for the reinforcement of textile composites, the relationships among the structural parameters are derived for different binding patterns of the fabric structure. The conditions, which meet the requirements of structural cell stability,are also discussed.     

基于波形综合法的雷达目标识别的探讨

本文论述了用波形综合法进行雷达目标识别的原理及其实现方法,提出了几种识别参量,最后给出了仿真试验结果.