2005～2017年快速城市化背景下洱海流域不透水表面时空格局分析

近年来随着我国经济建设的不断加快以及城市化的快速发展,工业和人口的大规模聚集造成了不透水表面的快速扩张,这对城市生态环境产生了严重的影响。作为城市化水平的关键指示因子,不透水表面已经被广泛应用在城市生态环境评估中。为了定量的分析洱海流域不透水表面拓展的时空动态特征规律,本文以大理市所在的洱海流域为研究对象,利用2005年至2017年的大理市Landsat 5、Landsat 8遥感影像,提取归一化水体指数(MNDWI)和归一化差值不透水表面指数(NDISI)对洱海流域的城市、道路进行空间分析并提取出不透水表面信息进行空间格局分析。研究结果表明：2005~2017年间,随着城市化的快速发展,洱海流域的植被覆盖率和水体等自然地物覆盖率处于下降状态,而不透水覆盖率从11.6%上升到19.8%,呈现快速持续上升趋势。由洱海水质和其流域内不透水覆盖率线性拟合结果可以得到两者具有一定的负相关性。可以预见洱海水质未来发展中随着不透水覆盖率的增长而下降。因此,在城市发展的同时,应该注重对洱海的综合治理,不能任水质自行调节。本研究结果为洱海流域内城市规划管理和流域(水)环境治理提供参考信息,具有重要的现实意义。     

基于神经网络的人脸检测算法研究

针对复杂场景图像中的人脸，提出了一种基于BP神经网络的人脸检测算法，由网络训练和人脸定位两部分组成．可以有效地运用于多人脸、不同尺寸、不同姿态、不同面部表情、不同肤色、不同光照条件和复杂背景的情况。实验结果表明该算法快速有效。     

论文更正及预测

《论随机量子空间及有关问题》(以下简称原论文)在本刊总第4期发表后,作者发现一处错误,现予以更正;并在更正理论的基础上,预测—标量粒子的质量。     

力学量算符本征函数的正交归一性

文中讨论了力学量算符本征函数的正交归一化性质,给出了得到正交归一化函数的方法。     

基于 Mahalanobis距离进行人脸表情的识别

提出了利用Mahalanobis距离进行人脸表情识别的方法.首先将待分类的图像样本集进行坐标变换,使得变换以后类间离散度尽可能大而类内离散度尽可能小,即使变换以后的Fisher准则函数取得极大值,在新的坐标下求每个待分类样本到各类均值向量的Mahalanobis距离,从而将待分类的样本归到Mahalanobis距离最小的类中去,通过实验得到了平均80.25%的识别率.     

具有真实感的虚拟人头部的一种构造方法

在人类交流信息、情感和动机暗示的广泛能力之中，面部是其中最关键的组成部分之一．因此，具有真实感的三维人脸模型的构造和动画是计算机图形学领域中一个重要的的研究课题．如何能够便捷有效的构造出具有真实感的三维人头部模型是其中一个难点．本文介绍了一种三维人头部模型的构造方法．该构造方法基于一个已存在的三维头部的无个体特征的一般模型，该模型可以经过调整而创造出具有个性特征的头部模型；借助于从两张从正交角度拍摄的普通的某个人的二维照片上采集到的能够反映该个体特征的数据参考点作为控制点，通过DFFD(Dirichlet Free-Form Deformation)的自由变形方法，调整该三维头部模型，进行非线性变形，向特征人面部结构逼近，从而构造出具有个性化特征的头部模型．在此基础上，本文提出了对该方法的一种改进，即对用来进行控制非线性变形的参考点赋以不同的权值，进行分层次控制，从而使得三维头部模型能够更精确的再现个体特征．     

复杂动态背景中的人脸检测

针对复杂动态背景中的人脸检测问题，提出了一种基于差影运算和肤色识别的检测算法。该算法首先通过改进的差影运算初步确定人脸区域，然后建立一个人脸肤色模型进一步进行肤色匹配．从而实现由粗到细的人脸检测。实验证明，该算法可以适应不同的光照环境，不受人脸大小和朝向的限制。其运算速度和精度均达到实用要求。     

线性人脸对象类模型的匹配提升技术

针对真实感人脸模型匹配的细节控制和稳健创建问题，提出了线性人脸对象类模型的匹配提升技术。基于非统一抽样(NUS)的动态高斯金字塔分析(DGPA)方法，结合不等概率抽样和整群抽样策略，自适应地动态调整每级高斯金字塔图像的抽样分布，利用最优化算法由粗到精的计算全局近似最优解，获得精确的模型匹配。动态调节整群区域边界并利用再抽样率调节抽样密度，可以有效控制人像模型的细节表达效果，提高模型创建的稳健性。随机梯度下降的线性相关性扰动(CD-SGD)和学习率自适应(ALR)技术，提高了模型匹配的准确性和收敛速度。以M     

量子力学中的三个问题

本讨论了定态波函敷的一阶导敷在势能存在无穷大时是不连续的、本征值连续的本征函数的δ函数归一化和波函数在无穷远处为零条件的引入等三个问题。前两个问题一般献未作详细论证，第三个问题一般献的处理是不合理的。     

桥梁健康监测中的损伤特征提取与异常诊断

针对桥梁健康监测的应用 ,提出了一种基于统计模式识别技术的结构异常诊断方法 .由正常结构实时监测动态响应形成状态判断的数据基 ,通过序列相似分析将未知状态结构的响应信号与正常结构数据基进行环境/运营条件归一化 ;然后根据动态参数模型残差分析提取结构损伤特征 ,进而通过统计分析进行结构异常诊断和损伤定位 .与基于模态频率变化的方法相比 ,该方法具有更高的损伤识别能力 ,并能较好地克服实测数据离散性和环境与运营条件影响带来的困难 .通过三跨连续梁的数值试验验证了该方法的有效性