基于小波的光照补偿及其在人脸识别中的应用

提出了一种基于小波分析的人脸图像光照补偿技术,通过舍弃图像中的低频分量,仅用高频分量进行图像重构,便可较好地消除原始人脸图像中光照的影响.并将该技术应用于特征脸法人脸识别,在Yale库和自建库图像中,实验测得在较大尺度的情况下,图像识别率都有明显提高.     

量化Domain理论的L-Fuzzy式处理(II) L-Fuzzy拟序集的表示

本文是文献[4]的续。对于固定的FrameL,本文证明了每个LF-拟序集可以等价地表示为拟序的层,该结果与L-Fuzzy集的分解和表示定理类似。由这此定理可得出以下结论:一类量化Domain(例如,广义超度量Domain)实际上是将满足一定条件的拟序族进行"粘贴"的结果(按照层论的语言叙述,就是拟序的层),而通常的拟序则是常值拟序层的特例。     

量化Domain理论的L-Fuzzy式处理(Ⅱ)L-Fuzzy拟序集的表示

本文是文献的续。对于固定的Frame L,本文证明了每个LF-拟序集可以等价地表示为拟序的层,该结果与L-Fuzzy集的分解和表示定理类似。由这此定理可得出以下结论：一类量化Domain(例如,广义超度量Domain)实际上是将满足一定条件的拟序族进行“粘贴”的结果(按照层论的语言叙述,就是拟序的层),而通常的拟序则是常值拟序层的特例。     

类Broyden族非拟牛顿算法对一般目标函数的全局收敛性

应用双参数的类Broyden族校正公式,为研究求解无约束最优化问题的拟牛顿类算法对一般目标函数的收敛性这个开问题提供了一种新的方法．     

量化Domain中的模糊收敛与伴随映射

研究LF-偏序集中模糊集的并,广义Zadeh函数与LF-伴随映射之间的关系,证明了由LF-左伴随映射提升的广义Zadeh函数一定保任意模糊集的并,该结果是经典偏序伴随理论一个著名结论(左伴随保任意并)的量化/模糊推广.