基于CNN-SVM的地下目标形状识别

针对传统地下目标识别算法中特征提取方法的缺陷,鉴于深度学习中的卷积神经网络（CNN）能自动从数据中提取特征,但CNN自带的分类器不能很好的解决非线性分类问题,由于SVM具有良好的泛化分类能力,为此提出基于CNN-SVM的地下目标形状识别方法。本文首先在地表面光滑场景下,利用该方法对地下圆形和矩形目标识别,然后加大场景难度,在地表面粗糙场景下进行地下目标形状识别。实验结果表明,相比传统人工设计的特征分类方法,该算法利用CNN自动提取的特征联合SVM提高了CNN的分类准确率,并且在两种场景下都具有更高的地下目标识别精度。     

基于遗传算法的人脸精确定位

提出一种基于遗传算法的人脸图象精确定位方法,作为人脸检测与人脸识别之间的一个中间优化处理过程,以解决由于人脸检测技术的定位误差导致人脸识别错误的问题。精确定位问题转化为一个在离散空间中的优化搜索问题,以遗传算法作为优化搜索方法,利用其收敛速度较快、鲁棒性强和全局寻优等优点,改进了基于身份子空间统一模型的人脸识别系统的识别效果。实验结果表明,基于遗传算法的人脸图象精确定位方法能够有效地提高人脸识别系统的识别率。     

基于差分图像的人脸检测与跟踪研究

人脸检测与跟踪是人脸信息处理领域中的一项关键技术,提出了一种可通过自适应阈值分割运动区域,根据人脸几何特征验证得到人脸模板,再运用GA跟踪人脸,并且用M6215摄像头进行实时采集、定位与跟踪的新的快速有效的人脸跟踪方法.实验表明:本系统不仅跟踪速度快,还可以在人的手势变化干扰或背景有干扰的情况下,进行令人满意的人脸检测与跟踪.     

保形分段三次多项式曲线的形状分析

构造了一种保形并且形状可调的分段三次多项式曲线,并分析其形状特征与控制多边形之间的关系.首先,通过预设基函数的性质再解方程组,构造了一组带2个形状参数的多项式基函数,其包含三次均匀B样条基函数作为特例.然后,借助基函数与三次Bernstein基函数之间的关系证明了基函数的全正性,由这组基函数定义了一种分段三次多项式曲线,使该曲线拥有一个局部和一个全局形状参数.最后,分析了控制多边形边变量之间的相对位置关系对曲线段形状特征的影响,得到了曲线段拥有1个或2个拐点,1个二重点或1个尖点,为局部凸或全局凸时的充要条件.该结论为曲线段的形状调整提供了理论基础.     

基于深度学习的非对齐人脸验证方法

当前大多数方法需要对人脸进行对齐等预处理,这不仅影响验证流程的连续性,还严重影响人脸验证的效率。本文设计了两种神经网络模型及三个阶段式的训练验证构架以及基于深度特征与SIFT特征相结合的高效的非对齐人脸验证方法:方法利用卷积神经网络的池化层中间结果同步生成SIFT特征描述符从粗粒度到细粒度进行多级联的非对齐的人脸验证,这极大的提高人脸验证的速度及准确度;在训练阶段提出了使用三元组样本作为输入,Triplet loss作为损失函数有效提高不同人之间的区分度提高人脸验证的准确率;本文根据不同应用场景设计了两种深度学习架构适应小型及大型设备的需要。本方法经过在Web-face数据集训练及在LFW,YOUTUBE等数据集上验证,结果表明该方法具有良好的性能。     

扩展型HMM在表情识别中的应用研究

根据表情与人脸表情特征关系,提出采用隐马尔可夫模型进行人脸表情识别;又鉴于人脸图像二维特性,提出了更具健壮性、更易处理二维数据的扩展型隐马尔可夫模型.该模型相比伪二维隐马尔可夫模型,简化了复杂度.为提高模型的识别效率,根据敏感度不一,提出多重感兴趣区域替代单一的感兴趣区域.为提高表情子库内样本的聚合度及库间样本离散度,提出相应的改进方案.首先通过人脸检测,实现表情样本采集;然后采用二维离散余弦实现图像频域转化,并结合低频数据生成特征向量;最后采用扩展型隐马尔可夫模型进行表情建模,实现表情训练与识别.实验表明：采用扩展型隐马尔可夫模型可有效识别表情,尤其是优化后的设计方案.     

利用带形状参数的有理势函数构造基于Metaball的过渡曲线

利用现有势函数构造基于Metaball的过渡曲线,此过渡曲线无法兼具拟高阶连续性与形状可调性.针对这一问题,巧妙地从一种带形状参数的曲线模型出发,构造一类带形状参数的有理势函数,并研究该势函数的性质.所构造的有理势函数具有统一的数学模型,不仅能使过渡曲线在端点处达到拟Ck连续,而且还可通过修改形状参数的值调整过渡曲线的形状.实例表明,通过调整有理势函数的次数及形状参数的取值可构造出满足不同拟连续性且形状不同的过渡曲线,以满足实际应用需要.     

基于任意形状颗粒集合二值图像的体积估算模型

基于任意形状颗粒集合的二值图像,提出了估计其体积(或质量)的方法.首先利用发光背景台面获取的颗粒灰度图像变换为相应的二值图像,得到颗粒的边界轮廓.然后再基于其边界信息,定义与颗粒形状特征相关的描述量,并将其无量纲化.将由此定义的无量纲参变量作为回归变量建立一个多元线性回归(multiple linear regression)模型用以估计颗粒集合的扁平度,进而估算颗粒体积.回归变量的系数由随机采样的501个样本颗粒(尺寸范围为4.75～25 mm)用误差最小平方和求得.将模型应用于由具有相似统计分布特征的其他颗粒集合,并将得到的体积估计值与其体积真实值相比较,实验结果显示模型的相对误差在±2%以内.     

基于幅度统计多分辨率分析的SAR图像灰度压缩

基于幅度统计多分辨率分析的原理，针对SAR图像特殊的显示要求，提出了一种新的灰度压缩方法，解决了常规灰度级压缩方法不能很好保持原始图像数据直方图分布的问题，实验结果表明该方法能有效保证灰度压缩前后图像数据直方图分布形状的一致性，较好地保持原始图像的视觉特征。     

基于函数映射的二维形状内蕴对称检测算法

针对现有的二维形状内蕴对称检测方法表现欠佳的问题,提出了基于函数映射的二维形状内蕴对称稠密点对应谱优化（FM-2DSISD）方法。首先,设计了对噪声数据鲁棒的稀疏特征对称点对提取算法。其次,利用特征对称点对和函数映射框架,建立了以保持函数映射矩阵每个主子矩阵对角正交性为优化目标的数学模型,证明了该优化目标能保持内蕴对称映射的等距性。借助谱上采样技术,通过频谱域和空间域交替迭代优化函数映射矩阵和逐点映射矩阵。数值实验表明,FM-2DSISD方法对二维光滑形状和噪声形状的检测效果均优于现有检测方法。     

仿射变换在交通标志检测中的应用

将仿射变换应用于道路交通标志识别系统,用以解决场景图中交通标志的变形问题,并通过对交通标志场景图中变形的交通标志进行形状矫正以提高交通标志检测和识别的准确率.在分析交通标志变形情况的基础上,给出了仿射变换在交通标志检测中应用的具体算法.仿真实验表明：采用仿射变换能够快速、有效地矫正交通标志的变形,具有较好的可行性和实时性.     

两个普查年宁波市人口年龄结构的统计分析

给出了1990年和2000年宁波市人口年龄结构的统计分析，以及相应人口年龄结构对比的统计分析。分析显示：在业、退休年龄结构具有明显的年龄段特征，相隔10年，在业率和退休率无显著变化，而失业率总体上有一定的增幅，应适当予以关注。     

数据挖掘在科技论文分析工作中的应用

讨论了数据挖掘技术,并选用几种数据挖掘方法对科技论文、论文作者以及发表刊物进行了统计分析,从而说明了数据挖掘在科技论文分析工作中的应用.     

基于2DPCA的眉毛识别方法研究

分析了人类的眉毛作为一种独立生物特征进行身份鉴别的可能性,提出了一种基于2DPCA的眉毛识别方法,比较了2DPCA和PCA对眉毛识别的结果.通过对109人的眉毛数据库的分析,分别研究了2DPCA和PCA方法在眉毛识别中识别率和信息阈值之间,识别率与特征个数之间,识别率与图像尺寸之间的关系,以及它们对时间和空间的需求.实验结果表明,利用2DPCA方法进行眉毛识别在训练时间和识别率上明显优于PCA方法,识别率最高可达97.62%.     

昆虫细胞凋亡蛋白酶caspase-1的表达纯化及活性分析

依赖于天冬氨酸的半胱氨酸蛋白酶(caspase)在细胞凋亡途径中起着不可替代的关键酶作用.本研究采用原核表达载体pET32a表达和纯化了家蚕细胞Bm-caspase-1及粉纹夜蛾细胞Tni-caspase-1蛋白酶,序列分析表明二者具有相同的内部剪切识别序列,且酶活性位点均为QACQ↓G.纯化获得大量可溶性蛋白酶,Western-blotting分析表明Bm-caspase-1在大肠杆菌中已自我剪切活化,而Tni-caspase-1没有自我剪切,无酶活性;活性Bm-caspase-1蛋白酶对caspase-3特异性底物Ac-DEVD-AMC的降解酶活性可被Z-VAD-FMK呈剂量依赖性抑制,半抑制浓度约20nmol/L.此外,活性Bm-caspase-1蛋白酶能够转活化无活性的Tni-caspase-1蛋白酶原.结果揭示了昆虫细胞caspase同样具有与哺乳动物细胞caspase相似的底物降解活性并可相互剪切激活,为进一步研究昆虫细胞凋亡的分子途径奠定了基础.     

基于统计和规则混合策略的维吾尔人名识别研究

本文采用统计和规则相结合的混合策略,提出一种维吾尔人名的自动识别方法.该方法利用知识库中的统计信息,对维吾尔人名做初步的提取,分析维吾尔人名构成的各类特征,提取特征集,总结相应的识别规则,对候选人名进行识别,并消除歧义.在此基础上构建了维吾尔人名识别系统,并对系统进行了封闭和开放测试,实验结果表明,封闭测试的准确率达到88.47%,召回率达到85.1%.     

蝎神经毒素AaIT的表达及功能分析

在不改变氨基酸编码序列的情况下，根据大肠杆菌密码子偏爱性，设计并人工合成了适合于大肠杆菌表达的蝎神经毒素AaIT基因．将该基因插入到大肠杆菌表达载体PET32a＋中，得到重组质粒PET32a-AaIT，将该质粒转入带有trxB／gor双突变的大肠杆菌Origami（DE3），重组菌株经IPTG诱导后，获得町溶性表达产物，但该表达产物没有生物学活性．把此基因插入到含有AOX1启动子和α分泌信号肽序列的毕赤酵母表达载体pPIC6αA构建重组质粒pPIC6αA-AalT，转化毕赤酵母（X-33），经甲醇诱导后，获得高水平的分泌表达（20mg／L）．表达产物喂食银纹夜蛾及甜菜夜蛾没有表现出生物活性，经注射有活性．     

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.     

用谱矩分析法实现语音的识别

本文应用语音信号的傅里叶谱的谱矩距离判决准则选择特征谱实现了语音的自动识别.实验表明,用这种方法实现的语音识别系统对三字一组的汉语数字语音串,识别精度约为99.8%。拒识率约为1%。