基于改进Retinex与光照补偿的人脸身份识别

为解决不均匀的光照分布影响人脸身份识别的准确率问题,提出了一种无约束光照条件下的人脸身份识别方法.该方法首先基于改进的Retinex理论对人脸灰度图像进行光照预处理;然后对处理后人脸图像中鼻子周围的遮挡阴影区域进行光照补偿;最后利用主动外观模型定位人脸特征点,并选取关键特征点计算人脸身份特征,进而实现人脸身份识别.基于扩展Yale人脸数据库和CMU-PIE数据库进行实验,结果表明所提方法能有效改善人脸图像的光照情况,提高人脸身份识别率.     

基于EEMD与分形盒维数的气固两相流流型识别

针对气固两相流气力输送管道中测控装置后常见的几种过渡流型,如层流、环流与核心流,文中通过静电传感器获取静电波动信号,利用总体经验模式分解和分形盒维数相结合的方法进行流型识别。首先使用总体经验模式分解对不同流型的静电信号进行自适应分解从而获得位于不同频段的本征模式函数,然后利用分形技术对所分解的IMF求取盒维数,并将其作为特征量。最后通过提取的特征量对BP神经网络进行训练和测试从而识别流型。实验结果表明,该方法能够有效识别气固两相流流型,识别率达94%。     

基于BEMD和QWT的遥感图像去噪算法

遥感图像在传输过程中容易受噪声影响,需要对其进行去噪处理。在传统遥感图像去噪方法的基础上,设计了基于二维经验模式分解和四元数小波变换的遥感图像去噪算法。首先,对遥感图像进行二维经验模式分解,得到相应的内蕴模式函数和残差分量;然后,用四元数小波变换方法仅对第1个内蕴模式函数进行变换得到新的第1个内蕴模式函数,并进行硬阈值去噪,通过四元数小波逆变换得到第1个内蕴模式函数;最后,通过二维经验模式分解重构得到最终去噪遥感图像。实验表明,所提出的方法有效可行,可以突出遥感图像的细节信息。     

一种改进的二维经验模式分解方法

根据J.C.Nunes等提出的二维经验模式分解(BEMD)的基本思想,对高分辨率的图像分解提出了一种改进的BEMD方法。该方法按照图像极值点的分布将图像划分成若干块,分块处理,避免了求解大型线性方程组以及大矩阵产生,较好地降低了时间复杂度和空间复杂度。     

基于语义分割深度学习的地基云图分割方法

随着深度学习技术的迅速发展,更复杂更先进的语义分割深度学习模型在地基云图检测分割任务中得到广泛研究和应用。首先开创性地对新发布的地基云图数据集进行整理概括;然后阐述了基于深度学习语义分割模型在地基云图分割方面的研究进展,详细地介绍了典型的语义分割网络模型;接着选取了部分优秀性能的语义分割模型在标准的数据集上训练和验证,系统性评估其在地基云图分割的性能,验证了语义分割模型在地基云图分割领域的适用性;最后提出对基于语义分割的自适应地基云图像素级分割研究的总结和展望。     

基于对称区块的人脸图像光照补偿算法

【目的】改善人脸光照补偿算法的效果,提高人脸图像预处理的质量。【方法】利用人脸左右对称的特点,提出一个基于对称区块的人脸光照补偿算法,利用人脸区块的平均灰度值对人脸图像的对称点进行光照补偿。【结果】该方法对于人脸图像有很好的光照补偿效果,优于直方图均衡化、灰度变换等常用光照补偿方法。【结论】基于对称区块的光照补偿算法对于具有对称特点的图像有补偿效果。     

基于多普勒效应的单声源速率测定算法研究

应用多普勒效应原理,实现了对固定频率、匀速运动的单声源的速率测定.利用MATLAB拟合了固定传感器接收到的该声源运动时的声音信号,用Hilbert变换得到了该信号的瞬时频率,并以离散时间域的多普勒效应为目标函数,采用非线性最小二乘拟合得到其速率.算法采用小波分析及经验模态分解(EMD)方法分别对原始声音信号和瞬时频率进行去噪.实验结果表明,该算法精度较高,是一种可行的方法.     

经验模型分解在手写体数字识别中的应用

将经验模型分解方法应用于手写体数字识别,提出了一种新的识别方法. 该方法基于字符的轮廓信息特征,具有平移不变性、缩放不变性、旋转不变性. 本文基于分段线性逼近方法提取手写体数字图像的外轮廓,由外轮廓数据构造一个信号s(t),对s(t)进行经验模型分解以抽取它的第一个内蕴模式函数并计算该内蕴模式函数的瞬时频率,选取5个较大的瞬时频率值以及它们之间的时间间隔作为9个特征值;然后对s(t)的波形再重采样16个点作为16个描述s(t)的波形的特征值;最后,采用基于反向传播算法的有多个多输入单输出形式的三层前馈神经网络进行分类与识别. 实验结果表明该方法获得了97.5%以上的正确识别率.     

基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法

提出了一种基于二维伽马函数的光照不均匀图像自适应校正算法. 利用多尺度高斯函数提取出场景的光照分量,然后构造了一种二维伽马函数,并利用光照分量的分布特性调整二维伽马函数的参数,降低光照过强区域图像的亮度值,提高光照过暗区域图像的亮度值,最终实现对光照不均匀图像的自适应的校正处理. 通过与经典算法对比表明,本文算法可以更好地降低光照不均匀对图像的影响,提高图像的质量.      

Hilbert变换处理实窄带信号的问题研究

介绍了Hilbert变换的定义,论述了如何通过Hilbert变换实现实窄带信号解析表示,分析了用Hilbert变换正确求取瞬时参数时对信号的要求。     

基于ESS模型的云状自动识别方法

为了提高云图自动识别的准确率,提出了一种新的云状自动识别方法。基于湍流标度理论,将湍流的标度特征应用于云图的自动识别和分类中,对云图的灰度数据进行扩展自相似(ESS)模型标度分析,提取云图的标度指数特征,利用不同云系的标度特征识别云图。选用支持向量机作为分类器,对波状云、层状云、积状云、卷云和晴空5种云图进行识别。研究结果表明,通过提取ESS模型标度特征进行典型云状识别的准确率接近或超过90%。由于具有较强的显著性,基于湍流标度理论提取云图特征对云状识别方法是一个很好的补充。     

三维云场景的模拟

为了模拟逼真且实时的三维云场景,把云团看成是受太阳光照射的粒子集,采用基于粒子系统的技术对三维云模型进行构建。通过比较云粒子、太阳和视点三者的关系,引入光照散射函数对云进行渲染。对现有的多重前向散射光照模型进行了简化和改进,使用纹理映射和O penGL函数进行加速。实现了三维天空背景的实时漫游。仿真结果表明,生成的三维云场景既有较好的真实感,又具有良好的实时性。     

互谱识别法在识别气动导纳函数中的应用

气动导纳是描述大跨度桥梁断面抖振气动力的关键环节,现存的各种导纳函数识别方法以及经典的Sears函数均与试验结果存在着不小的误差.为此,在研究中摈弃相关的假定,引入了考虑6个导纳的互谱导纳识别方法,通过Sears函数的数值模拟识别验证了导纳识别结果的正确性,同时对识别方法的精度进行了初步探索.     

点云精简的一种方法

重构曲面之前,需要对三维数据点集做精简处理,即在保留特征点的前提下剔除尽可能多的冗余点,这样可以保证后续曲面重构工作的高效进行.本文以样点邻近点与强制中心点切平面的关系,来判断局部空间点的分布情况,从而提供了一种新的数据精简方法.     

基于希尔伯特-黄变换周期平稳类微弱故障信号检测

在希尔伯特黄变换可以将振动信号分解为有限的模式函数的基础上,针对周期平稳类微弱故障信号难以检测到的问题,对信号进行经验模式分解,然后对本征模式函数进行希尔伯特变换;接着通过希尔伯特谱对多频信号中的弱信号和仿真齿轮裂纹弱故障信号分析,得出多频信号中弱信号成分和其时间分布以及调相频率;最后分析滚动轴承损伤弱故障,从希尔伯特谱中可以分析时频和振动量的分布情况,进而提取故障特征,分析出故障;表明希尔伯特谱对周期平稳类微弱故障信号具有一定的分析能力.     

云计算环境下的政府信息公开管理系统

政府有向社会公开其拥有和掌握的信息的义务,这也是近年来社会各界关注的热点问题。云计算能整合互联网上强大的存储和计算能力,应用前景广阔。阐述了政府信息公开和云计算的发展现状,提出了云计算环境下的政府信息公开系统构建问题,对电子政务系统的开发提出指导性意见。     

基于云理论的图像分割新方法

针对区域生长算法的种子点初始化和生长准则问题,提出了一种基于云模型和区域生长的图像分割方法.该方法首先利用云变换对图像进行变换生成云模型,然后利用云模型的Ex作为区域生长的种子点,以云的极大判定法则作为区域生长准则进行区域生长,获得最终的分割结果.这种分割方法不但克服了区域生长法种子点和生长准则选取不当而产生过分割和欠分割的不足,而且很大地提高了云模型分割图片的速度,实验结果证明,该方法可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法.     

海洋浅对流云滴谱演变的观测分析

为了更好地分析云滴谱演变特征,结合垂直速度和液态水含量,采用总体平均统计和个体分析相结合的方法,对在加勒比海域开展的海洋浅对流云降雨观测试验(RICO)中3个架次(rf06、rf10和rf13)的滴谱资料进行了分析。结果表明:在云底以上500m左右的范围内,主要以云滴的凝结增长过程为主;在1km以上高度附近,雨滴粒子开始出现,成为云滴粒子向雨滴粒子转化的敏感区域;在对流云的上部,雨滴粒子随高度逐渐增多,直径较小的云滴粒子的数密度变化差异较大;云粒子谱型与环境动力场有明显的相关关系,处于蒸发过程时,直径小于40μm的云滴粒子会迅速减少,处于凝结过程时,直径在10μm附近和30μm附近的粒子会有双峰谱型出现,对应着云凝结核的活化和小云滴粒子的凝结增长。     

云计算下的图书馆数字资源存储研究

针对图书馆数字资源存储现状及存在问题,提出图书馆引入云计算下的云存储的必要性。从分析图书馆现有数字资源类型:馆藏书目MARC资源、自建的数字资源、购买的数字资源的访问需要和存储需求的不同入手,建立云计算下的图书馆数字资源存储模型。探讨未来图书馆在应用云计算方面的一些利弊。