常微分方程近似解的LS-SVM改进求法

提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVMs)的求解常微分方程近似解的改进方法.该方法首先通过离散计算域,将常微分方程转换为有约束条件的目标优化问题,然后利用径向基(RBF)核函数可导的性质,用带有导数形式的LS-SVM模型将此优化问题转化为LS-SVM回归问题,进而进行求解.最终得到的闭式近似解具有精度高、连续可微、结构简单且形式固定的特点.该方法适用于任意阶非刚性和奇异的线性常微分方程初值问题和边值问题,以及一阶非线性常微分方程问题.仿真结果验证了该方法具有良好的有效性.     

激光三角网格点云孔洞曲面修补方法

三维激光扫描点云在采集和处理后生成的三角化网格,由于测量设备限制或模型自身形状特点常包含孔洞,这类孔洞会给后续三维重建带来障碍.针对孔洞修补问题,提出了一种激光三角网格曲面点云孔洞修补算法.首先对封闭孔洞通过遍历三角网格确定三角面片边界,检测孔洞.其次基于最小角度法在孔洞多边形处快速生成新三角面片,形成初始网格.然后融合最小二乘网络与径向函数隐式曲面,利用最小二阶导数对曲面曲率进行最小化,并与原始网格曲率变化趋势保持相同,最终实现激光点云孔洞修补.实验结果表明,与其他点云修补方法相比,该方法降低了修补误差,适用于多种三角网格模型孔洞修补.     

一种2DDCT与压缩感知结合的人脸识别

针对压缩感知(Compressed Sensing,CS)方法需将图像矩阵转化为向量后进行特征提取,导致数据维数很大,计算复杂等缺点,提出二维离散余弦变换(2DDCT)和压缩感知(Compressed Sensing,CS)相结合的人脸识别方法。新方法首先利用2DDCT将图像变换到频域,压缩人脸图像以去掉人眼不敏感的中频分量与高频分量,这样有效降低了所需特征的维数,减少了计算量;然后通过感知算法进行特征提取得到人脸识别特征,最后运用最近邻分类器完成人脸的识别。在ORL、Yale及Feret人脸数据库的实验结果证明了该算法的有效性与稳健性,特别是在YaleB人脸数据库运用该方法得到了很好的试验结果。