基于强度PCNN的静态图像人脸识别

为了减少人脸图像中姿势、表情和光照等因素对人脸识别的影响,引用了一种基于脉冲发放强度的脉冲耦合神经网络(PCNN,pulse coupled neural network)的人脸特征提取方法。不同人脸图像具有不同的灰度特征,将人脸图像输入PCNN模型后可以得到各个图像特定的脉冲发放强度矩阵。实验利用脉冲强度矩阵作为人脸特征,并结合距离分类器——余弦距离进行人脸识别。仿真实验表明,基于强度PCNN模型提取的特征能刻画出人脸的细节,对于不同姿势、表情及面部明显遮挡物的人脸图像,具有较好的识别结果。该方法对于复杂人脸图像特征的提取,具有较强的鲁棒性。     

泡沫镍负载的NiCo2O4纳米线阵列电极的超级电容性能

采用无模板自然生长法制备了泡沫镍支撑的NiCo₂O₄纳米线阵列电极, 利用扫描电镜(SEM)和透射电镜(TEM)观测了纳米线的表面形貌, 利用X射线衍射(XRD)分析了纳米线的结构, 通过循环伏安、恒流充放电和交流阻抗测试了电极的超级电容性能. 结果表明: NiCo₂O₄纳米线直径约为500-1000 nm、长度约为10 μm, 垂直且密集地生长在泡沫镍骨架上. 纳米线阵列电极的放电比容量高达741 F·g^-1, 循环420次后比容量仍保持在655 F·g^-1, 电化学阻抗测试其电荷传递电阻仅为0.33 Ω, 420次循环后电荷传递电阻仅增加0.06 Ω.