多特征融合的人脸表情识别

提出了一种多特征融合的表情识剐模型：首先,对预处理后的图像提取2种局部描述算子Gabor特征和多元中心化二值模式特征。根据对表情的贡献程度划分表情子区域;其次,通过主成份分析法对表情子区域的特征向量进行降堆,并构建随机子空间训练分类器;最后,利用Bagging技术提高多分类器的分类性能,并采用加权投票的融合规则进行决策判别．人脸表情库的实验结果表明。此方法有很好的鲁棒性和识别率．     

具有脉冲预防接种的SIQR流行病数学模型

讨论了一类具有脉冲预防接种且传染率为双线性的SIQR传染病模型.在脉冲预防接种下,分析了无病周期解的存在性和全局渐近稳定性.     

褶皱中文手写体身份鉴别

针对褶皱中文笔迹身份鉴别的问题,提出了一种基于散射变换系数统计特性的识别方法,主要利用散射变换的局部平移不变性和弹性形变稳定性等特性,先将文本图像进行散射变换,再采用伽玛模型,对其各子带的散射系数提取分布特征作为全局特征,然后在全局特征上建立Copula模型,最后使用Copula模型之间的KL距离计算相似性,用于身份鉴别。理论分析和对比实验结果表明,对于不同褶皱的文本图像,基于散射变换统计特性的识别方法优于现有的方法。     

基于多分辨率的彩色图像检索研究

本文提出了一种新的彩色图像检索方法,通过在不同分辨率下的直方图提取其全局颜色特征,并结合局部色差模式的方法,获取图像局部特征,进行图像检索.实验表明该方法能显著提高图像检索效果.     

基于HOG局部双线性插值的机械零部件检测与识别

传统方向梯度直方图(HOG)特征方法用于机械零部件检测时,对零部件的微小缺陷点的检测和识别不是很有效,因此课题组提出了一种局部双线性插值的HOG特征提取改进算法,将其用于小缺陷点的零件的检测和识别。首先,在图像内部的某个块上实现局部双线性插值;然后对局部双线性插值图像块进行梯度计算,提取新的梯度方向直方图;最后利用神经网络分类方法对具有微小缺陷点的零件进行检测。实验结果表明：局部双线性插值HOG特征提取方法比传统的HOG特征提取方法具有更好的检测性能;增强图像的抗混叠识别效果。     

临时捕获小行星目标选择研究

小行星捕获对研究行星的起源,地球上的生命来源,防御撞击地球以及开采行星矿物资源等多个方面都具有现实意义.如果能从众多研究对象中筛选出可能被地球临时捕获的小行星,对研究临时捕获小行星至关重要,其关键问题在于找出临时捕获小行星轨道参数所需要满足的关系.本文以临时捕获小行星为研究对象,在平面限制性三体模型内以不同雅克比常数对应零速度面离散化点为初值,计算得到临时捕获小行星的捕获周期,经转换得到临时捕获小行星轨道根数特征.计算结果表明,临时捕获的小行星轨道长半轴和偏心率之间存在近似线性关系,此结果给出了临时捕获小行星的必要条件,缩小了临时捕获小行星目标选择范围.     

具有依赖于总人数的有效接触率的生态-传染病模型

研究了具有依赖于总人数的有效接触率的生态-传染病模型.建立了一个具有依赖于总人数的有效接触率的模型,在模型的不变子集上先求出阈值R0的表达式.如果R0≤1,则疾病消除平衡点全局渐近稳定;如果R0>1,则存在唯一的传染病平衡点,且是全局渐近稳定的.对带有双线性传染率和标准传染率的两个模型作了相应的讨论.     

关于双线性算子与形式的一个注记

本文给出了双线性运算的定义,将文献[1]中的双线性算子与双线性形式加以联系,并在特定条件（V=R）下作一种统一,以利于认识对应的李群、李代数之间的关系,利于研究流形与子流形的结构。     

信号细微特征提取分析技术

信号细微特征提取分析技术包括雷达信号中频数字录取实验模型、雷达信号细微特征分析、通信信号中频数字录取实验模型、通信信号细微特征分析和电子战信号分析软件五方面的内容。采用了一种基于ＡＮ模型参数估计的模式识别方法来识别雷达个体特征。提出了通信信号细微特征选取的准则,在功率谱、谱相关、高阶谱域中提取通信信号特征,并用神经网络方法进行信号识别。信号细微特征提取分析技术@科卞     

一种双树复小波域最大散度差人脸识别方法

针对人脸图像,双树复小波变换具有良好的方向选择性、近似平移不变性,并且能够进行局部多尺度描述.本文利用双树复小波变换的优点,提出了一种基于双树复小波变换人脸特征表示的人脸识别方法.该方法首先利用DT-CWT捕获人脸图像不同尺度和方向的局部特征并形成人脸特征表示,然后结合最大散度差鉴别分析提取有助于分类的鉴别特征.实验结果表明该方法对于人脸分类是有效和鲁棒的.     

引入惯性权重的烟花算法

为了增加种群的多样性,算法中加入高斯变异操作产生高斯火花.但是算法在每次迭代的过程中计算成本都很高,运行时间长,易陷入局部最优.本文提出一种引入惯性权重的烟花算法(WFWA),文中引入一种非线性的惯性权重,而且其随着迭代次数的增加而减小,呈递减趋势.从而使算法跳出局部最优,更快地搜索到全局的最优解.通过15种标准测试函数来测试算法的性能,并与其他算法作比较.实验结果表明该算法可以更好的收敛到全局最优解.本文为改进的算法(WFWA)建立Markov模型并证明其全局收敛性.     

全局最优化的一种新的拟全局下降法

对全局最优化中的无约束优化问题提出了一种新的拟全局下降法,通过搜索获得一系列的局部最小值来得到全局最小值.具体地,由局部极小化的两个阶段的循环构成:第一阶段是对原始目标函数进行局部搜索;第二阶段在一个新的下降函数的最大步长下降方向里确保原目标函数是全局下降的.这种新的下降法的关键在于这个新的下降函数具有很好的结构特性.     

红外面部表情热像图的特征分析

表情识别是近年来关于生物识别研究的热点课题之一,在心理学研究和计算机人性化方面具有深远意义。传统的通过面部特征和五官的相对位置进行表情识别方法由于受到光线和被测物表面复杂度的影响,并未有大的研究突破。本文根据表情的变化与面部温度分布的变化的关系提出了基于红外测温的表情识别方法,用通过分析面部温度区域分布的变化来分析表情的变化情况,用功能性分析的方法解决了传统方法困扰多年的问题。本文以人面部的红外热像图为研究对象,采用数学形态学方法,通过提取与分析热像图特征区域的整体几何特征和局部几何特征,进行了表情识别的研究。提出了温度直方图和基于鼻尖温度最低法的概念。本文中主要实现的方法有数学形态学的膨胀、腐蚀、开运算和闭运算,以及利用数学形态学手段进行二值图像的边缘检测。同时实现了面积、周长、似圆度和夹角的自动计算,作为分析特征区域的整体和局部几何特征的参数向量。通过数据分析,发现:随着表情变化,这些几何特征变化明显,并呈现一定的规律性,说明利用红外热像图研究表情识别是可行的。利用红外热像图进行表情识别,可以不受光线、肤色的影响,人脸区域和特征区域提取简单易行。本文主要利用了面部温度的分布变化进行了表情识别探索性研究,可以辅助心理学研究、高危病人检测和计算机人性化的发展等等。同时,根据温度分布变化同样可以进行人体生理功能的监测,辅助疾病的及时诊断和治疗。     

基于改进YOLOv5的陶瓷环缺陷检测算法

针对陶瓷环缺陷信息微弱且特征各异、种类繁多导致特征难以提取的问题，课题组提出了一种基于改进YOLOv5的陶瓷环缺陷检测算法。首先，在YOLOv5中的Backbone网络添加CBAM注意力机制模块，通过学习的方式在空间和通道上对特征图像进行权重分配，有效地提升模型对于不同类型缺陷通道特征和空间特征信息的提取能力；然后，采用CARAFE算子替换原YOLOv5中的最近邻上采样算子，该模块基于输入特征自适应生成上采样内核，有效的增加模型的感受域；最后，添加一个新的特征融合层，提取较低的空间特征并将其与深层的特征进行融合生成新的特征图，提升模型对小目标缺陷的检测能力。实验结果表明课题组提出的陶瓷环缺陷检测算法检测所有缺陷种类平均精度均值可以达到90.7%，能够实现陶瓷环缺陷的检测。     

捕食者具有传染病的捕食系统模型分析

建立了一类捕食者具有传染病且有饱和接触率的生态-流行病模型.讨论模型平衡点的存在性,利用最大不变集原理和特征根法对平衡点进行稳定性分析,通过构造Liapunov函数得到平衡点的局部稳定性和全局渐近稳定性的充分条件.     

基于空间句法分析的历史文化风貌区研究——以长沙小西门历史文化风貌区为例

历史文化风貌区保护更新是历史文化名城保护规划中的重要组成部分,本文基于空间句法的轴线模型分析方法,分析历史文化风貌区的空间形态特征,从全局集成度、连接度以及全局集成度与连接度之间的关联性分析,探索规划可行性和科学性,为历史街区甚至于历史文化名城的保护、更新和复兴提供一种全新的分析方法。     

人脸特征和脉搏信号特征的视频情绪识别

针对当前视频情绪识别方法主要集中于对人脸表情的判读而忽略了面部生理信号中所隐含的情绪,提出一种基于人脸特征和脉搏信号特征的视频情绪识别方法。该方法首先对经过预处理的视频提取LBP-TOP人脸表情特征,然后通过色度模型从视频中提取脉搏信号,并提取时域特征、频域特征及非线性特征,通过CCA算法融合2种特征,最终利用支持向量机完成情绪的识别。在CAS(ME)~2数据库进行实验,经过CCA融合特征后的情绪识别效果较LBPTOP特征的单模态情绪识别效果高3.04%,较基于脉搏信号特征的单模态情绪识别效果高13.85%,说明了该方法的优越性。     

小议面部表情及其对外语教学的启示

面部表情是一种常见的非言语交际手段.本文旨在通过探讨面部表情的概念、功能和跨文化理解,比较其与手势语之间的区别,进而揭示其对外语教学的启示.     

面向安全服务重组多目标优化的粒子群遗传算法

遗传算法具有快速随机的全局搜索能力,但局部搜索能力差,易陷入早熟收敛,迭代效率低.粒子群算法采用速度——位置模型,可以较快收敛到指定精度.将粒子群算法与遗传算法融合,采用多目标遗传算法得出初步的优化结果,并将其作为粒子,利用粒子群算法强化局部搜索,加快收敛速度,仿真结果证明了该算法的优越性.在CSSM对底层安全服务的重组时利用粒子群和遗传算法的结合(GAPSO),能够提高效率.     

植入显著性、受众注意 对植入式广告记忆的影响

与传统研究相比，植入式广告现有研究文献主要关注了植入特征与受众记忆的关系，较少涉及注意的角色，导致植入特征-受众记忆的形成机制没有得到解释。运用认知心理学理论和剧院法，研究发现：突出的植入特征能够较好地捕获受众注意；注意持续时间在注意捕获和受众记忆之间有较好的中介作用，并受到受众对媒介内容的卷入程度和对植入品牌的熟悉程度的调节。