一种基于小波变换和PCA的人脸识别改进方法

针对主成分分析PCA算法中存在的问题,提出了利用小波变换对人脸图像进行预处理,PCA提取图像特征,最近邻法分类的人脸识别改进方法.基于ORL、YALE数据库的相关实验表明,这样的系统能够降低数据维数和克服角度、位移变化对算法的影响,能够取得比传统PCA更好的识别性能。     

基于回路神经网络的特征子空间估值算法(英文)

基于运用回复式离散神经网络进行特征子空间估值的理论,提出了解决正定对称矩阵的特征子空间估值问题的算法。其神经网络被描述为离散时间系统,它们在整个连续时间神经网络模型的数字化处理即计算机仿真方面具有优势,可以很容易地应用于数字化硬件。仿真结果的给出进一步阐明了网络良好的性能。     

基于FrFT和子空间正交的LFM信号参数估计

基于分数阶Fourier变换和子空间正交性,提出了一种低信噪比下线性调频信号检测与参数估计方法。讨论过程中将线性调频信号通过适当的分数阶Fourier变换得到一个单频复正弦信号,在此基础上,利用信号子空间与噪声子空间的正交性处理其正弦信号,再对线性调频信号的检测和参数估计转化为函数极值求解;最后,利用计算机模拟证实了方法的有效性。     

Fisher大间距线性分类器

作为一种著名的特征抽取方法,Fisher线性鉴别分析的基本思想是选择使得Fisher准则函数达到最大值的向量(称为最优鉴别向量)作为最优投影方向,以便使得高维输入空间中的模式样本在该向量投影后,在类间散度达到最大的同时,类内散度最小。大间距线性分类器是寻找一个最优投影矢量(最优分隔超平面的法向量),它可使得投影后的两类样本之间的分类间距(Margin)最大。为了获得更佳的识别效果,结合Fisher线性鉴别分析和大间距分类器的优点,提出了一种新的线性投影分类算法——Fisher大间距线性分类器。该分类器的主要思想就是寻找最优投影矢量wbest(最优超平面的法向量),使得高维输入空间中的样本模式在wbest上投影后,在使类间间距达到最大的同时,使类内离散度尽可能地小。并从理论上讨论了与其他线性分类器的联系。在ORL人脸库和FERET人脸数据库上的实验结果表明,该线性投影分类算法的识别率优于其他分类器。     

宽带信号子空间谱估计修正方法的研究

提出了信号子空间维数估计法、噪声子空间加权法和扩展MUSIC法三种修正的宽带信号子空间谱估计方法,它们均有效地解决了宽带信号子空间谱估计法所存在的信号子空间维数扩展问题。信号子空间维数估计法用包含信号99.9%以上功率的特征值数目来估计信号子空间维数,正确地划分了子空间。噪声子空间加权法和扩展MUSIC法不用划分子空间,而是给噪声子空间特征向量或全空间特征向量加权,减小了子空间维数扩展的影响。仿真实验结果表明:三种修正方法是有效的,并具有良好的统计性能。     

OFDM信道估计的子空间方法

介绍了OFDM信道盲估计的子空间方法及其研究现状,并对文献[6]的算法按照WLAN802.11a的符号格式在存在虚载波及导频的情况下进行了性能仿真,研究了要达到一定的精度,算法应选取的包长及算法对信道SNR的要求。仿真结果表明导频格式会影响算法的收敛,但通过加入不相关的导频,能保证算法的收敛。     

基于旋转变换的多角度单人脸标准化算法新探

提出一种基于旋转变换的多角度单人脸标准化算法.首先计算出人脸的平面旋转角度,然后利用双线性插值的思想,推导出一种便于编程、速度快的插值方法进行旋转变换,将其矫正为正面端正人脸.     

基于DCT和KDA的人脸特征提取新方法

提出了一种新的人脸特征提取方法,该方法采用DCT对人脸图像进行降维和去噪,并通过KDA提取人脸特征。基于该特征,采用NN分类器,对ORL人脸库进行分类识别,仅用28个特征平均识别率就达到97.3%,“留一法”识别率为99.5%。仿真结果表明:该方法有效地滤除了人脸图像中的高频干扰信息,明显增强了特征的辨别能力,同时显著地降低了特征维数和计算复杂度。     

山东省17地市农业竞争力空间差异分析

选取6个二级指标和40个三级指标,构建了山东省农业竞争力综合评价指标体系,采用主成分分析法,应用SPSS 16.0软件对山东省17地市的农业经济状况进行了定性和定量的综合分析,根据农业竞争力综合得分,将其分为强、较强、较低和低四大类,并对各大类的情况作了详细说明.     

基于NSVM的核空间训练数据减少方法

针对核空间中大数据集的计算代价高问题,提出用NSVM方法减少分类器的训练数据。先用NSVM、核主成分分析(KPCA)和贪婪KPCA分别从全部训练数据中提取训练分类器的子集;再用子集训练分类器,并用训练和测试数据的错分率对分类结果进行评价。在两个数据集和两种分类器中,用KPCA提取的子集训练的分类器的分类性能弱于NSVM和贪婪KPCA,但用贪婪KPCA提取的子集训练的分类器的泛化能力弱于NSVM。仿真结果表明,用NSVM方法提取的子集训练的分类器,不仅保证了分类器的泛化能力,也降低了分类算法的计算复杂度。     

一种改进的凝聚图聚类方法

以无向非加权图为研究对象,提出了一种基于社团结构核心区域集的图聚类方法,一个社团结构核心区域集是满足五个限定条件的一组完全子图的集合。同时对聚类过程进行分析,给出具体算法描述。实验结果表明该方法能显著提高聚类的精度。     

一种光纤色散监测的改进方法

在双边带相位监测方法的基础上,对系统结构进行了改进,提出了一种用于非归零码光纤通信系统累积色散实时监测的新方法,并进行了详细的理论推导和仿真计算。结果表明,在不对发射机做任何修改的情况下,就可获得较高精度的监测。在1.55 祄工作波段,10 Gb/s数据的累积色散监测范围达到?40 ps/nm。     

一种改进的评价教学质量与效果的方法初探

由于教学对象的基础差异 ,尤其是在分级分班教学的实践中 ,仅依靠简单的常规统计分析去提取学生成绩的均值和方差等数字特征是不全面的。客观公正的质量评价方法应该是信息综合的、具有历史观和发展观的方法。用协方差评价法能够给出更全面合理的评价结果。     

一种新的子空间模式识别方法

提出了一种改进的LSM-ALSM子空间模式识别方法,将LSM的旋转策略引入ALSM,使子空间之间互不关联的情况得到改善,提高了ALSM对相似样本的区分能力。讨论中以性能函数代替经验函数来确定拒识规则的参数,实现了识别率、误识率与拒识率之间的最佳平衡;通过对有限字符集的实验结果表明,LSM-ALSM算法有效地改善了分类器的识别率和可靠性。     

一种改进的机器人视觉定位方法

针对机器人工作环境及已有机器人操作点定位法的局限,提出了一种基于＂眼在手上＂的手-眼机器人视觉定位方法.该方法简化了标定过程,特别是在定位时摄像机对目标取像的姿态不受任何约束,极大地提高了自动化生产效率.     

一种改进的图像模糊增强法

基于医学图像对比度差以致正常组织和病态组织难以区分,本文在讨论了Pal.King模糊增强的基础上,对模糊算法进行了改进,改进后的模糊算法效果明显,能增强图像细微细节,提高图像的对比度,改善图像视觉效果,提高诊断的准确性。     

逻辑函数绝对最小覆盖的改进算法

逻辑函数的绝对最小化算法存在的主要问题是运行时间过长和需要的存储空间过大,本文提出了一个从给定本源蕴源项集合中抽出一个绝对最小覆盖的算法,而时间空间的需求被大大地缩小了。     

改进的基于听觉掩蔽特性的语音增强

该文利用人耳感知的掩蔽特性,研究了一种改进的基于人耳听觉掩蔽特性的语音增强方法。该方法改进了对含噪语音中噪声的估计,即在估计噪声时,先在帧上判断语音的有无,然后在频率点上判断语音的有无,最后再从感知的角度,利用估计出的语音信号计算掩蔽阈值,以此在时域和频域上合理地调整增强系数。仿真结果表明,该方法不仅使信噪比有较大的提高,而且减少了语音失真,同时也很好地抑制了背景噪声和残余音乐噪声。     

一种改进的线性容差电路的k-故障诊断

提出了一种改进的线性容差电路的k-故障诊断方法。与现有方法相比,较多地利用了已知的统计特性,缩小了电路可能的故障范围。同时,还证明了故障诊断与信号解卷积模型的相似性,将信号处理领域的方法引入线性电路故障诊断中。计算机模拟实验证实了该方法的有效性。     

ISAR运动参数估计和补偿改进方法

在使用FFT距离多普勒算法进行ISAR成像处理时,回波相关性的减弱将加大运动补偿难度,带来较大的误差。该文在常规相邻相关法基础上,提出了一种改进的运动补偿方法。在距离向上,利用基准回波相关法与曲线拟合,克服了低回波相关性下包络对齐时出现的包络漂移、包络跳变等缺陷;在方位向上,利用DCFT变换,对目标的运动参数进行精确估计并加以补偿,减小了回波相关性降低对相位补偿的影响。仿真验证了该方法的有效性。