基于小波变换和改进的奇异值分解的人脸识别

使用基于肤色的检测方法分割出人脸并进行归一化,利用小波变换压缩降维以减少计算量。针对原有奇异值分解的不足,将图像矩阵进行投影,并将整体与三组局部图片的奇异值结合进行改进,利用BP神经网络进行分类识别,进行人脸识别仿真实验。结果表明,所提出的基于小波变换和改进的奇异值分解特征提取方法是一种实用、可行的方法。     

一种改进的多任务级联卷积神经网络人脸检测算法

人脸识别是人工智能的重要应用领域之一,人脸检测是人脸识别的关键步骤.由于姿势变化、外物遮挡以及光源方向等多方面因素的影响,人脸检测的准确率不高,并且对于多人图片,往往很难准确地识别出所有人脸.提出了一种改进的多任务级联卷积神经网络的人脸检测算法(IMTCNN):对R-Net层网络集成图片信息卷积残差模块,通过扩大特征图的感受野来获取更多人脸信息,以提升R-Net层网络对人脸目标的检测鲁棒性,并且通过加入反卷积层和最大池化层解决特征融合时维度不一致问题;对O-Net层网络集成图片信息卷积残差模块,进一步提升对多人图片的人脸检测性能,降低人脸检测过程中受外部条件影响产生的误差,同时添加2个卷积池化层使特征融合时维度一致.通过改进R-Net层和O-Net层集成图片信息卷积残差模块,扩大特征图的感受野,对图片进行人脸候选框定、选区筛选以及人脸关键点定位,最终实现人脸检测.试验结果表明,该算法速度快,准确性高,并且可以一次性检测多张人脸,为后续人脸识别打下了良好的基础.     

基于离散余弦变换和支持向量机的掌纹识别

提出一种利用离散余弦变换提取掌纹的特征,通过支持向量机进行掌纹分类识别的方法.在利用离散余弦变换进行特征提取时,将变换系数矩阵左上角的部分元素作为掌纹图像的特征;在利用支持向量机进行掌纹分类识别时,采用"一对多"的分类方案.实验结果表明该方法的有效性.     

基于小波变换的人脸识别系统

分析目前各种人脸识别技术的优缺点并实现了一种基于小波变换的人脸识别系统,根据试验结果评定该系统能比较精确的进行人脸的检测定位与特征提取,并最终完成人脸识别确认,具有很高的实用价值和广泛的应用前景。     

基于遗传小波神经网络的电梯故障诊断分析

利用小波分析具有能量分布特征提取的特性和遗传算法优化BP算法的能力,提出了一种基于遗传算法、小波与神经网络的电梯故障诊断方法,并应用电梯故障数据作为实例进行了验证．遗传算法小波神经网络模型诊断速度快、鲁棒性好、故障诊断正确率高．     

克隆选择粒子群优化BP神经网络电力需求预测

在普通BP算法基础上,引入克隆选择粒子群算法,建立电力需求预测模型.将当期国内生产总值、前期国内生产总值、人口、当期产业结构变化、前期产业结构变化等影响电力需求的因素作为网络输入,电力需求作为网络输出,同时选择合适的隐层节点数,确定模型的网络结构.利用克隆选择粒子群算法反复优化BP网络的权值组合,将优化后的权值作为BP神经网络的初始值,进行BP算法,直至网络达到训练指标.利用近几年相关输入输出变量年度数据,对建立的模型进行电力需求实证预测分析,并同普通BP神经网络预测结果进行对比.结果表明:基于克隆选择粒子群优化的BP神经网络不仅训练速度快,而且误差小,预测精度明显提高,说明该模型对于电力需求预测的有效性.     

基于遗传BP神经网络组合模型的中药销售预测研究

对某医院2010-2012年中药的销售及变化情况进行了对比分析。为了更好地保证医院中药的库存数量,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络组合模型,用改进的遗传BP神经网络进行中药销售量预测,并将预测结果和单纯使用BP网络的预测结果进行比较,实验证明遗传BP神经网络模型具有更高的预测准确度,为医院中药销售及科学管理中药库存量提供科学依据。     

局部均匀模式描述和双加权融合的人脸识别

目的 针对LBP算法对边缘及噪声信息比较敏感,提出一种统一化的局部均值模式(ULMP)描述算子。考虑到全局和局部特征在识别上的互补性,提出一种ULMP描述和双加权融合的人脸识别方法。方法 首先利用ULMP算法获得整幅图像的编码图,接着将其分块,统计每一子块的直方图获得局部纹理特征,并结合BP神经网络得到局部分类结果。引入云模型求取不同子块的权值,对局部分类结果进行加权融合。整体纹理特征的获取是将不同子块的直方图特征串联。在得到全局和局部的分类结果后,将两者加权集成,获得最终的识别结果。结果 在ORL和Yale人脸库上进行实验,ULMP具有很好的识别性能。5幅测试样本时,在ORL库上取得了95.9%的平均识别率,分别比局部二值模式(LBP)、MCT、局部方向模式(LGP)、统一的LBP(ULBP)和局部中心二值模式(CSLBP)高11.3%、10.6%、9.5%、8.9%和3.9%;在Yale库上取得了97.4%的识别率,分别比LBP、MCT、LGP、ULBP和CSLBP高19.9%、17.7%、10.7%和0.7%。在ORL和Yale人脸库上,本文提出的双加权融合模式分别取得了98.5%和98.34%的平均识别率,高于任何单一模块。结论 本文提出的纹理提取算法ULMP,具有很好的平滑噪声及边缘信息的作用,适用于面部纹理特征的提取。利用云模型求取的权值的方法能够较好地发挥局部分类器间的集成作用,最终有效地提高了系统的整体性能。双加权融合模式是一种精确且有效的人脸识别方法,适用于静态人脸图像的匹配识别。     

基于图和神经网络的数控加工特征识别

本文从当前特征识别方法中存在的问题出发,提出了一种基于图(属性邻接图)和神经网络的数控加工特征识别方法,结合属性邻接图实现对产品数据相关文件的预处理,并运用遗传算法,对BP神经网络进行了优化,希望能够为特征识别提供一种有效方法。     

基于特征脸法的人脸识别算法

人脸识别是机器视觉和模式识别领域中一个相当困难而又痛理论意义和实际价值的研究课题。人脸识别技术通过分析人脸图像,并从人脸图像中提取有效的识别信息,来辨认人的身份。基于特征脸的方法是人脸识别的常用方法。阐述了基于特征脸法的人脸识别的具体步骤算法,再利用ORL人脸库对其进行了测试。试验结果表明,特征脸法一定条件下可以较为准确的识别人脸;而在脸部表情变化较大以及光照条件变化较大的情况下,可以使用加权特征脸法,用人脸原始图像与重构图像的差值来代替原人脸图像而建立新的人脸图像库,取适当的加权系数,能够收到更好的识别效果。     

基于支持向量回归机的三维人脸建模方法研究

提出一种新的三维人脸建模方法,该方法首先运用双目立体视觉原理从不同角度获得人脸的两张照片,在一张照片上选定特征点,通过匹配在另一张照片上得到对应的特征点,然后从空间立体几何知识出发,根据两张照片上特征点的坐标以及拍摄时的参数,计算其三维坐标,利用支持向量回归机（SVR）对其进行回归预测建模,最后经纹理贴图,得到具有纹理特征的特定三维人脸模型。仿真实验结果表明,该方法获得的三维人脸模型较为逼真。     

Gabor小波和局部二值模式结合的一种人脸识别算法

针对传统的Gabor小波存在提取特征维数高、识别时间长的缺点,对Gabor小波的使用方法进行了改进.首先利用Gabor小波的幅值直接与人脸图像作乘积得到Gabor图像,接着使用局部二值模式得到纹理图像,然后提取出纹理图像的直方图信息,作为人脸图像的特征,最后使用支持向量机作为分类器,在未经过预处理的ORL人脸数据库中取得95%的识别率.平均每张人脸图像识别时间为0.14s,表明该算法能符合实际应用的要求.     

基于肤色信息和距离变换的快速人脸检测算法

人脸识别技术是当今人工智能和模式识别领域的一项重要研究内容,快速稳定的人脸检测算法已成为新的研究热点。提出了一种基于肤色模型和距离变换的快速人脸检测算法,首先利用肤色在颜色空间的类聚特性对肤色加以判别,从而确定出人脸区域在图像中的基本位置,然后运用距离变换结合人脸的几何特征计算出长和宽,最终实现人脸的定位。实验结果表明:该算法简单,易实现,在执行时间和识别率上取得了较好的效果。     

基于改进形态学人脸图像的边缘检测算法

如何确定人脸特征并对这些特征进行有效提取是至关重要的。本文提出的形态学边缘检测算子,能够有效地检测出人脸图像边缘,并保持人脸边缘的平滑性。与传统的边缘检测算子相比,该算法性能好,计算量小,实用性强。     

育肥猪生长过程中脸部变化对识别模型准确率的影响

为探究猪脸识别模型对育肥猪猪脸生长变化的识别效果,采用深度卷积网络,对大白育肥猪生长过程中脸部变化与识别模型准确率之间的关系进行研究。结果表明:1)在预训练的DenseNet201、MobileNetV3_small、SeNet154和Xception 4种模型中,SeNet154模型猪脸识别效果最好,对验证集的识别准确率可达98.80%,选其为猪脸识别模型;2)分别用试验期间第1～2、1～3、1～4和1～5天采集的猪脸图像数据训练该模型,并分别使用第3～8、4～9、5～10和6～11天的数据逐天测试模型的猪脸识别效果发现,使用第1～4与1～5天数据训练的模型猪脸识别效果相当且优于使用第1～2与1～3天数据训练的模型。使用第1～4天数据训练的模型对第5天数据的识别准确率最高,为96.74%,其后5天的识别准确率逐天下降,到第10天为84.17%。分析认为,造成识别准确率下降的原因是猪脸生长、光照变化以及污渍附着。3)使用第(n-4)～(n-1)天(5≤n≤10)的数据重新训练动态模型后,对第n天猪脸数据的识别准确率均在95.82%以上。深度卷积网络模型在猪脸识别方面有较高的识别准确率,可以用于育肥猪的脸部识别;建议在育肥猪的猪脸识别系统中每天都使用至少前4天,且≥10 800组图像数据重新更新猪脸识别模型。     

基于面分块的三维人脸模型的边界表示方法

针对人脸造型中脸部模型的存储与表示问题，对人脸的生理结构特征进行了分析，在人脸共性的基础上，提出了一种基于面分块的三维人脸模型，并用边界表示法给出了这种模型的数据结构。按器官组织将人脸分解，各部分可以单独处理，合并起来又能构成一张完整的人脸，这种方法有利于表情的模拟和脸部动作的构造。     

特征选择模糊加权多通道Gabor人脸识别

对如何选取和表示人脸的Gabor特征、如何融合多通道Gabor的识别结果进行了研究.提出了一种多通道Gabor人脸识别方法：依据各通道特征可分离性判据确定特征提取区域、计算通道权值，采用模糊加权规则融合多通道的识别结果.该方法降低了特征冗余度；考虑了各通道识别能力的差异性；更好地解决了分类“边界”问题.在AR, CAS-PEAL-R1, YaleB和ORL人脸库上的实验结果表明，本文方法较传统多通道Gabor表征方法具有更高的识别率，平均识别时间较传统整体表征有较大的优势.     

裂缝密集型面板渗流的等效准连续介质模型

基于等宽缝隙稳定流的运动规律,首先建立了单一面板裂缝的渗流模型,在此基础上建立了裂缝密集型面板渗流的等效准连续介质模型。结果表明,对裂缝密集型面板按等效准连续介质模型进行模拟,可以获得较为准确的坝体渗流计算结果,且该模型具有有限元网格剖分简单、计算效率高等优点,是一种较为准确实用的面板渗流计算模型。     

基于肤色相似度和AdaBoost算法的人脸跟踪

根据肤色相似度判断是否肤色点后仅对肤色点进行AdaBoost算法的人脸跟踪进行了试验,同时改进了肤色相似度的计算速度.结果表明,该方法人脸检测速度快,识别率高.     

关于半浮式端面密封的研究

经调查与研究发现,集材—50拖拉机支重轮轴承端面密封寿命低,实属结构设计问题。提出了一种新型的半浮式端面密封——O型橡胶弹簧压紧的内装、内流、半浮式合金铸铁端面密封。简化了机构,提高了寿命,为制造和运用带来了经济效益。提出了半浮式端面密封的设计计算方法。