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.     

采用自适应加权扩展LBP的单样本人脸识别

提出了一种采用自适应加权扩展LBP(AWELBP,adaptively weighted extended local binarypattern)的单样本人脸描述方法,首先对单样本的人脸图像进行多尺度分块,对子块的图像进行扩展均匀LBP算子运算,同时同步生成图像局部熵图谱(LEM,local entropy map),计算每一子块对整体人脸图像纹理描述的贡献度图谱,根据贡献度图谱对每个子块的LBP直方图进行自适应加权,最后将各子块的LBP直方图进行连接形成人脸特征。本算法在ORL、Yale、Yale B人脸库上对部分遮挡、表情变化、光照变化等环境进行测试,并与传统算法以及与多种LBP改进算法进行比较,结果表明该算法对部分遮挡、表情变化和光照等环境下单样本人脸描述具有较好的效果。     

基于改进协同表示的二级分类人脸识别方法

基于协同表示分类(CRC)算法在实际应用中的效果,考虑到样本局部相似性先验信息对分类识别的不同贡献,构建加权矩阵,并嵌入到CRC中,称为加权CRC.为进一步改善人脸识别的性能,设计了如下算法:一种将加权CRC重复两次;另一种则将其与线性表示分类(LRC)结合.两种方法的共同特点为:首先基于主成分分析(PCA)对所有图像样本进行降维,以降低计算的复杂度;其次都是在第一阶段的加权CRC中根据重构残差排序保留相关性较大的训练样本用于下一阶段的分类识别.这种缩小分类目标的做法,使识别更精确.在ORL,FERET及AR人脸数据库上通过仿真验证了本文所提方法的有效性.     

基于小波降噪和自适应加权法的温室数据融合

针对温室环境信息多节点数据采集中存在误差大、冲突多和冗余等问题,提出一种基于小波降噪和自适应加权的多传感器数据融合算法.通过小波降噪对采集的数据进行处理,使其具有良好的光滑度和稳定性;利用自适应加权算法对多传感器数据进行融合,得到测量数据的最优估计值.实例验证结果表明,采用所提算法可以有效降低原始数据中存在的噪声和冗余...     

关于双加权亚半正定矩阵的判别

引入了双加权亚半正定矩阵的概念,是加权亚半正定矩阵的推广,给出了双加权亚半正定矩阵与亚半正定矩阵之间的关系和双加权亚半正定矩阵的判别定理.     

多特征加权融合算法的生活垃圾图像分类研究

为改善我国现有的垃圾问题,实现准确且高效的垃圾分类工作,提出一种基于多特征加权融合的生活垃圾图像分类算法。该算法利用ResNet网络为主干网络,利用多分支网络结构提取图像不同层次的特征信息再进行加权融合,并进行了自适应权重融合实验和固定权重融合实验。实验结果表明,自适应实验组的分类准确率为97.29%;进行固定权重融合实验,发现全部平均系数下模型的生活垃圾图像分类准确率为97.42%;对比不同算法模型下分类的准确率大小,得到此次研究提出模型的分类准确率为97.52%。说明所提出的算法模型能够较好地识别各种生活垃圾图像,并对垃圾图像进行高效分类。     

基于特征融合与局部判别映射的苹果叶部病害识别方法

针对利用植物病害叶片图像特征识别病害类别的复杂性,提出一种基于特征融合与局部判别映射的植物叶部病害识别方法。首先,在中心对称局部二值模式(CS-LBP)的基础上,设计了一种自适应中心对称局部二值模式(ACS-LBP),由此分割病害叶片的病斑图像;然后提取并融合病斑图像的纹理、形状和颜色特征;再利用局部判别映射算法对融合特征进行维数约简;最后利用支持向量机进行病害类别分类。在3种常见苹果病害叶片图像数据库上进行病害识别验证试验,结果表明,该方法能够有效识别苹果叶部病害,平均识别率高达96%以上。     

结合边缘检测的农业图像非局部均值滤波算法

提出了1种结合边缘检测的农业图像自适应滤波算法。该算法首先对红外噪声图像采用LOG算子提取边缘图像;然后对于非边缘噪声图像采用非局部均值滤波算法进行处理;最后对边缘图像和滤波后的非边缘图像进行融合,得到最终的滤波后图像。分别采用农业图像对本算法的性能进行测试,与经典非局部均值滤波算法、已有的改进型非局部均值滤波算法、自适应维纳滤波算法进行去噪效果对比,并采用峰值信噪比（peak signal noise to ratio,PSNR）作为滤波算法性能的客观性评价指标,结果表明,本算法相对于其余算法而言,滤波效果较优,适合于农业图像处理。     

宁夏三产融合科技创新示范项目的典型融合模式及条件分析

2015年宁夏农林科学院设立了12个一、二、三产业融合科技创新示范项目。2018年,项目管理方为了解项目的实施情况,委托第三方评估机构开展了中期评估。评估人员从科技项目实施促进产业发展的角度和融合模式入手,对科技人员与企业建立合作,针对不同区位条件和资源禀赋采取差异化的三产融合发展模式(技术渗透型、链条延伸型、农业产业共同体+互联网)进行了深入探讨和条件分析,同时就科研人员与企业开展合作的方式和意愿强度进行了问卷调查。结果表明,技术人员愿意和企业合作,主要以技术攻关、技术指导和科技人员兼职3种方式为主。这可为科研人员在项目后期实施中如何选择合适的融合模式提供一定的参考。     

基于改进方向纹理谱特征的图像检索

在定义图像局部邻域纹理方向特性的基础上,提出了一种新的方向纹理谱描述符。该描述符针对局部邻域内中心像素与其相对的邻域像素,既充分考虑了它们间的灰度变化关系,又考虑了它们间灰度差异的变化关系,从而更有效地描述了局部纹理特征。为证明新描述符的分辨能力,采用4种不同图像库进行图像检索对比实验,结果表明,本文的新纹理谱描述符取得了最好的检索效果。     

基于HPLC和模式识别方法的福建水仙茶产地判别分析

采用HPLC法分析了武夷水仙茶、建阳水仙茶、建瓯水仙茶和永春水仙茶等170个茶样的儿茶素组分以及生物碱组分,运用PCA、FDA、KNN以及PLS-DA方法进行判别分析.结果表明:武夷水仙茶、建阳水仙茶、建瓯水仙茶的生物碱总量以及酯型儿茶素中没食子儿茶素没食子酸酯(GCG)显著高于永春水仙茶,其他酯型儿茶素、简单儿茶素中的表儿茶素(EC)以及表没食子儿茶素(EGC)低于永春水仙茶;在基于儿茶素及生物碱组分对不同产地的判别区分中,FDA判别模型效果最好,武夷水仙茶、建阳水仙茶、建瓯水仙茶、永春水仙茶的正确判别率分别为96.0%、100%、100%、100%,总样品的判别准确率达到98.8%,准确率较高.说明采用FDA建立的儿茶素组分以及生物碱组分判别模型具有较好的实际预测效果和应用价值,可实现对福建水仙茶产地的高准确率识别.