基于结构化Fisherface的人脸识别新方法

特征提取是人脸识别中一个关键步骤。传统的Fisherface人脸识别方法中用样本的类均值和总体均值定义相应的散布矩阵，丢失了样本个体之间的结构信息，本文提出了一种基于原始样本个体结构信息的结构化Fisherface人脸识别方法，最后得到的特征数据中保留了原始样本更多的分布信息。在ORL人脸数据库的实验结果验证了该方法的有效性。     

一种基于马尔可夫链模拟样本的自适应重要样本法

在结构可靠性计算中,传统的重要样本法需要给出最大似然点即设计点.对于结构存在多个设计点的系统可靠性问题,重要样本法失去了普遍性,其效率和精度也随之降低.本文提出了一种适合于计算结构的系统可靠性的重要样本法,主要的改进在于根据Metropolis准则,构造马尔可夫链模拟样本,计算模拟样本的均值和标准方差,并结合重要抽样技术,计算结构的系统可靠性.此方法有效的改善了重要样本法在系统可靠性计算中的应用,并获得了较好的效率和精度.     

基于统计特征的舰船装备维修承包商选择

针对舰船装备维修承包商选择中出现的极端选项问题,尝试综合承包商个别属性评价值和整体评价值的方法来解决此问题.通过比较均值和SAW以及方差和TOPSIS的计算公式,认为在一定意义上,SAW能反应了承包商的整体均值信息,而TOPSIS反应了承包商个体属性的方差信息.分析表明,综合SAW和TOPSIS的方法能较好地解决承包商选择中的极端选项问题;同时,该方法可用于一般舰船装备维修承包商选择.     

船首机械振动噪声信息特征提取

传统的船首机械振动噪声信息特征提取方法中存在谐波频率偏差较大的问题。为此,提出船首机械振动噪声信息特征提取方法设计。通过计算原始信号的局域均值和包络函数,得到调频信号,利用调频信号计算出瞬时频率,将所有包络函数乘积作为包络信号,与瞬时频率相结合即为原始信号的分量,将分量从原始信号中剔除后重复上述过程,达到振荡噪声信息分解的目的,通过重构将含有噪声信息特征的分量整合在一起,获得对应的谱,实现噪声信息的提取。测试结果表明,与传统的噪声信息特征提取方法相比,设计的船首机械振动噪声信息特征提取方法中谐波频率偏差较小,适合在船首机械振动噪声信息特征提取中应用。     

基于K邻点均值的图像零水印认证算法

为改善图像水印的鲁棒性和不可见性,提出一种新的基于小波提升和K邻点均值的零水印认证方案。首先将原始水印信息进行置乱变换,降低空间相关性,再对原始载体图像进行小波提升分解,对其低频子图进行不重叠分块,对每一小块计算其K邻点均值,利用这些均值和图像均值的关系运算来构造零水印。实验结果表明该方法对常见图像处理过程具有较好的鲁棒性。     

一种基于马尔可夫链模拟样本的自适应重要样本法

在结构可靠性计算中，传统的重要样本法需要给出最大似然点即设计点。对于结构存在多个设计点的系统可靠性问题，重要样本法失去了普遍性，其效率和精度也随之降低。本文提出了一种适合于计算结构的系统可靠性的重要样本法，主要的改进在于根据Metropolis准则，构造马尔可夫链模拟样本，计算模拟样本的均值和标准方差，并结合重要抽样技术，计算结构的系统可靠性。此方法有效的改善了重要样本法在系统可靠性计算中的应用，并获得了较好的效率和精度。     

一种快速的人眼准确定位方法

计算机自动人脸识别技术是生物识别的一个重要分支,而眼睛、鼻子和嘴巴等特征集中了人脸的大部分信息.因此对于人脸识别中的特征提取来说,不仅要检测出这些特征,而且要准确的加以定位.为了解决定位中存在的定位不够准确和计算量大等问题,提出了一种快速的人眼准确定位方法.该方法根据人眼的位置及颜色特征,通过可疑点排除的方法进行定位,最后根据瞳孔大小与两眼距离的比例关系对瞳孔进行精确定位.     

基于BP神经网络的图像识别跟踪技术

本文利用BP神经网络抗干扰性强,识别精准等优点对船舶进行识别跟踪。首先获取原始图像,然后预处理,以图像的全部灰度值为训练样本,以新不变矩特征向量为样本集输入到3层BP神经网络中,对含不同噪声均值的图像进行识别。实验结果表明,以新不变矩特征向量作为样本集时抗噪能力强,识别率高。最后以新不变矩特征向量作为样本集进行目标跟踪得到跟踪误差。     

基于计算机应用技术的舰船图像修复研究

常规方法匹配待修复样本块和填充样本块时,忽略了梯度项距离这一影响因素,造成修复图像与原始图像相似度较差。为此,提出基于计算机应用技术的舰船图像修复方法。采用计算机应用技术,可视化图像待修复区域轮廓,划分多个待修复样本块,通过优先权确定样本块修复顺序,计算待修复样本块、填充样本块之间的颜色项距离、边界项距离、梯度项距离,选取距离最小的填充样本块,填充至匹配到的待修复样本块,完成图像修复。抽取舰船图像,设置对比实验,结果表明,设计方法相比2种常规方法,提高了修复图像PSNR值和SSIM值,修复图像与原始图像的纹理相似度、结构相似度更高。     

人脸识别技术的分析与展望

介绍了人脸识别技术的发展概况,从人脸识别的三个步骤:人脸的检测与定位、人脸的特征提取和人脸的识别和验证对人脸识别技术的方法进行了分析和总结,指出了其优缺点所在和人脸识别技术面临的关键问题,最后对人脸识别技术的研究发展趋势进行了展望.