基于混沌变异粒子群优化算法的图像稀疏分解

提出了基于改进的粒子群优化（PSO）算法的匹配追踪算法,用于快速图像稀疏分解．改进的PSO算法利用尺度收缩混沌变异的精细局部搜索性能,使稀疏分解的匹配追踪算法具有良好的全局寻优能力,提高了稀疏分解在冗余字典中原子匹配的速度和准确度．用二维墨西哥草帽函数作为冗余字典的生成函数,以增强对图像边缘和轮廓的表达能力．仿真结果表明,用提出的算法实现图像稀疏分解比用遗传算法和PSO更快更有效,重建图像的视觉效果好．     

基于稀疏模型的Bandelet图像去噪方法

提出一种基于Bandelet变换的图像去噪方法,以提高高噪声方差的图像去噪效果。Bandelet变换的核心是Lagrangian函数代价项的准确选取,本文从图像基追踪稀疏模型表示原理和图像阈值去噪方法的内在关系入手,重新定义Lagrangian函数,从而使图像稀疏去噪模型含义更明确,计算更简单。在去噪过程中,首先采用二维平移不变小波变换把图像分解为高频子带;然后用局部Bandelet块估计Bayes阈值确定Lagrangian函数的代价因子,从而对各个高频实施Bandelet化;最后对高频图像系数Bayes软阈值收缩实现图像去噪。国际标准中几何特征明显图像测试表明:在高斯白噪声的方差低于502时,本文方法的去噪效果和目前最好方法的效果相当;当噪声的方差等于或者高于502时,本文去噪方法效果更好。     

混沌时间序列的双线性自适应预测

基于混沌动力系统相空间的延迟坐标重构和双线性表达式，设计了预测混沌时间序列的双线性自适应预测滤波器．对2种低维混沌序列的预测实验表明，采用双线性自适应滤波器的预测收敛速度快，处理约50个样本时即已收敛，预测相对误差小于0．001．     

基于PSTN的远程分布式系统安全解决方案

针对分布式管理信息系统通过PSTN(公用电话交换网)互联时存在的带宽低、易受干扰和安全隐患等问题,结合现代密码技术,提出了一种基于自治系统(AutonomousSystem)和代理(Agent)技术的远程分布式安全应用方案。该方案采用RSA与DES相结合的加密和认证技术,并通过自治系统中代理的自动协作,有效解决了在PSTN下分布数据的同步及其完整性和机密性保护等问题。该方案已成功应用于分布式铁路建设物资管理系统中,运行效果良好。     

基于嵌入式Web的远程监控研究

分析传统远程监控系统的不足以及Web技术用于远程监控的优点，并详细介绍和讨论基于代理和基于嵌入式系统的两种Web远程监控实现方案，最后给出1种以8位高速撤处理器SX52BD为核心的嵌入式Web远程监控的具体设计与实现．     

New Iris Localization Method Based on Chaos Genetic Algorithm

This paper present a new method based on Chaos Genetic Algorithm (CGA) to localize the human iris in a given image. First, the iris image is preprocessed to estimate the range of the iris localization, and then CGA is used to extract the boundary of the iris. Simulation results show that the proposed algorithms is efficient and robust, and can achieve sub pixel precision. Because Genetic Algorithms (GAs) can search in a large space, the algorithm does not need accurate estimation of iris center for subsequent localization, and hence can lower the requirement for original iris image processing. On this point, the present localization algirithm is superior to Daugman‘s algorithm.     

一种基于DCT域滤波的新型盲均衡器

在常数模算法(CMA)基础上，提出一种适合于多电平调幅、调相数字通信系统的基于离散余弦变换(DCT)域滤波的新型CMA盲均衡器．计算机仿真结果表明：该盲均衡器较纯粹的CMA均衡器具有更好的均衡性能．     

人脸表情自动识别技术研究进展

作为生物特征识别与情感计算领域的一个极富挑战性的交叉课题，人脸表情自动识别技术在各种应用的推动下发展很快，但鲁棒的自动人脸表情识别系统至今尚未建立．人脸表情识别的3个关键环节是人脸检测、人脸特征定位与提取和人脸表情的情感分类．在上述关键环节上均取得了重要进展．需要解决的问题包括提高人脸检测算法的鲁棒性、人脸特征提取的针对性和准确性、人脸刚性运动分离和三维表情识别．人脸表情数据库建设和应用研究。也是今后研究的重点．提出了人脸表情自动识别系统评价指标，包括技术的实用性、成果的可比性、系统的专用性和实时性．     

结合UKF和小波变换的改进粒子滤波及其在机车驾驶员人眼跟踪中的应用

非接触式的人眼跟踪研究对于机车驾驶员疲劳检测有着重要意义.为了解决机车驾驶员人眼跟踪方法对头部旋转、光照变化以及人眼运动的强非线性等问题的过于敏感,提出一种结合UKF(Unscented Kalman Filter)滤波和小波变换的改进粒子算法的机车驾驶员人眼跟踪方法.将UKF滤波算法得到的滤波状态均值和方差,用于粒子滤波算法中下次采样新的粒子;然后利用小波变换的去噪原理,降低粒子滤波重要性权值的方差,以提高实际驾驶条件下机车司机人眼跟踪的准确性和鲁棒性.理论分析和实验结果表明:该方法不仅可以提高对头部旋转、光照变化以及人眼运动的强非线性等问题的鲁棒性,而且具有更好的估计精度.     

基于脆弱数字水印的人脸图像的安全性

针对人脸识别系统中人脸图像数据可能受到攻击，导致人脸图像被恶意添加、替换、篡改等安全隐患，采用脆弱数字水印方法，解决上述人脸识别系统中人脸图像数据安全问题．用人脸原始图像的小波低频系数的高7位生成低频压缩图像，作为水印．通过混沌置乱加密，将水印直接嵌入到原始人脸图像的最低有效位平面，区分人脸图像篡改并定位检测．实验结果表明，采用脆弱数字水印的人脸图像对恶意添加、替换、篡改都有很高的敏感度．嵌入脆弱数字水印对人脸图形的特征提取的识别率以及识别速度的影响都很小．