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.     

城市近郊高速公路立交拓能改建方案研究——以西安绕城高速北客站立交工程为例

城市道路新增交通集散功能需要通过立交与外部高速公路实现连接,但是近城的绕城高速公路段立交密度大,相邻立交净距小,难以具备新设立交出口的条件。为满足新增立交功能的需求,考虑利用既有的立交进行改扩建,即在既有立交上改建、增设满足扩容功能需求的匝道。对立交改扩建存在的问题、方案制定、交通量核查以及相关考虑因素进行了研讨,详叙了具体设计流程及参考的规范条例,以期为类似建设条件下的互通立交改扩建提供参考。     

一种基于独立成分分析和径向基神经网络的人脸识别新方法

提出了一种新的基于独立成分分析和径向基神经网络的人脸识别方法。独立成分分析可以从高阶上消除特征数据的相关性,改进了主成分分析方法只能从2阶上消除数据相关性的弱点;最终特征数据的分类由RBF神经网络来实现。在人脸数据库上的实验结果表明该新方法的识别性能较其他方法有了很大提高。     

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。     

城市交通,地铁及铁道展览会典型产品介绍

９６‘上海城市交通、地铁及铁道展览会是以商业性为特征的科技成果展览，作为参观者，结合我厂现有产品及今后发展方向有必要对参展的典型产品与技术作一些介绍；如合成橡胶、自动门、空调、镍－镉蓄电池，以便于科技工作者了解国内外这方面的新产品、新科技、新信息。     

人脸图象特征抽取和识别的一种混合方法研究

提出了将Fisher线性判别、支持向量机和决策树方法相结合的人脸识别方法。首先用Fisher线性判别法对人脸图象进行特征抽取，压缩了图象的维数，再在特征空间中用SVM(Support Vector Ma-chine)和决策树结合的方法设计人脸分类器。在ORL人脸库上的实验结果表明了该方法对解决小样本、非线性以及高维的模式识别问题的有效性。     

日本383系EMU摆式列车

介绍日本中央铁路公司（ＪＲＣ）开发的３８３系ＥＭＵ（电气多单元车组）摆式列车，着重介绍摆式列车的设计特点及其各个系统。     

人脸图象特征抽取和识别的一种混合方法研究

提出了将Fisher线性判别、支持向量机和决策树方法相结合的人脸识别方法.首先用Fisher线性判别法对人脸图象进行特征抽取,压缩了图象的维数,再在特征空间中用SVM(Support Vector Machine)和决策树结合的方法设计人脸分类器.在ORL人脸库上的实验结果表明了该方法对解决小样本、非线性以及高维的模式识别问题的有效性.     

人脸检测的一种混合方法研究

人脸检测作为自动人脸识别系统的第一个环节具有非常重要的作用，为了解决目前大部分人脸检测方法存在的分类器训练困难和检测计算量大等问题，提出了一种人脸检测的混合方法。陔方法由两级分类器组成，第一级为粗分类器主要过滤大部分非人脸区域，第二级为核心分类器．往由第一级粗分类的基础上利用非线性SVM算法进行人脸检测。在CMU数据库上的实验结果表明，该方法具有较高的人脸检测率，检测速度得到大幅提高。     

人脸检测的一种混合方法研究

人脸检测作为自动人脸识别系统的第一个环节具有非常重要的作用,为了解决目前大部分人脸检测方法存在的分类器训练困难和检测计算量大等问题,提出了一种人脸检测的混合方法.该方法由两级分类器组成,第一级为粗分类器主要过滤大部分非人脸区域,第二级为核心分类器,在由第一级粗分类的基础上利用非线性SVM算法进行人脸检测.在CMU数据库上的实验结果表明,该方法具有较高的人脸检测率,检测速度得到大幅提高.