论文研究局部非参数子空间分析在人脸识别中的应用.pdf

基于极坐标局部二值模式的人脸表情识别研究，陈斯滕，杨浩，人脸表情识别是机器视觉领域的研究热点之一。本文提出了极坐标局部二值模式用于提取人脸表情特征。本论文的流程如下：建立极坐标

为了解决运送不相容货物的带时间窗的多行程车辆路径问题，需要制定一个明确的路径规划来服务一组客户，以满足客户运送不相容的大宗货物的需求。车辆在工作日期间允许执行多个行程，目的就是最大限度地减少使用车辆的

提出了一种新的非线性特征抽取方法——隐空间中参数化直接鉴别分析。其主要思想是利用一核函数将原始输入空间非线性变换到隐空间，针对在该隐空间中类内散布矩阵总是奇异等问题，利用参数化直接鉴别分析进行特征抽取

这项工作解决了蒙特卡洛（MC）模拟在先前发表在作者论文之一中的获得的化学数据上的应用。 化学数据经过MC模拟。 此外，进行了Kruskal-Wall检验，以增强我们在报告数据之间存在差异的假设。 此外

人脸识别在实际应用中，往往存在无法获取足够多的训练样本的情况，而在小样本情况下，协作表示的识别性能会受到严重影响。多尺度块协作表示算法能有效集成不同尺度下的分类结果，但其分类框架中子块的计算是相互独立

针对实际人脸识别应用中大量人脸无须作光照补偿的情况，分别用2DPCA和Fisher两种人脸识别方法对FRVT标准人脸库进行识别，得出准确的影响人脸识别的光照方向参数，并提出了一种简单快速的判断是否需补

提出了一种基于压缩技术和子空间迭代的特征向量迭代估计算法，由于该算法采用迭代形式，同目前的特征向量求解方法相比（如奇异值分解法），该算法计算量小、复杂度低、算法收敛速度快、易于实时实现，可对由信号构成

异质人脸识别研究综述，陈振学，常发亮，自动人脸识别作为生物特征识别的一种，有着特定的优势，而异质人脸识别又是自动人脸识别技术中特殊的一类。论文回顾了四种异质人

论文研究-案例分析的多维情景空间方法及其在情景推演中的应用.pdf,  本文提出多维情景空间方法, 构建“案例-情景-对象-要素”四层架构的案例模型. 多维情景空间方法以情景作为推演的基本单元, 以要

近年来,随着安防行业的不断向前发展,智能化是未安防行业发展的一大发展趋势。所谓人脸识别技术,即基于人的脸部特征,对输入的人脸图象或者视频流进行判断,首先判断其是否存在人脸。