摘要：针对传统的纹理图像识别方法设计过程复杂,而现有的基于深度学习的方法未能有效解决纹理图像样本数量偏少而导致识别精度不佳的问题,提出一种基于深度卷积神经网络和迁移学习的纹理图像识别方法.首先利用在大规模ImageNet图像数据集上预先训练的深度学习模型构造新的迁移学习模型;然后设置合理的模型超参数,并将训练损失、验证损失以及训练集和验证集深度特征距离的加权和作为训练的代价函数;最后通过逐层训练和验证确定最佳的迁移学习模型.实验结果表明,所提方法在CUReT,KTH-TIPS,UIUC,UMD和NewBarkTex纹理数据库上分别取得了99.76%,99.87%,99.80%,100.00%和94.01%的识别精度,具有良好的稳健性和识别能力.

摘要：由二维图像到三维人脸模型的重建过程中,不同角度下的人脸在进行纹理补全时,存在纹理像素模糊和亮度差异的问题,提出一种基于可见性权重的方法,对于不同视角下的人脸纹理图进行融合。同时,针对耳部区域结构复杂,传统纹理融合算法不适用的情况,利用高斯模型的肤色概率方法对耳部纹理缺失区域进行补全,并设计纹理融合带平滑像素,最终得到完整、逼真度较高的人脸纹理模型。仿真实验结果表明,所提人脸纹理融合与补全方法实现了多角度下头面部区域纹理的完美融合。与目前通用的方法相比较,在同样的渲染条件下,所提方法生成的人脸纹理模型更完整、纹理显示效果更好。

摘要：显著性检测是指自动提取未知场景中符合人类视觉习惯的兴趣目标的方法。为了进一步提高检测的有效性,同时降低像素类检测算法的计算量和复杂度,提出了基于动态指导滤波的图像显著性检测方法。在新设计的简单迭代指导滤波中,核函数不再像经典指导滤波器那样只利用固定的指导图像,而是利用了输入图像和动态指导图像的联合结构信息,它保证了指导图像对原输入图像较好的结构传递性。其次,为了节约算法的时间成本,采用采样的方式降低算法计算中需要的计算量。最后,为了提取更有效地的显著性区域,引入了关键显著性区域提取方法,通过修正关键点集合得到更准确的目标区域。实验结果表明,相比于其他像素类的显著性检测方法,该算法可以更快速和有效地检测出显著性目标。

摘要：为实现基于本征滤波宽带波束形成的频率不变性和零陷设计,提出一种改进的方法.基于最大能量阵列代价函数和主极大方向阵列响应线性约束构造的优化模型,将阵列空间响应偏差整合入代价函数,从而实现频率不变性的设计;提出了两种零陷设计的方法,将扩展旁瓣能量整合入代价函数和添加干扰方向阵列响应线性约束,构造两个新的约束优化模型,最后均由本征滤波的方法求解.仿真实验表明,该方法能在通带范围内实现指定角度范围内阵列响应的频率不变性和零陷效果,同时具有低旁瓣增益,验证了本文算法的有效性和良好性能.

摘要：提出了一种虚拟人骨骼结构的多刚体系统模型,可有效地克服DH表示法只能适用于单链结构的缺陷.首先通过合理的简化与假设,给出了一种16关节、39自由度的虚拟人简化模型;然后将该虚拟人模型抽象成为一个各肢体间通过机械转动铰相连的多刚体系统;最后引入树模型与低序体阵列来表达虚拟人的骨骼结构.分析结果表明,文中方法除能够自然地表达虚拟人的复杂分支结构外,还可以容易地实现虚拟人模型的任意分辨率扩展,并具备递归计算的优点,具有广泛的适用性.

摘要：运用级联码的思想提出了一种抗两用户合谋攻击的指纹设计方法和与其对应的跟踪方法。编码算法中内码采用文献[4]构建的一种新的两用户合谋安全码,外码采用q进制随机数,减小了编码的难度。设计了跟踪算法验证了这种编码算法的有效性。该算法在用户数增加、码字长度不变的情况下,仍能有效跟踪到至少一个合谋用户,克服了以往码字过长的缺点。

摘要：通过CCD相机成像模型讨论了成像链路各个环节对系统传递函数的影响,分析了滤波器品质因数的增强效果、品质因数对信噪比的影响,品质因数对多个像元影响,分析表明:当相机光学部件及传感器确定之后,可以通过设置合理的后端滤波电路品质因数来增强系统传递函数;当滤波器的最佳品质因数设置值为1时,成像系统在Nyquist空间频率处的传递函数能够提高32%.利用黑白条纹靶进行相机传递函数测试及信噪比测试,试验结果表明,调制传递函数增强滤波器在品质因数为1时可提高CCD成像相机的成像性能,提高传递函数30%;电路噪声抑制能力与通带内最平坦滤波器相当.

摘要：Wyner-Ziv视频编码通常利用反馈信道在解码端执行码率控制,造成解码复杂度很大,限制了其实际的应用.在分析与码率相关的特征量的基础上,提出一种像素域Wyner-Ziv视频编码系统的码率控制算法.首先使用相关噪声模型分布参数估计运动量的大小,然后利用位平面的时间相关性确定解码当前位平面时编码端需要传送的初始码率,从而使解码反馈次数减小,降低解码复杂度.实验结果表明,文中算法在保证编码效率的同时使解码反馈请求次数减少到原解码端码率控制算法的30%左右.

摘要：针对高性能音频D类功放系统,基于现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)设计,实现了一个双声道均匀脉冲宽度调制(uniform pulse width modulation,UPWM)型D类功放控制器。该控制器使用由相同子滤波器抽头级联构成的半带滤波器并时分复用乘法器,以降低可配置插值滤波器的硬件资源消耗,利用sigma-delta调制器的高开环增益,通过构造一个基于查找表的误差校正模块,以较小的硬件代价来预校正控制器使用UPWM技术在信号带宽内所带来的非线性失真。测试结果表明该控制器输出信噪比可达114dB,互调失真仅为-97dB。

摘要：纹理图像中存在的光照、旋转、尺度变化使纹理分类成为一个极具挑战性的问题.针对传统的纹理分类算法在同时解决光照、旋转、尺度变化问题和实时性方面存在的不足,提出一种高效的光照、旋转、尺度不变纹理分类算法.首先利用原始图像及其2次高斯滤波图像构造尺度空间,采用带邻域主导方向的完备局部二值模式算法在不同尺度上提取光照、旋转不变的纹理特征;然后利用跨尺度取模式最大值的方法获得尺度不变的纹理特征;最后利用最近子空间分类器进行分类.在5个有代表性的纹理库上进行实验的结果表明,该算法不需要预先学习,能较好地解决纹理分类中的光照、旋转、尺度变化问题,并具有较高的实时性.