摘要：为了增强编码系数的判别性能,提出编码系数矩阵行向量(Profiles)的Fisher判别字典(Profiles of fisher discriminative dictionary learning,PFDDL)学习算法。首先,根据Profiles能反映原子在字典学习中的使用情况,提出一种自适应的原子类标构造方法。然后,利用Profiles与原子间的一一对应关系,设计Profiles的Fisher判别准则作为判别式项,使得同类原子对应Profiles的类内散度尽可能小,不同类原子对应Profiles的类间散度尽可能大,促使字典中的同类原子尽量表示同类训练样本,提高编码系数的判别性能。在3个人脸和1个手写字体数据库上的实验结果表明,提出的算法比其他稀疏编码和字典学习算法能取得更高的分类性能。

摘要：在传统脱胎漆艺模型创作过程中,受空间复杂度制约,底胚造型限制了脱胎漆艺家的创作空间。文章提出一种利用3D打印技术解决高空间复杂度底胚创作的方法。首先,使用3DSMAX软件制作出任意空间复杂度的底胚模型;然后,利用3D打印机打印出设计的底胚模型;最后,对底胚模型进行传统漆艺制作,制作完毕的底胚模型可应用可溶性聚乳酸材料脱模。实验结果表明,该方法能有效处理高空间复杂度的底胚模型制作,突破了传统手工创作的局限。

摘要：为了提高人脸识别的性能,提出基于局部特征约束的多样本判别字典学习算法。首先,利用人脸的对称性特征设计虚拟样本,并结合原始训练样本构造多样本判别字典学习算法。其次,利用原子间的相似性特征,构造基于原子局部特征约束的判别式模型,促使字典继承训练样本的局部特征,增强字典的判别性能。在LFW和FERET两个人脸数据库中,实验结果表明所提出的算法比5个稀疏编码和字典学习算法取得更高的分类性能。