基于移动平台的快速相似脸检索

主要研究了移动平台上的相似脸检索问题.对于移动端,首先采用基于稀疏约束的级联回归模型进行精确的人脸配准,该方法不但能够筛选鲁棒的特征,而且可以将模型的大小压缩到原来的5%左右.接着,在某些关键点周围提取高维的纹理特征,并通过稀疏投影降维.对于服务器端,采用级联形状和纹理特征的方式进行高效的相似脸检索.首先基于稀疏形状重构的方式筛选脸型相似的人脸,然后基于稀疏纹理重构的方法确定相似脸.在三星Note 3智能手机上,人脸图像的配准时间约10 ms.在扩展的LFW(Labeled Face in Wild)数据库上,相似脸检索时间约1.5 s,整个模型大小约5.4 MB.大量实验结果表明,配准方法精度高,速度快,模型小;相似脸检索的方法效率高,检索结果更符合人们的视觉感受.      

飞机整体壁板智能数控编程系统

结合飞机整体壁板结构特点、典型加工工艺路线.针对目前数控编程中存在的问题,对智能数控编程相关技术作了一定的探索.主要内容包括飞机整体壁板智能数控编程系统结构建立、数控加工知识综合表示、广义槽加工单元分层识别、基于几何特性加工刀具自动选取、基于知识推理的加工自动排序等.最后应用上述技术开发了飞机整体壁板快速数控编程系统.     

铜包铝线的抗张强度测量不确定度评定

依据JJF 1059-1999 《测量不确定度评定与表示》,对铜包铝线测试中有关抗张强度的测量不确定度的评定与表示进行了论述.     

基于背景和变化稀疏性的瞬变源图像重建算法

针对射电干涉测量通过结合长时间观测的多组可见度数据对静态源进行高空间分辨率成像,但无法得到时变信息的问题,提出了一种基于背景和目标变化的直和空间上稀疏性的稀疏基线综合孔径动态场景图像重建算法。将起始时刻的亮温和相邻时刻的亮温变化作为待求解矢量,不同时刻的亮温表示为它们的和,构造测量方程,并利用起始时刻亮温和相邻时刻亮温的稀疏性进行求解,重建出不同时刻的瞬变源图像。仿真实验结果表明,对于小区域背景下的瞬变源,所提算法与已有方法相当,对于大区域背景下的瞬变源,所提算法优于已有方法。      

结构输出响应概率密度估计中分数矩求解方法

鉴于概率不确定性背景下基于分数矩极大熵准则的结构可靠性分析方法具有较大的效率与精度优势,综合研究并给出了可以用于极大熵准则中约束条件输出响应分数矩求解的3种分数矩求解方法,包括降维积分(DRI)方法、稀疏网格积分(SGI)方法和无迹变换(UT)方法。阐述了分数矩求解原理及过程,给出了方法的计算效率,并分析了方法的适用性。3种分数矩求解方法在确保计算精度的同时可以很大程度减少结构输入-输出模型的调用次数,大幅提高统计分析效率。通过与Monte Carlo仿真分析法对比,验证了3种分数矩求解方法的正确性与高效性。      

融合低秩和稀疏先验的结构性缺失图像修复

针对基于低秩先验的图像矩阵补全算法无法有效处理结构性缺失图像修复的问题,建立了在观测矩阵上使用双重先验的矩阵补全模型,在低秩先验的基础上引入稀疏先验,以便更好地利用观测矩阵的先验特征。该模型根据行列间的相关性,使用低秩先验对矩阵正则化;根据行列内的相关性,使用稀疏先验对矩阵正则化;为了更加精确地逼近秩函数,使用截断Schatten-p范数替代核范数作为低秩先验,从而提出了融合低秩和稀疏先验的矩阵补全模型,并使用交替方向乘子法有效处理所提模型。实验结果表明:算法修复的图像细节清晰,与截断核范数模型算法相比,峰值信噪比和结构相似度提升范围分别为2%~44%和0.7%~8%。      

基于SA&M-Relax的外辐射源雷达目标DOA估计方法

外辐射源雷达回波信噪比极低,通常在距离-多普勒二维相关后进行目标角度估计。在这种单快拍情况下,经典的超分辨算法由于协方差矩阵的非正定性导致算法性能较差。针对这一问题,在A&M插值迭代算法的基础上,提出了一种适用于稀疏阵列的SA&M-Relax外辐射源雷达目标DOA估计方法。在相同阵元数目的情况下,与原有算法相比提高了目标角度估计的分辨率与精度,同时减少了运算量。通过仿真实验验证了所提方法的有效性。      

对复模态矩阵摄动法的补充

针对已有的复模态摄动法不能唯一确定特征向量的所有摄动项这一缺陷，通过引进一个非常简单的范化条件，并采用常规的双正交条件，就很方便地导出了孤立特征值情形的复模态矩阵摄动公式。本文是对复模态矩阵摄动法的进一步补充和完善。     

基于稀疏表示的双基地MIMO雷达多目标定位及幅相误差估计

 基于稀疏表示理论,提出一种新的双基地多输入多输出(MIMO)雷达收发角度及幅相误差估计算法。利用接收数据,分别构造发射和接收协方差矩阵,并以列向量化后的发射和接收协方差矩阵为量测信号建立2个一维稀疏线性模型,构造模型求解的 L₂-L₁ 混合范数优化目标函数,通过交替迭代寻优获得目标角度估计和幅相误差估计,最后给出了本文算法的收敛性分析。与现有算法相比,该算法充分利用了目标发射和接收空域的稀疏特性,且能够通过对噪声功率的预估计来抑制噪声。仿真结果表明:在低信噪比(SNR)条件下,本文算法仍能够得到较好的估计精度,且对幅相误差具有一定的稳健性。