矢量量化图像压缩方法

实现并讨论一种数字图像压缩编码方法.该方法按照LBG算法以均方误差法计算两向量之间的距离,以分裂法产生初始码书(以4×4块图像组成的256码书),以100个图像为训练样本,通过全搜索算法进行码字搜索,对64×64的灰度图像进行压缩.计算还原结果表明,该方法可以得到较高的数字图像压缩比.文章具体研究了训练样本个数与运算时...     

利用试验设计法建立翼型气动特性的人工神经网络模型

建立了翼型气动特性预测的BP(Back Propagation)神经网络模型,重点研究了3种选取训练样本的试验设计(DOE)法:完全析因法、正交设计法和均匀设计法,对BP神经网络预测精度的影响,利用所建立的BP神经网络对FX63-137翼型几何型线进行了优化设计。研究结果表明:在因素数和水平数较少时,完全析因法、正交设计法及均匀设计法的平均测试误差分别为0.002%、0.029%、0.023%;在因素和水平数较多时,完全析因法的样本规模太大而不再适合,正交设计法和均匀设计法的平均测试误差分别为0.42%和0.15%,均匀设计法的预测精度更高,更适合于翼型气动特性预测的人工神经网络模型。优化后翼型的升阻比在迎角为0°~18°范围内均高于原始翼型,在迎角为1°、4°和15°时升阻比分别提高了4.38%、1.38%和5.51%。该研究方法及成果可以应用于翼型的多参数优化设计。     

基于"SOM脸"的选择性单训练样本人脸识别

基于“SOM脸”计算模型提出一种新的人脸局部区域重要程度度量方法,并用于进行选择性单训练样本人脸识别。从机器人脸识别的角度,并未预先人为设定任何重要区域,而是通过学习来自动发现这些对机器而言相对重要的人脸区域,即包含类信息相对丰富的区域,并将其进行可视化。实验结果表明,在利用了人脸局部区域重要程度信息后,识别算法的性能和效率均得到提高;特别是仅选择人脸图像中若干部分重要的区域用于识别时．在提高识别效率的同时．识别性能来见明显下降。