个性怀旧抒情曲--2006年时尚发型前瞻

什么是今年的时尚发型？研究机构最近发布前瞻2006年时尚发型潮流中国将与世界基本同步。时尚发型将集传统与现代、高雅与野性等各种造型元素为一体．更强调个性化，长度、颜色、卷度将如同着装样．结合人的体形数据及身份在不同环境之下．设计出不样的发型效果。     

选择适合你穿着的西装颜色

西装是现代男士基本的衣着之一．更是男士正装的标志。遗憾的是许多男士在选择西装时并不能选到很得体的西装颜色。在这里，我们按发色、肤色及眼睛的颜色来分类，每一种类型的男士都有相应色彩捂配的选择。     

巡航导弹景象匹配算法适应性研究

针对景象匹配制导的需求，研究了去均值归一化、基于直方图拉伸和基于局部平滑相关匹配算法，分析了算法的适应性、计算量和实时性等，比较了每种算法的优缺点。结合巡航导弹的使用，讨论了影响匹配结果的一些基本的、可能的因素，主要是环境因素。用三种分辨率的图像作了大量的实验．针对这些算法的匹配概率及地物适应性等方面进行了编程验证和综合分析，给出了有关结论。     

脑力负荷与目标辨认

研究虚拟战斗机驾驶员飞行过程中涉及的监视、计算记忆、攻击和探测4项任务,通过改变工作的快慢节奏来影响脑力负荷,以正确反应率和反应时间来评价和分析被测试者在不同脑力负荷下对目标颜色、形状和位置的辨认情况,为人机界面设计目标编码及确定目标呈现时间提供科学依据;使用脑电图仪测量实验过程中被测试者的生理反应来评价脑力负荷与任务难度的关系.实验结果表明:在需要分配注意力的情况下,人对实验分别选取的3种颜色和形状的辨认不受脑力负荷大小的影响,脑力负荷大小影响人对不同位置的目标辨认;人的目标辨认显著受到目标呈现时间的影响,目标呈现时间越长,反应时间越长;脑电图在一定程度上波的频率和高振幅波能反应脑力负荷大小.     

基于ASM实现视频中物体的定位

对目标进行有效跟踪是目前许多国家获取信息的重要手段,主动形状模型(ASM)主要应用于灰度图像中物体的跟踪与定位,本文针对Koschan等提出的结合金字塔模型的ASM方法作进一步改进,使之应用于视频(本文视频采用MPEG数字视频压缩编码标准)中物体的定位:首先将视频解码还原成图像序列,从人眼视觉特征出发,将RGB颜色模型转换为HSV颜色模型,用色调信息取代灰度信息进行物体定位;并研究图像序列帧之间物体的重合度对提高定位效率的作用.实验结果说明在ASM中使用色调信息能有效地实现视频中的物体定位.     

正弦波模型化测量方法及应用

本文对应用较多的几种正弦波模型化测量方法进行了综述，它们是曲线拟合法、直方图统计分析法、FFT法和拍频法。较详细地介绍了这几种测量方法的典型用途以及特点，通过比较几种方法的优缺点，讨论了它们应用中的局限性。     

基于改进HOG特征的空间非合作目标检测

传统的非合作目标检测方法大都基于一定的匹配模板,这不仅需要预先指定先验信息,进而设计合适的检测模板,而且同一模板只能对具有相似形状的目标进行检测,不易直接用于检测形状未知的非合作目标。为降低检测过程中对目标形状等先验信息的要求,借鉴基于规范化梯度的物体区域估计方法,提出一种基于改进方向梯度直方图特征的目标检测方法,首先构建包含有自然图像和目标图像的训练数据集;然后提取标记区域的改进方向梯度直方图特征,以更好地保持局部特征的结构性,并根据级联支持向量机训练模型,从数据集中自动学习目标物体的判别特征;最后,将训练后的模型用于检测测试集图像中的目标。实验结果表明,算法在由4953幅和100幅图像构成的测试集中分别取得94.5%和94.2%的检测率,平均每幅图像的检测时间约为0.031 s,具有较低的时间开销,且对目标的旋转及光照变化具有一定的鲁棒性。     

基于双摄像机的立体视觉图像预处理研究

针对立体图像对的亮度差异问题和图像噪声问题研究图像的强化处理,图像预处理主要完成图像对极线校正和图像质量增强.极线校正部分以对极几何为基础研究立体图像对的校正算法.图像质量增强部分主要研究了立体图像对特有的亮度差异问题,并提出了应用直方图均衡化来校正亮度的方法.之后本文对图像噪声进行了深入的分析,并针对立体图像特点使用均值滤波和Gauss滤波平滑图像.在实验中,验证了算法的可行性,取得了良好的应用效果.     

显示界面字符编码工效设计与分析

针对人机显示界面中字符编码的工效设计问题,以封闭模拟驾驶舱为基础,采用32名被试开展静态模拟实验,选取反应时间和反应正确率为工效评价指标,得出不同光照水平、颜色匹配和字符高度下显示界面呈现的中文、英文、数字及符号的辨识绩效.实验结果表明:中/英文、数字和普通符号的辨识绩效差异显著;0~600 lx范围内4个水平光照变化对字符编码辨识绩效影响较小;颜色匹配方式对字符编码辨识绩效影响显著,黄/白、绿/青的字符/背景色匹配方式辨识绩效较差,在字符编码设计中尽量避免使用.通过实验结论及对实验数据的深入分析,建立显示界面字符编码设计的数学模型,为飞机驾驶舱人机显示界面编码设计提供参考.     

基于HOG和SVM算法的磨粒图像在线监测技术

为了解决发动机润滑油液磨粒图像监测只适用于微流且易受气泡干扰等问题,设计了一种可适用于相对大流量工作环境的油液磨粒光学图像在线监测系统,区分气泡和磨粒。通过该监测系统,批量采集了一系列磨损颗粒和气泡图片,用于后续图像分类算法的训练与测试。采用了一种基于背景差分和大津法的运动物体提取算法提取出大量磨粒及气泡图像样本,运用基于方向梯度直方图（Histogram of oriented gradients,HOG）进行特征提取和支持向量机（Support vector machine,SVM）分类算法对气泡和磨粒进行识别。实验结果表明,该监测系统能有效采集磨粒及气泡图像并进行自动识别。与基于形态学特征提取算法以及K最近邻（K-nearest neighbor,KNN）等传统分类算法相比,HOG-SVM算法分类精度更高,识别准确率可达83 8%。