将模糊集的隶属度函数矩阵嵌入到二维主成分分析以及二维线性判别分析中,形成了一种基于模糊2DPLA的新方法。该方法首先通过基于模糊的KNN方法求出隶属度函数矩阵;然后将隶属度函数矩阵从图像矩阵的水平方向和垂直方向分别嵌入到二维主成分分析和二维线性判别分析中,从而更好地实现降维;最后采用基于矩阵的F-范数代替传统的基于向量的2-范数进行分类度量。实验阶段,采用Yale Face Database B,ORL和FERET人脸数据库进行了测试和验证。结果证明,该方法具有较好的鲁棒性,并能获得较高的识别率。
基音检测是音频分析和基于内容的音乐检索中的关键技术,是基于内容音乐检索中实现哼唱检索的基础。提出一种改进的自相关函数(autocorrelation function,ACF)方法进行基音检测。从对音频信号进行去噪预处理、清浊音判断及后处理等方面对ACF进行改进,使之能够生成规整的音高变化曲线。在音乐检索的实现中,提出一种有限长度的最长公共子序列(Local Longest Common String,LLCS)方法,该方法可有效解决传统方法存在的误检问题。开发实现了一个通过哼唱/歌唱进行歌曲检索的原型系统。对大量的歌曲哼唱的实验表明,提出的改进ACF算法和LLCS算法对于提高检索正确率是正确有效的。
颅骨配准是计算机辅助的三维颅面复原技术的重要研究内容之一。颅骨配准的准确与否会直接影响到将来颅面复原的准确性。为此,提出一种新的3D颅骨自动配准算法。该算法考虑到颅骨模型的特殊结构与实现的简便性,首先自动提取颅骨不光滑区域的脊线(Crest lines)以及光滑区域的顶点作为特征点,然后利用迭代最近点(ICP)算法进行粗配准,在此基础上,再采用CPD(Coherent Point Drift)算法对颅骨进行精确配准。实验结果表明,该算法能有效提高颅骨配准的准确性并对缺损颅骨具有一定的鲁棒性。
