【摘 要】
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为了提高稀疏表示分类算法对属于同一方向不同类别样本的分类准确率,提出了一种基于Volterra核优化的稀疏表示分类算法.该算法首先将原始的人脸图像分成不重叠的小块,并利用Volterra核映射到高维空间.在训练阶段遵循费舍尔标准,根据最大化类间距离和最小化类内距离来定义目标函数,从而获得优化Volterra核.与其他方法在ORL和YaleB标准数据集上进行对比实验,实验结果表明,采用Volterr
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为了提高稀疏表示分类算法对属于同一方向不同类别样本的分类准确率,提出了一种基于Volterra核优化的稀疏表示分类算法.该算法首先将原始的人脸图像分成不重叠的小块,并利用Volterra核映射到高维空间.在训练阶段遵循费舍尔标准,根据最大化类间距离和最小化类内距离来定义目标函数,从而获得优化Volterra核.与其他方法在ORL和YaleB标准数据集上进行对比实验,实验结果表明,采用Volterra核优化的SRC人脸识别分类方法在对样本的分类精度上提高了3%.
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随着深度学习技术在计算机视觉领域的发展，场景文本检测与文字识别技术也有了突破性的进展。受到自然场景下极端光照、遮挡、模糊、多方向多尺度等情况的影响，无约束的场景文本检测与识别仍然面临着巨大的挑战。本文从深度学习的角度对场景文本检测和文字识别技术进行深入研究，总结出在文本检测技术中将基于分割的方法与回归的方法优势相结合可以解决小文本区域的召回率较低的问题，同时适应多尺度文本；在文本识别方法中将CTC
衰老作为植物自然发育过程中的末期阶段，其发生时期对于作物的最终产量具有重要影响，因此深入解析早衰的调控机制及影响因素对促进作物新品种选育和产量提升具有重要意义。除受自然环境胁迫外，自身的遗传网络是调控植株早衰的重要因素。植物中的转录因子、激素代谢、蛋白质代谢等途径都会影响衰老发生的时期。本文综述了植物早衰时的生理、生化变化以及调控早衰的基因，为今后早衰机制研究方向和育种利用途径提出了看法建议。
空间辐射环境会导致静态随机存储器（static random-access memory，SRAM）型现场可编程逻辑门阵列（field programmable gate array，FPGA）发生单粒子翻转（sing event upset，SEU）问题，其严重性将可能影响系统正常工作。本架构是基于Xilinx Virtex系列FPGA的多源重构方法，能够自主识别各种Xilinx Virtex系
发育于地下灰岩地区中的隐伏岩溶给隧道、桥梁以及高速公路等工程的建设与运行带来了极大的安全隐患。城市中常见的路面塌陷情况，多数也是由于岩溶发育导致。利用岩溶与其周围灰岩之间的物性差异，多种地球物理探测方法对隐伏岩溶结构进行有效探测。瞬变电磁法由于其探测效率较高、勘探成本低且对低阻异常体灵敏等特点，近年来在地下隐伏岩溶探测中发挥着重要作用。本文针对地下隐伏岩溶的主要特征，采用一维正反演模拟方法，对瞬变
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