基于隐马尔可夫模型的人像鉴别算法

提出了基于小波变换和隐马尔可夫模型的人像鉴别算法. 该算法首先对图像进行3级小波分解，然后把3个不同分辨率的低频子图像由小到大排列成树状结构，形成低频小波树. 接着利用独立元分析对每个小波树枝进行去相关、降维，形成特征小波树枝，并把它作为观测向量对隐马尔可夫模型进行训练，把优化的模型参数用于人脸识别. 分析了观测向量维数与识别率的关系，以及状态个数和高斯概率混合成分的个数对识别率的影响，定性描述了隐马尔可夫模型的本质. 在ORL人脸数据库上，同其他四种相关方法进行了比较，实验结果表明，该方法识别率较高，工程上易于应用.     

论刘勰的折衷思想在"心物关系"上的反映

刘勰的文学思想基本上是儒家的，但也融和了诸家观点。在“心物关系”上，刘勰运用了“擘肌分理”的方法，折衷调和了儒家“感物而动”的文艺观、佛家“心生万物”的理论和玄学强调创作主体的能动性的理论，形成了独具特色的心物关系论。     

Kernel Model Applied in Kernel Direct Discriminant Analysis for the Recognition of Face with Nonlinear Variations

A kernel-based discriminant analysis method called kernel direct discriminant analysis is employed, which combines the merit of direct linear discriminant analysis with that of kernel trick. In order to demonstrate its better robustness to the complex and nonlinear variations of real face images , such as illumination, facial expression, scale and pose variations, experiments are carried out on the Olivetti Research Laboratory, Yale and self-built face databases. The results indicate that in contrast to kernel principal component analysis and kernel linear discriminant analysis, the method can achieve lower (7%) error rate using only a very small set of features. Furthermore, a new corrected kernel model is proposed to improve the recognition performance. Experimental results confirm its superiority (1% in terms of recognition rate) to other polynomial kernel models.     

Multi-label learning of face demographic classification for correlation analysis

In this paper, we utilize the framework of multi-label learning for face demographic classification. We also attempt to explore the suitable classifiers and features for face demographic classification. Three most popular demographic information, gender, ethnicity and age are considered in experiments. Based on the results from demographic classification, we utilize statistic analysis to explore the correlation among various face demographic information. Through the analysis, we draw several conclusions on the correlation and interaction among these high-level face semantic, and the obtained results can be helpful in automatic face semantic annotation and other face analysis tasks.     

现代远程教育大发展背景下省级电大系统的困境

现代远程教育大发展的背景之下,电大系统的发展应该获得更大的发展,但是现实的情况是系统面临更多的问题和被动。究其原因,有系统内部或自身＂先天不足＂、＂营养不良＂、＂自闭＂倾向等,解决之道是系统优化。但更多的原因在于系统外部,社会对电大＂系统＂办学理念质疑大于认同,地方行政对电大＂系统＂办学体系漠视大于重视,普通高校网络教育对电大＂系统＂办学平台竞争大于合作。政府和教育行政部门对电大系统这一资源应有的重视,以及实质性的项目支持、必要的经费投入,才是解决电大系统发展困境的真正道路。     

基于Masterean凹、凸曲面加工方式应用研究

本文基于Mastercam曲面加工的特点,研究了凹、凸形曲面平行铣削、放射状、等高外形等典型的粗加工和精加工的加工方式,比较它们的加工路径、加工质量及加工效率,得出了高效、优质、省时的曲面加工方法。同时为其它自动编程软件的曲面加工的高效加工研究提供了借鉴。     

对礼貌原则的新思考

礼貌,作为一种社会行为规范,在人们的日常交际中发挥着重要的作用。在有关礼貌原则的研究中,大多数学者主要停留在对其概念的援引、应用和验证上。本文将详细介绍礼貌原则的产生及其发展,简要探讨Leech的礼貌原则所存在的不足,并根据礼貌原则在实际生活中的应用来说明礼貌的存在具有相对性。     

不完整信息下的人脸识别技术研究

近年来在模式识别领域,人脸识别早已成为热门的研究方向之一。但是在大多数情况下,采集到的人脸图像信息并不完整,受现实因素制约,往往存在分辨率低,尺度变化大,同时受到光照、运动姿态以及遮挡物等的影响,如何利用这些不完整信息下的图像来进行人脸识别一直以来都是很多学者想要克服的技术难关。文中提出了一种针对不完整信息下的模糊人脸图像复原方法,并在复原重建后的图像的基础上来进行人脸识别研究,最后展望了不完整信息下的人脸识别未来的发展方向和趋势。     

基于多重线性非参数化特征提取算法的人脸识别技术

针对人脸识别技术的特征提取方法存在不准确等问题,提出了基于张量空间模型的多重非参数化特征提取算法,给出了算法的基本原理,最后通过在ORL标准人脸数据库上的实验结果,验证了MNFA方法要明显优于MDA方法．     

学校道德领导困境及规范构建——儒家关系主义的视角

在儒家关系主义背景下,正确的行为在本质上是指如何处理与他人的关系。"关系"、"面子"与"人情"是海内外华人在应对社会关系中最常碰到的问题,也是华人文化区别于其他文化的一面镜子。中小学教育领导在面对"关系"、"面子"与"人情"时遇到诸多伦理问题。适应法制社会的发展,我们的道德领导要尽可能具备以下伦理信念:一视同仁的"亲疏"关系理念、公私分明的人情观、为学校和儿童发展的面子观。