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1. 人脸识别中基于学习的核图像微分滤波器

房贻广, 刘武, 张骥, 张令臣, 袁玫瑰, 屈磊

计算机应用 2017, 37 (4): 1185-1188. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.04.1185

摘要（462）

PDF （767KB）（461）

针对人脸识别应用，提出一种基于学习且具有鉴别能力的核图像微分滤波器。首先，区别于现有滤波器的手工设计方法，该滤波器利用训练集动态学习获得，通过在学习过程中融入线性判别分析（LDA）思想，可在增加滤波后图像类内相似度的同时减小类间相似度；其次，在线性滤波分类器的基础上进一步引入二阶微分信息，并结合核方法在高维空间下进行滤波器学习，使得图像中的细节和非线性信息可以得到更好的利用并获得更具鉴别力的特征描述。AR和ORL人脸库上的多组对比实验结果表明，与线性可学习图像滤波器IFL、不考虑微分信息的核图像滤波器以及只考虑一阶微分信息的核图像滤波器进行比较，所提算法可有效提高识别性能。

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2. 基于FREAK描述子的精确图像配准改进算法

房贻广, 刘武, 高梦珠, 谭守标, 张骥

计算机应用 2016, 36 (12): 3402-3405. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.12.3402

摘要（635）

PDF （806KB）（413）

快速视网膜特征（FREAK）描述子通过计算模式方向实现了旋转不变性，但对于旋转尺度变化较大的情况匹配性能并不理想，误匹配率较高，为此提出了一种改进的基于FREAK描述子的精确图像配准算法。首先，对原有FREAK算法添加长距离点对，设定距离阈值，只利用关键点采样模式中距离较远的点来生成角度信息。其次，对Hamming距离进行加权。对每一个关键点，在为了生成描述子选择点对时，对训练数据描述子的每一列计算均值，越接近0.5的列权值越大，改进了原来Hamming距离计算粗略的状态，使距离计算更精确。最后，使用最近邻匹配结合最近邻和次近邻的比值以及随机抽样一致（RANSAC）方法进行快速匹配和优化。实验结果表明，改进算法更适用于旋转尺度变化较大的环境及匹配性能要求较高的场合。

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3. 基于Petri网模型的JSP粒子群优化调度

秦娜乐晓波刘武

计算机应用

摘要（2004）

PDF （495KB）（1088）

提出一种有效的基于Petri网建模及改进的编码粒子群算法的车间作业调度问题优化算法，分析对比了现有的作业车间调度领域中的基于人工智能的优化算法，对所提出的基于Petri网建模和改进的粒子群算法的优化算法进行了性能分析，并对该算法进行了仿真研究,结果表明该算法是可行、有效的。