针对人脸识别中识别精度低的问题,提出一种基于深度学习的跨年龄人脸识别算法.该方法创新性地将方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)和中心对称局部二值模式(Center Symmetric Local Binary Pattern,CSLBPS)组合方法用于人脸图像特征提取,获得包含结构和强度信息的图像融合特征,然后使用二叉树对特征信息进行降维,降维特征作为深度信念网络的可视层输入量,弥补深度新信念网络无法达到图像局部特征要求的缺陷.通过训练好的深度网络模型对测试样本进行学习,在深度信念网络的最顶层对特征进行分类识别.实验结果表明,该方法能高精度实现人脸识别,且与其他方法比较,该方法性能优于其他方法,说明该方法具有可行性和有效性.
为了满足宽带微波医疗诊断(在低微波波段条件下运行)的要求,提出了一种新的小型复合单方向平面天线。该天线的主要部分结合了环形以及偶极交错式结构,以便获得较宽的带宽。首先,为了降低天线的第一共振并增强天线的指向性,在环形天线的立臂上添加两个开槽。然后,分别在环形天线和偶极天线的横臂上开辟一对长方形槽和梯形槽,以便减少添加的开槽对输入阻抗的影响。该天线主要是向一个方向进行辐射,且相较于其他相似设计,其尺寸要小50%,为0.23 m×0.23 m。在0.65 GHz^1.15 GHz的条件下,实测相对带宽为55%,并且峰值增益和前后比分别为3.7 d Bi和10.6 d B。为了验证天线的实用性,将其用于阵列配置中,并在实验环境中对其进行了肺水肿测试,实验结果显示了该天线设计的有效性。
针对云存储环境下用户数据上传速度慢的问题,设计一个文件秒传系统FSTS(File Second Transmission System)。该系统基于云存储服务器充足的数据资源,建立元数据资源库,通过将文件设计为资源共享的方式实现数据秒传,元数据资源库将云存储服务器上的数据通过唯一标识数据内容的字段组织起来,以此来保证该资源库中没有重复的数据。用户在上传数据到云存储服务器时,如果该数据的唯一标识已经存在于元数据资源库,那么只需要增加该记录的引用计数即可完成用户数据的上传,而无需通过网络传输数据的任何内容,即实现了文件的逻辑上传,并且保证了对数据的后续操作都是正常的。实验结果表明,该文件秒传系统可以很好地提高数据的上传速度以及提高云存储服务器存储空间的利用率,该方案在云存储环境下是可行的、有效的。
