基于特征分块的快速三维人脸重建

针对传统三维人脸重建算法精度低且难以满足实际应用的缺陷,提出一种基于特征分块的快速三维人脸重建算法。该算法首先利用基于平面模板的重采样法实现三维数据规范化;其次,根据人脸特征对人脸分块,根据主动形状模型算法进行面部特征定位。然后,利用基于形变模型算法与径向基函数插值相结合,实现人脸三维重建,并将该算法应用到人脸识别中。实现表明,此算法可快速实现特定正面二维人脸的三维重建,并具有较高重建精度和识别率。     

基于混沌理论的舰船辐射噪声特征提取

针对不同目标舰船的辐射噪声信号特征提取问题,提出了将混沌理论用于非线性时间序列的分析方法。该方法利用非线性局部投影滤波方法进行信号降噪,并在重构相空间的基础上对每一类舰船辐射噪声信号的最大Lyapunov指数、自然测度和关联维数等非线性特征参数进行提取。实验结果表明:当舰船辐射噪声信号的最大Lyapunov指数大于0且为有限值时,舰船辐射噪声信号具有混沌特性;自然测度和关联维数可作为区分不同目标船型的舰船辐射噪声信号的有效特征。     

降落伞主充气阶段数值模拟

建立了降落伞主充气模型。前体、伞绳及伞衣离散为一系列弹性连接的质量节点,伞衣内部流场为二维无粘、不可压流。利用模型计算了主充气阶段伞衣形状变化、伞衣投影面积变化及伞绳张力。计算结果与试验结果进行了比较,相当吻合。     

投影法在防空群火力分配中的应用

防空群火力分配作为防空兵指挥自动化系统作战指挥辅助决策的重要组成部分,在现代防空作战中将起着越来越重要的作用,火力分配的关键是及时、准确地判断出来袭目标的威胁程度.以前解决这一问题采用线性加权法,现在引入投影法,并通过实例说明了该方法具有简单、易于理解、计算结果合理等优点.     

含噪稀疏信号重构的l0范数期望值最小化方法

压缩感知理论是对信号压缩的同时进行感知的新理论,而如何通过有限的测量值重构稀疏信号是压缩感知理论中的核心问题。针对测量值受噪声污染的含噪稀疏重构问题,提出了近似l0范数期望值最小化方法。该算法基本思想是将含噪稀疏重构问题转化为近似l0范数期望值最小化问题,并利用噪声的统计特征将随机最优化问题化简为常规的最优化问题,然后采用最速下降法求解。数值仿真表明,本文提出的方法具有更好的重构精度,且计算量较小。     

新课程理念下地理有效课堂的重建策略

在新课程倡导以学生发展为本的理念下,有效的地理课堂要遵循教育教学规律,树立新课程的教学观,改变以教师为中心的课堂模式,体现地理教学的生活性,激发地理学习兴趣,构建有利于学生的知识建构和学生发展的课堂模式。     

中国海军接收英援“八艇”内幕（上）

抗日战争胜利后,中国海军开始了,重建工作,在重建后的中国海军中,有“八舰”和“八艇”之说。其中的“八舰”是指美国按照“租借法案”赠与中国的8艘各种类型的军舰,而“八艇”是指英国赠与中国的8艘巡防炮艇。本文主要为您讲述的是“八艇”的来华过程及其最终归宿。     

基于小波域字典学习方法的图像双重稀疏表示

提出了一种有效地结构化字典生成算法以及图像双重稀疏表示方法.在Rubinstein等提出的图像双重稀疏表示模型的基础上,引入小波零树结构,将同一空间位置对应的同方向跨尺度小波基函数的线性组合作为新的基函数,并通过K-SVD学习算法得到线性组合系数,由此得到了一种更加切合图像方向特征的结构化字典学习算法.在此基础上提出了相应的图像分解与重构算法.遥感图像M项逼近实验以及压缩仿真实验表明,本文提出的结构化字典比已有的字典具有更好的图像稀疏表示效果.     

阿富汗战争（重建阶段）述评

美军在阿富汗战争大规模作战阶段取得的胜利成果在八年后的今天已经无从谈起，塔利班武装在阿全境死灰复燃，阿富汗安全形势每况愈下，阿富汗新政府则是一盘散沙、难撑局面。面对困局，奥巴马政府上台后，果断提出增兵3万稳定局势、18个月后开始撤军的阿富汗新战略，其具体效果尚有待检验。本文详述了重建时期美英联军和“国际安全援助部队”主要的军事行动，并对奥巴马上台后阿富汗局势的未来走向做出预测。     

利用SLR数据校准GPS精密定轨系统误差

分析了卫星激光测距(Satellite Laser Ranging, 简称SLR)检核GPS精密定轨精度基本原理,结合GPS精密定轨误差特点,提出了一种利用SLR数据校准GPS精密定轨系统误差的新方法.新方法在卫星一次过境的短弧段内,利用多个激光测站的分时观测数据,采用多站分时投影思想,重构系统误差,辨识三个方向的定轨精度差异.新方法需要一定数据量的支持,仿真结果表明,利用3个以上测站分时投影可以校准定轨线性系统误差,并且站星矢量之间的夹角越大,效果越好.