深度卷积神经网络应用于人脸特征点检测研究

为解决在复杂环境下,如姿势不同、光照条件以及遮挡等因素导致传统人脸特征点检测算法的精度大幅度下降的问题,在特征点检测理论知识以及研究现状的基础上,针对传统卷积神经网络模型在处理人脸特征点检测问题时的不足之处,提出基于小滤波器的深卷积神经网络。算法引入小滤波器思想和以拓展\"网络深度\"优先的深层卷积神经网络模型,针对人脸特征点检测重新设计训练,提高了算法的有效性与适用性。通过将算法应用于ALFW和AFW人脸数据集上预测5点人脸特征点问题,并与其他多个经典算法进行对比分析,结果表明:基于小滤波器的深卷积神经网络在预测人脸5点特征点问题上有更好的准确性和鲁棒性。福建省中青年教师教育科研项目(No.JZ160238);;国家自然科学基金(No.61502402);;福建省自然科学基金(No.2015J05129

Research on PCB Security Distance Measurement Method

该文对目前PCb安全距离测量方法进行了简单的介绍,提出一种利用软件算法PCb安全距离测量的方法,使得测出的安全距离更直观、更精确。This paper gives a brief introduction of the current PCB security distance measurement method.A method is proposed by using software algorithms PCB safety distance measurement.The safety distance measure willmore intuitive and more accurate

CAP-DPIM可见光混合调制方案

针对可见光通信系统传输性能问题，文章提出了一种无载波幅度相位（CAP）调制与数字脉冲间隔调制（DPIM）结合的混合调制方案。该方案分别利用两者频谱效率和功率效率较高的特点，发送端在脉冲间隔调制的脉冲时隙加载直流偏置光CAP（DCO-CAP）信号，实现混合调制信号的并行生成，接收端通过门限检测和最大似然检测完成混合调制信号的串行解调。推导了室内可见光高斯信道下混合调制方案的误码率（BER）及误帧率（FER）解析表达式。此外，从频谱效率和FER两方面对比分析了该混合调制方案与传统DPIM及DCO-CAP方案的性能优劣。数值仿真结果表明：当频谱效率相同时，混合调制方案较单一调制有更高的可靠性