【摘 要】
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本文提出了一种耦合粒子图像测速(Particle Image Velocimetry,PIV)实验误差的连续伴随数据同化算法，通过优化目标损失函数，增强算法在不同误差场景下的鲁棒性。为了验证该算法的有效性，本文先对已知PIV流场植入合成误差进行同化对比测试，继而对PIV互相关算法的不同参数设置所获得的流场进行同化研究。结果表明，相比于原连续伴随数据同化，耦合PIV实验误差的同化算法能够对实验观测数
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本文提出了一种耦合粒子图像测速(Particle Image Velocimetry,PIV)实验误差的连续伴随数据同化算法，通过优化目标损失函数，增强算法在不同误差场景下的鲁棒性。为了验证该算法的有效性，本文先对已知PIV流场植入合成误差进行同化对比测试，继而对PIV互相关算法的不同参数设置所获得的流场进行同化研究。结果表明，相比于原连续伴随数据同化，耦合PIV实验误差的同化算法能够对实验观测数据去伪存真，抗误差干扰能力明显提升，鲁棒性更强，能够对高误差场景下的流动数据进行更好地同化，准确地预测流
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深度学习网络在模式识别领域性能优异，但需要大量有标注样本对网络进行训练，而对于人脸认证情况下训练样本有限，且已有网络模型在不同人种间的性能差异大，往往会导致人脸认证失效。针对以上问题，本文首先在几种预训练深度网模型上构造孪生网络，并设计相似度度量网络；其次，选用多人种的人脸数据库(Racial Faces in-the-Wild，RFW)中不同人种构造正负样本对作为训练集，扩展数据分布，提高模型泛
针对传统特征金字塔网络应用于全景分割领域存在的不足，本文提出一种双向特征金字塔全景分割网络。网络解决了特征金字塔单向传递统一特征输出与全景分割双线任务特征需求的矛盾，根据图像前背景的差异分析，按照前背景分割任务的不同需求构建双向传递路径，使用上采样自上而下传递加强前景特征，利用空洞卷积自下而上传播增强背景特征，以双向网络同时提取前景特征和背景特征，营造前背景分割精度的动态平衡，从而提高全景分割质量
屏幕内容图像是一种组合图像，由计算机将图形、文字和图像组合起来而形成。由于人类视觉系统是从粗略到精细进行图像信息的提取，本文提出一种基于多尺度特征的无参考屏幕内容图像质量评估算法。屏幕内容图像中包含大量的图形和文本内容，以及色彩和布局结构信息，因此我们提取失真图像的边缘特征、结构特征和亮度特征。然后将多个图像尺度上提取的特征进行拼接，作为最终的失真图像质量感知特征。最后使用随机森林回归方法训练得到
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