采用辐射传输方程的简化三阶球谐函数（SP3）近似作为时域荧光扩散层析成像（FDOT）的正向模型，克服了球谐函数近似法（PN）公式复杂，计算量大的缺点和扩散近似（DA）理论对于低散射组织体的不适用性。考虑到时域模式可以同时重建荧光产率和寿命，且技术上较频域模式更容易实现，因此采用时域模型，应用源自广义脉冲谱技术（GPST）的特征数据类型，将基于DA-GPST推广到SP3方程，发展了一套基于SP3-GPST的FDOT图像重建方法。数值模拟结果表明，SP3-GPST重建结果优于DA-GPST。

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车辆识别方法计算量大,提取的特征复杂,且传统神经网络利用端层特征进行分类导致特征不全面,为此提出了一种结合卷积神经网络(CNN)多层特征和支持向量机(SVM)的车辆识别方法。该方法在传统AlexNet模型基础上构建卷积神经网络模型,通过分析参数变化对测试正确率的影响得到最优车辆识别模型;提取多层车辆特征图,采用串行融合方法与主成分分析降维技术将其构成一个具有多属性的车辆特征向量,以增强特征全面性,减少计算量;利用SVM分类器代替CNN的输出层实现车辆识别,以提高模型泛化能力与纠错能力。实验结果表明,相比传统方法,所提方法在分类精度和识别速度方面都有显著提高,且具有良好的稳健性。

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这是我自己设计的一个人脸识别系统的课题，基于Python语言研发了人脸识别管理系统，并在Pycharm平台完成主要功能模块的分析与设计，在摄像头采集到完整人脸信息的同时，对人员的身份进行认证和管理。本文所设计的人脸识别系统一方面可以实现人员的安全认证功能，还能够给重要场所的人员管理提供安全保障，测试结果表明：该系统能够准确识别人脸信息，并显示当前人员的录入时名字，而没有录入的人脸显示unknown，为有效解决人员管理问题提供了参考。使得人员安全管理系统具备了更高的实用价值，有着巨大市场潜力和应用前景。以下是重要内容阐述： 1、人脸识别部分主要是依靠人脸特征提取来实现； 2、摄像头捕获人脸后，会进行图像预处理，包括噪声处理、光照预处理和几何预处理； 3、采用卷积神经网络为人脸识别算法； 4、基于Python和Pycharm平台来实现系统设计； 5、通过CNN训练发现，能够对人脸进行准确识别，识别率高达97%；

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梯度与灰度的关系： (1)图像边缘上，像素灰度有陡然变化，梯度值很大。 (2)图像灰度变化平缓区域，梯度值很小。 (3)等灰度区域，梯度值为零。 具体算法： 一旦计算梯度的计算方法确定，有许多方法产生梯度图像，使图像轮廓突出。 (1)直接计算梯度 轮廓比较突出；灰度平缓变化部分，梯度模值小，很黑。 §4.4 图像的锐化 五、边缘锐化的微分法 1、梯度锐化法

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介绍了多光谱图像：令灰度值是是二个空间变量和一个光谱变量的灰度值函数，并由二维推广到三维形式； 彩色图像：光谱采样限制到对应于人类视觉系统的红、绿、蓝光波时，称为彩色图像

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