一种改进的基于灰度投影的人眼定位算法

利用灰度投影对人脸图像进行检测和眼睛定位是一种常用方法,但是直接采用该算法进行眼睛定位,容易将鼻子或嘴的水平位置误判为眼睛水平位置,从而导致检测准确率降低。本文在计算图像水平方向灰度投影时,加入像素点的位置方差特征,这样可以准确地找出眼睛的水平位置,从而精确的定位眼睛坐标。算法在FERET人脸数据库上测试,准确率达92.4%。     

一种改进的基于几何特征的人眼定位方法

针对灰度图像,提出一种改进的基于人眼几何特征的实现人眼快速定位的方法.先对人脸进行预处理,再根据人眼在二值图像中的几何位置特征制定人眼判定规则并粗估计图像分割的灰度门限所在范围,在该范围内通过递增灰度门限的方法,在不同灰度门限下的人脸二值图像中寻找符合规则的人眼黑块,最后通过二维相关系数来验证.抽取ORL人脸图库中24人的图片进行实验,结果比未经预处理的图片准确率提高了15%,从而证明这种算法是行之有效的.     

一种新的人眼定位算法

提出一种结合人脸中眼睛的灰度及形状信息对人脸检测中的眼睛进行定位的算法．先把图像分割成小图像块,根据图像块的复杂度对两眼睛的大概位置进行定位,再根据图像块的结构居中度对眼睛进行准确定位．该算法容易实现,运算量少,且与图像的平移、旋转、尺度无关．实验表明,该算法在人脸检测的眼睛定位上有较高的准确度．     

改进的人眼定位算法在DSP上的快速实现

在PC机上实现人脸检测是一种非在线检测,具有非实时性和滞后性等缺点,而将嵌入式系统设计技术与数字图像处理技术相结合能够实现人脸的快速检测。以TMS320DM643建立实时图像处理硬件系统,通过CCD获取视频序列,再利用Harr脸部检测算法和Cam Shift运动目标跟踪算法来提取人脸区域。在此基础上采用临界值法和K-means算法进行人眼定位。采用C语言编程在TIDM643EVM上进行优化实验,完成一次操作只需0.48s。     

人眼定位与跟踪算法研究

本文介绍了人眼定位与跟踪算法。首先采用灰度投影曲线与灰度直方图估计初始闽值相结合的恩想进行人眼检测;然后运用Kalman算法与Mean Shift算法进行人眼的跟踪。实验表明该方法具有计算简单、快速、有效等优点。     

一种基于人脸检测的人眼特征定位方法

人脸图像分析中,眼睛的精确定位是非常重要的一个环节。文章提出了一种基于人脸检测的人眼特征定位方法。首先采用AdaBoost人脸检测算法对人脸图像进行人脸检测,确定人脸位置。然后根据人脸面部结构特征估计人眼所在区域,利用该区域内的灰度和梯度特征搜索人眼特征点。实验表明该方法能够快速有效地定位出人眼特征。     

在人眼识别中虹膜定位算法

为提高人眼定位的鲁棒性、准确性和检测速度,以改善算法的适用性,提出了一种基于YC_bC_r彩色空间的肤色信息和基于水平灰度投影与HIS彩色空间的人眼虹膜饱和度信息相结合的算法。算法先对图像的C_b和C_r分量用改进的高斯分布模型算法进行肤色提取,通过肤色区域的分析,对人脸区域进行预检测;然后利用水平灰度投影方法定位眼眉区域,再利用人眼虹膜的饱和度信息进行精确定位。实验结果表明,该方法对人眼定位的正确率达到85％,定位时间为0.072 6 s。     

一种改进的决策树算法

为解决决策树算法ID3的多值偏向的缺点,利用属性相似度偏向少值属性的特点,提出一种将属性相似度作为信息熵的系数的属性选择标准,从而提出相应的决策树生成算法.实验结果表明,新算法既避免了以信息熵作为属性选择标准的决策树算法的多值偏向,也避免了以属性相似度作为属性选择标准的决策树算法的少值偏向.     

一种基于FaceSDK的人眼宽度测量系统

本文介绍了一种基于FaceSDK的快速人眼宽度检测技术.首先利用FaceSDK1.6开发包实现了人眼中心位置定位,接着提出了一种实现人脸区域分割的算法,最后成功实现了人眼宽度的自动测量.仿真结果表明该系统不仅检测速度较快,而且测量精度也较高,具有一定的实际应用价值.     

一种鲁棒的人眼光斑定位算法

光斑的检测和定位是视线跟踪系统中的一个重要环节,其定位精度直接影响视线跟踪系统的精度.目前常用的基于灰度二值化的光斑检测方法,容易受到光斑亮度变化和镜面反光等因素的影响.径向对称变换(RST)是一种有效的圆形目标检测技术,对上述干扰具有较好的鲁棒性,但计算代价偏高.为此提出了一种改进的径向对称变换(IRST),有效降低了算法的计算代价.在引入IRST实现光斑检测之后,再结合自适应二值化和重心法实现光斑的精确定位.实验结果表明,IRST算法的光斑检测鲁棒性明显高于基于灰度二值化的方法,而计算代价明显低于基于经典RST的光斑检测算法,最终的定位精度也优于其他同类算法.     

非均匀光照下人脸眼睛的定位方法

考虑非均匀光照下人脸眼睛的检测问题，提出了一种利用高频信息模板匹配方法从复杂图像中定位人脸眼睛的方法。选取80幅光线较好的人脸图像，对它们做光线规范化，提取Gabor高频特征，构造模板。利用统计模式识别的原理，在眼睛的大致区域进行模板匹配，突出眉毛与眼睛这一整体的大致位置，然后进行二值投影，最终确定人眼的准确位置。大量实验表明，该算法具有很高的精度和很强的鲁棒性。     

基于Kalman滤波和改进的MeanShift算法的目标跟踪

MeanShift算法因为简单性和稳定性在目标跟踪中得到广泛应用,但是当目标和背景的颜色模型比较接近时,传统的MeanShift算法由于缺少空间信息,且经典的相似性度量函数不易区别,导致跟踪失败。为了克服上述缺点,采用基于空间颜色特征和新的相似性度量的MeanShift算法,并提出一种融合Kalman滤波器和改进的MeanShift算法的目标跟踪方法。首先,利用改进的MeanShift算法计算出当前帧中目标的准确位置,然后使用Kalman滤波器去预测下一个初始搜索位置,用于下一帧中MeanShift迭代,最后实现对目标的跟踪。实验结果表明,该算法可以准确地跟踪目标,并且跟踪的准确率优于传统的MeanShift算法或者Kalman和传统Meanshift的融合算法。     

一种改进的启发式球面点定位算法

将仅适用于平面网格的基于质心坐标的搜索策略进行推广和拓展,提出一种适用于球面网格的改进启发式算法,并详细讨论了不同质心坐标值情况下的下一搜索三角形的选择方法.为进一步提高算法效率,在进行启发式搜索之前通过执行若干顶点比较操作来选择一个较优的初始搜索三角形,同时引进一个近似度阈值来调整初始三角形确定时间与后续目标三角形搜索时间之间的平衡关系.分析表明,改进启发式算法的时间复杂度仅为O(n1/2f)(nf为网格包含的三角形数目).     

基于遗传算法的图像模糊边缘检测快速算法

全面分析了Pal.King模糊边缘检测算法的缺陷,提出了一种新的快速模糊边缘检测算法。该算法简化了Pal.King复杂的变换和逆变换,并采用了新的增强算子,针对Pal.King算法中对隶属度阈值的设置存在的不足,提出了利用遗传算法确定最佳隶属度阈值的方法。仿真表明,该算法检测的边缘细、连贯,适用面广,很有实用价值。     

改进的基于FIHC的科学数据聚类算法

针对FIHC文本聚类算法基于频繁词集实现聚类而未考虑词语间潜在语义联系的缺陷,对FIHC算法进行了有效改进。通过把基于知网的语义相似度计算方法归并到FIHC的Score函数中,有效的改善了score函数单纯的基于向量空间模型的不足。通过实现证明,改进后的FIHC算法明显的提高了聚类质量。     

基于梯度直方图的产品表面缺陷图像自适应阈值分割方法研究

为了提高产品表面缺陷检测精度并降低检测成本,文章以E型磁环表面缺陷的自动检测为例,分析了产品表面图像的特征,提出了一种利用梯度直方图信息的图像自适应阈值分割算法.通过实例,与原自适应直方图阈值分割算法和固定阈值分割算法相比较,结果表明:该算法采用可动态调整的形态学梯度算子计算梯度直方图,抗噪能力强;充分利用了图像的边缘信息和缺陷内部灰度分布不均匀的特性,适应性广;算法简单,具有实时准确分割图像的特点.     

基于纹理特征与颜色对信息的车牌定位方法

介绍了利用纹理特征和颜色对信息建立了对车牌进行定位的算法,阐述了其算法流程,并探讨了该方法的优势与不足之处。     

基于路径搜索的相似度计算的协同过滤推荐方法

协同过滤被广泛的应用在推荐系统中,传统计算相似度使用皮尔森相关系数,余弦相似度、Jaccard相似度等方法,但在处理稀疏数据时,其准确度不理想。针对这一问题,提出一种基于路径搜索的相似度计算方法,能够反映用户或项目之间间接关系。实验结果表明,相比传统的相似度计算方法,该方法在准确度上有较好的提升。     

一种基于特征的车牌定位算法

介绍了车牌定位常用的几种算法,并比较了各自的优缺点,然后提出了基于特征的车牌定位算法,借助统计跳变次数粗定位出车牌的上下边界.在此基础上,精确定位出车牌的左右边界.为了提高定位效率,对车牌图像进行了预处理和倾斜校正.实验结果表明,算法具有良好的抗干扰能力、简单快速、准确性高.     

An Improved Image Denoising Algorithm Based on Structural Similarity and Curvelet

An image denoising method based on curvelet within the framework of non-local means(NLM) is proposed in this paper. We use Structural Similarity(SSIM) to compute the value of SSIM between the reference patch and its similar versions, and remove the dissimilar pixels. Besides, the curvelet is adopted to adjust the coefficients of these patches with low SSIM. Experiments show that the proposed method has the capacity to denoise effectively, improves the peak signal-to-noise ratio of the image, and keeps better visual result in edges information reservation as well.