局部特征映射与融合网络的人脸识别优化算法

针对传统特征提取算法的局限性,提出基于深度神经网络DeepLab v2的人脸识别改进算法。首先,对图像中人脸进行定位,采用DeepLab v2改进网络提取人脸的面部特征,通过加入压缩激励(SE)模块细化多角度纹理特征。其次,采用局部二值模式(LBP)特征映射对目标图像进行补充特征提取,细化纹理结构并减少光照噪声的干扰,提升识别的鲁棒性。最后,进行特征信息融合,采用分类模块对融合特征识别并分类处理。结果表明：对比经典目标检测算法YOLOv1和传统DeepLab算法,改进算法识别出多角度的人脸局部特征,且在正常光照下改进算法的识别精确度分别提高了3.1%和5.9%,在强光照下改进算法的识别精确度分别提高了9.5%和13.6%。     

一种基于视觉的库区可疑目标识别算法研究

针对库区巡检图像采集设备对图像目标智能识别需求,进行基于视觉的远距离可疑目标识别算法设计与实现. 采用目标检测算法对图像进行目标识别并采集,通过基于卷积神经网络的深度学习模型卷积层对目标图像提取特征,采用基于机器学习传统方法的浅层网络对特征进行可疑目标分类. 根据算法设计实验,实验结果表明本算法模型识别效果良好,可有效减少人工识别工作量,能满足实际应用需要要求.      

基于SqueezeNet和YOLOv2的交通违法证据评价

针对交通监控反向抓拍交通违法图像预判率高的问题,提出了一种基于迁移学习的多尺度交通违法证据评价方法.构建了以SqueezeNet为特征提取层、YOLOv2为目标检测层融合高分辨率细粒度特征的检测网络.通过卷积神经网络算法训练该模型学习抓拍车辆图像特征,识别图像中唯一交通违法车辆,再次训练识别驾驶员所在中心区域.在保证特...     

基于改进SURF的遥感图像目标识别

针对目前遥感图像背景复杂信息量大,导致目标识别过程中特征检测准确率低,特征匹配识别时间长等问题,提出一种基于改进SURF(speeded-up robust features)算法的目标识别方法.该方法采用Grab Cut算法对目标模板进行分割,通过高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)进行初始化以达到能量最小化分割,并通过快速Hessian矩阵进行特征检测,采用欧式距离完成匹配识别.实验结果表明:使用改进算法进行遥感图像目标识别,能有效去除冗余特征点,提高算法的识别精度和运算速度.     

基于小波变换和改进PCA的人脸特征提取算法

针对在人脸图像高维数据降维时单纯使用主成分分析(PCA)算法的提取精度和速度受限问题,  提出一种基于小波变换和改进PCA的混合特征提取算法. 该方法首先对人脸图像进行小波分解, 选取低频分量对人脸图像进行特征提取;然后利用改进的PCA算法进行主成分提取, 获得代表人脸特征的特征向量; 最后将该算法应用于Olivetti Faces人脸库数据集的图像分类. 实验结果表明, 经过该混合算法处理后的图像特征数据, 由卷积神经网络(CNN)算法分类识别时准确率提升10%, 识别速度提高约37%.     

基于改进遗传算法的虹膜识别方法研究

为了提高虹膜识别算法的有效性,提出了基于改进遗传算法进行特征选择的虹膜识别方法.针对虹膜图像纹理分布的特点,采用了多尺度环对称Gabor滤波器进行特征提取.同时,在特征选择上对经典遗传算法进行了改进,调整了遗传算法的交叉机制,提高了算法的搜索效率.为了检验算法的有效性,在中国科学院CASIA虹膜数据库上进行验证,实验结果表明该方法具有较高的识别精准度.     

基于稀疏转稠密机制的仿射不变特征匹配算法

提出一种基于稀疏、稠密特征转换的仿射不变特征匹配算法,其中稀疏特征包括坐标,尺度,仿射模拟参数等,稠密特征指基于图像局部区域内光学属性的局部描述符.本文算法在Affine-SIFT算法基础之上,针对在特征提取阶段仅使用稀疏特征提取的缺陷做出了改进.由于稠密信息只有在稀疏参数满一定足检测条件时才能提取到特征,导致本可以匹配到的特征(包括稀疏、稠密参数)无法提取,将通过使用稀疏特征构造新的模拟图像,通过将稀疏特征重新稠密化,并在模拟图像基础上进一步提取稀疏特征,同时可检测到原始图像中检测不到的可匹配特征,最终达到增大特征建立匹配的概率,提升正确匹配数量的目标.经实验验证,本文提出的稀密特征转换算法相比于ASIFT算法能大量增加特征匹配的数量.除针对ASIFT方法提供扩展外,该方法也可用于扩展具有充分稀疏特征参数的其它特征提取和匹配方法,并适用于目标识别、目标分类和三维重建等问题.     

基于改进ASIFT算法的遥感图像匹配

ASIFT算法是一种具备完全的仿射和尺度不变性的特征提取算法.但其存在一定的不足,如计算量大、匹配效率低、易出现重复特征等.针对这些不足,本文提出了一种改进的算法.该算法首先对多仿射造成的畸变图像进行模拟获得模拟图像,然后对模拟图像构建高斯阶梯(Zoser)图像金字塔,由24邻域极值点构成特征点,并确定特征点的尺度和方向,最后利用RANSAC算法剔除误匹配特征点对.通过对遥感图像匹配实验证明该算法效率较高,并能够适用于实时性要求较高的系统.     

采用改进的尺度不变特征转换及多视角模型对车型识别

针对车型识别过程中车辆的姿态复杂以及采集图像时尺度缩放和光照等因素导致识别出现困难的问题,提出采用改进尺度不变特征转换(SIFT)及多视角的车型识别算法。该算法对尺度不变特征提取方法进行改进,并获取车型特征;通过视觉聚类对车辆进行多视角建模;利用最佳节点优先搜索算法完成特征向量的近邻搜索,并根据匹配相似度完成车型识别。实验结果表明,该算法所给出的车型识别方法具有可行性和有效性,可以在不同的图像畸变条件下保持稳定性,最终的车型识别效率也都可达到90%,所用时间要低于SIFT方法,处理时间在原SIFT方法的基础上降低了20.58%。     

基于轻量化EfficientNet的小目标裂缝检测算法

现有目标检测算法在小目标检测中存在可利用特征少、有效特征提取困难、易受环境干扰等问题.基于此,提出一种高效的主干特征提取网络EfficientNet来进行目标检测,在检测模型中融合注意力机制,以增强对小目标的识别能力.将提出的模型应用到细微裂缝检测中,从增强小目标识别、减少模型参数、提高网络检测速度三方面进行改进,研究结果表明：当输入图像为416×416分辨率时,本文模型的F1值相比于主流检测模型至少有3%的提升,模型的参数量与主流检测器相比减少了80%～85%,检测速率可达到每秒帧数（Frame Per Second,FPS）102帧/s.