一种多尺度可变形部件模型的人脸表情识别的研究

针对现有表情识别研究无法捕捉脸部关键部位特征,提出一种多尺度可变形部件模型(DPM)的人脸表情识别方法。首先,构建多尺度图像的特征金字塔,然后,用随机梯度下降算法训练人脸DPM模型,根据DPM模型中根滤波器与部件滤波器的响应值确定人脸关键部位位置,最后,提取关键部位的HOG特征,将获得的特征输入到分类器中训练。在CK+和JAFFE表情库上的验证结果表明,该方法在不同角度和光照强弱影响下对人脸均有较好的检测和定位效果,提取的人脸关键部位特征在计算速率和识别率上优于对比算法。     

一种多尺度可变形部件模型的人脸表情识别

针对现有表情识别研究无法精确捕捉脸部关键部位特征,提出一种多尺度可变形部件模型(DPM)的人脸表情识别方法。首先构建多尺度图像的特征金字塔,然后用随机梯度下降算法训练人脸DPM模型,根据DPM模型中根滤波器与部件滤波器的响应值确定人脸关键部位位置,最后提取关键部位的HOG特征,将获得的特征输入到分类器中训练。在CK+和JAFFE表情库上的验证结果表明,该方法在不同角度和光照强弱影响下对人脸均有较好的检测和定位效果,提取的人脸关键部位特征在计算速率和识别率上优于对比算法。     

基于BING-casDPM的快速行人检测算法

行人检测是计算机视觉技术中一个热门的研究热点,在汽车辅助驾驶和视频监控等方面具有重要作用.由于传统的可变形部件模型(deformable part model, DPM)采用滑动窗口检测方式,在背景区域花费大量检测时间会导致检测速度降低,因此提出了一种基于BING-casDPM的快速行人检测算法.首先基于二进制化梯度范数特征(binarized normed gradient, BING)训练一个二级支持向量机(support vector machine, SVM)分类器,通过该分类器快速标定出所测图像中包含各类物体的候选区域;然后根据候选区域窗口的特点进一步提取待检测框;最后将待检测框作为输入,使用级联DPM(cascade DPM, casDPM)模型进行精确检测,并将结果返回至原图.实验结果表明,该算法在基本不降低检测率的情况下,其检测速度比经典DPM模型检测速度提高了约16倍,比casDPM模型提高了约40%.     

双行人可变形部件模型及其在行人检测中的应用

针对传统行人检测算法在检测靠得很近或相互遮挡的多行人目标时容易出现漏检的问题,分析了可变形部件模型,提出了基于双行人可变形部件模型的行人检测算法.该算法包含模型训练、模型匹配及融合过程,可以获取双行人可变形部件模型.提出了一种对图像进行分区域匹配加融合的新方法.设计了2组试验,对单行人可变形部件模型和双行人可变形部件模型的检测效果进行了对比.结果表明:提出的算法相比其他算法对检测靠得很近和相互遮挡的多行人目标时容易出现的漏检情况有较大的改善,有效降低了漏检率.     

基于GPU的目标识别算法的并行化研究

针对可变形部件模型算法(DPM)的计算量大,无法完成实时检测等问题,通过GPU编程模型CUDA,在Nvidia GPU上实现了HOG算法和DPM算法的并行化;采用OpenCL编程模型实现了DPM算法在集成显卡上的并行化。通过CPU和GPU的协同计算,保证目标识别效果的前提下,并行化的算法的执行效率相比于OpenCV中的CPU或GPU实现有明显的提高;通过对目标识别算法的并行化,结合其他算法,使得这类复杂算法能够在一些需要实时监测的工程领域中得到应用。     

基于旋转FHOG-LBP特征旋翼无人机动态检测算法

针对旋翼无人机通过视觉准确、快速检测其他旋翼无人机存在的问题,提出基于旋转FHOG-LBP动态检测算法。首先,针对旋翼无人机特有的外形和运动状态,通过形成的样本库建立外部结构模型;其次,将方向梯度直方图(HOG)进行傅里叶变换(Fourier),使其具有快速旋转不变性,在局部二进制模式(LBP)上加入角度旋转偏移值,进行串行融合得到旋转FHOG-LBP特征,使用支持向量机递归特征消除算法(SVM-RFE)进行训练,并使用滑动窗口的检测算法对目标进行检测;最后,通过无人机动态目标测试集进行了实验,实验结果表明,提出的动态检测算法比传统方法精度和时效提高。因此,该方法可以解决具有动态变化或旋转变化的目标检测困难的问题。     

基于旋转FHOG-LBP特征的旋翼无人机动态检测算法

针对旋翼无人机通过视觉准确、快速检测其他旋翼无人机存在的问题,提出基于旋转FHOG-LBP动态检测算法。首先,针对旋翼无人机特有的外形和运动状态,通过形成的样本库建立外部结构模型;其次,将方向梯度直方图(HOG)进行傅里叶变换,使其具有快速旋转不变性,在局部二进制模式(LBP)上加入角度旋转偏移值,进行串行融合得到旋转FHOG-LBP特征,使用支持向量机递归特征消除算法(SVM-RFE)进行训练,并使用滑动窗口的检测算法对目标进行检测;最后,通过无人机动态目标测试集进行了实验,实验结果表明,提出的动态检测算法比传统方法精度和时效提高。因此,该方法可以解决具有动态变化或旋转变化的目标检测困难的问题。     

一种基于特征金字塔的快速行人检测方法

针对由于背景变化,行人尺度的不确定性以及遮挡等因素的存在下,如何提高检测精度和速度问题。基于相邻尺度通道特征的可预测性,提出一种基于特征金字塔的快速行人检测方法。首先,计算关键尺度下的聚合通道特征,该特征由3个LUV通道特征、1个局部量纲一化的梯度幅值通道特征和6个梯度方向直方图(HOG)通道特征构成,充分反映了图像的梯度信息和颜色信息。其次,依据相邻尺度通道特征的可预测性,估算关键尺度的相邻尺度的通道特征,快速、高效地构建了多尺度聚合特征金字塔。然后,在Bootstrapping框架下,采用AdaBoost算法训练二阶决策树,构成行人分类器。最后,在进行行人检测时,按照预定的步长滑窗遍历每个尺度上的聚合通道特征,获得检测块,并将检测块作为训练好的级联分类器的输入,记录候选窗的窗口坐标及得分,利用非极大抑制对行人候选窗进行二次筛选,输出最后的行人检测框。在ETH和TUD等公开数据集进行测试,并与HOG方法、VJ方法、DPM方法相比较。研究验结果表明:DPM(形变部件模型)方法和提出的方法检测准确性高于VJ方法和HOG方法;在视角变化、行人存在遮挡的情况下,该方法在漏检、误检和窗口定位精度等方面的性能优于DPM方法,在保证较高检测精度的同时,极大地提高了检测速度,帧速率达到了29帧/s,优于其他算法,能够满足实时检测要求。     

基于图像处理的车辆识别系统设计

为了实时了解道路交通信息,及时处理交通事故,在一定程度上缓解交通事故频发的状况,设计了基于方向梯度直方图（HOG）特征与支持向量机（SVM）的车辆检测系统.在收集大量的车辆样本,构建正、负样本集之后,提取出每一个正、负样本的HOG特征向量并汇总,进而形成检测所用的SVM分类器模板.在视频检测过程中,提取视频中每帧图像的HOG特征送到训练好的分类器中与模板进行对比,并用矩形框标注检测出的车辆目标.利用实际道路监控视频进行车辆检测系统测试,结果表明,对于不同的路况、天气和光线下的道路环境,该算法都可以完成实时且准确的检测,有较强的实际场景应用能力.     

基于可变形部件模型的驾驶员人脸检测

交通监控中车辆驾驶室内环境较为复杂,如光线暗、遮挡、分辨率低等,现有的人脸检测方法效果不佳.提出了一种基于可变形部件模型的驾驶员人脸检测方法.通过提取聚合通道特征（局部二值模式和梯度方向直方图）,得到候选人脸目标.基于监控图像中车牌与驾驶员人脸的相对位置存在比较固定的模式,将车牌与驾驶员人脸看作是可变形部件模型中的两个部件,用于验证车牌和候选目标相对位置关系的合理性,从而确定驾驶员人脸的位置.实验结果表明提出的方法提高了检测准确率和综合性能指标,有效地滤除了人脸虚警,且召回率影响较小.      

基于船头特征提取和轮廓定位的港口舰船检测

针对高分辨率光学遥感图像中靠岸舰船目标难以检测的问题,提出一种新的舰船自动检测方法.首先利用支持向量机（support vector machine,SVM）对变换到极坐标系下的疑似船头目标进行分类,得到候选舰船的船头位置和舰船方向;然后利用舰船周围区域内的直线信息校正舰船方向;最后结合灰度和边缘信息检测船身,用以确定舰船目标.结果表明,该方法能够准确检测靠岸舰船,具有较好的鲁棒性.      

可见光遥感图像中舰船目标检测的多阶阈值分割方法

针对遥感图像中海洋复杂背景下的海上舰船目标检测,提出了基于自适应多阶阈值分割舰船目标检测方法.使用该方法对Spot,Quickbird,Ikonos,Landsat等不同卫星数据来源、不同分辨率、不同内容的12 704个样本进行了试验,成功检测了1 104个目标中的1 098个,检测率达到99.5%,同时虚警率保持在较低水平.实验证明,该方法对遥感图像中的海上舰船目标检测适应性强、检测率高、稳定性好.     

改进主动形状模型的遥感图像飞机目标识别方法

提出一种基于梯度方向直方图（H OG ）的飞机目标方向估计方法,通过改进主动形状模型（ASM）对不同类型目标之间的形变进行建模,利用核密度估计方法（KDE）得到目标的全局统计形状约束以实现目标识别,并设计了一种针对飞机目标的半自动图像特征点标定策略,提高了对训练样本特征点的标定效率。对遥感图像中飞机目标的识别实验表明,与现有方法相比,研究提出的方法对飞机目标具有更好的识别性能。     

基于区域分割的彩色航空影像建筑物自动检测

为了从高分辨率遥感图像中完整提取建筑物区域,采用区域分割的原理,研究了建筑物自动检测的方法。该方法首先利用利用K-Mean分类方法将地物分为两类:人工地物类和非人工地物类,然后利用阴影、Mean Shift分割信息来剔除人工地物类中干扰区域,再根据形状分析来确定真实的建筑物区域。本文用上述方法对高分辨率航空影像进行了实验,实验结果证明了该方法有着较高的识别率、较好的准确性和鲁棒性,具有实用价值。     

一种光学遥感图像海面舰船检测算法

为了在通用硬件平台上实现光学遥感图像海面舰船检测,提出一套适合实际系统应用的算法。首先,在海陆分割阶段设计能快速粗分图像内容的自适应双门限阈值分割方法;其次,根据海面舰船分布稀疏的特点对分块后的图像进行目标存在性初判;接着,只对初判为有目标的分块提取目标候选区域,提高了检测效率,其中引入杂波率系数自适应地控制Top-Hat算子中结构元素的尺寸,使其更好地抑制背景;最后,采用基于特征的模式识别方法剔除虚警。测试结果验证了算法的性能,并在硬件平台上进行了实现。     

基于深度学习和多次棋盘分割法的高分辨率影像河流提取

针对目前从遥感影像中提取的河流, 尤其是细小河流容易出现中断的情况, 将深度学习与多次棋盘分割法相结合, 应用于高分辨率遥感影像的河流提取。基于对山区、平原和城市3景高分二号卫星遥感影像的实验表明, 与现有的方法相比, 该方法提取的河流更加连续, 并且能够提取高分二号卫星遥感影像中两个像元的细小河流。     

基于最佳阈值分割的舰船目标检测方法

提出了一种基于最佳阈值分割的舰船目标检测方法,该方法通过构造分割阈值集合,并搜索特征约束条件下的最佳分割阈值进行目标分割,从而实现目标与背景区域的成功分离.使用该方法对不同卫星来源、不同分辨率的24 523幅光学遥感图像和516幅SAR图像进行了实验,对于1 155个目标图像的检测率高于95.0%,同时虚警率保持在较低水平,表明该方法对于遥感图像中的海上舰船目标检测效果较好、适应性强.     

基于最优区域生成的深度多尺度融合遥感飞机检测方法

遥感图像中典型目标的检测是当前图像处理领域的研究热点,飞机在战场监视、航空管制和交通运输等领域发挥着重要作用。为了提高遥感图像中飞机检测的正确率,提出了一种基于多特征融合的遥感飞机检测方法,将深层特征经过上采样操作后与浅层特征进行融合,解决了遥感飞机目标较小造成的检测困难的问题。首先,对于锚框尺寸和个数由人为确定而造成目标位置检测不准的问题,采用K-均值聚类(K-means)算法对数据集的目标框大小进行聚类分析并获得适合飞机遥感图像的锚框(anchor boxes)个数以及宽高维度;其次,采用上采样的方法扩大感受野,以提高网络对小目标的检测准确率。采用多尺度融合的卷积神经网络,以适应不同尺度目标的检测,最终提出一种基于最优区域生成的深度多尺度融合遥感飞机检测方法。仿真结果表明:与典型的飞机检测方法相比,所提方法在测试集上取得了更高的的检测精度。     

基于面向对象的高分辨率遥感影像道路信息提取方法

采用一种基于面向对象的道路提取方法,阐述了影像理解、影像分割、对象层次结构等几个关键思想,提出如何解决传统高分辨率影像提取道路方法,如边缘检测、滤波等存在的不足,并对高分辨率遥感影像提取道路的实用性进行思考,为下一步具体应用指明方向。     

基于卫星遥感的输电沿线建筑物变化检测

准确、快速的实现建筑物变化检测对识别输电沿线隐患区具有重要的意义。随着卫星遥感技术的不断发展和进步，基于高分辨率遥感影像进行建筑物变化检测已成为研究热点。本文提出了一种融合阴影、建筑物指数、纹理、形状等特征的高斯概率模型实现像元级的建筑物初提取，在此基础上，结合多尺度分割结果实现对象级的建筑物变化检测，最后，将前后两时相对象级的建筑物提取结果进行空间叠加分析，并将叠加结果划分为建筑物新增、建筑物拆迁和建筑物改建三类。本文在研究区和验证区分别采用不同分辨率的遥感影像进行实验和验证，结果表明，该方法在不同尺度和影像分辨率下的建筑物变化检测均取得了实际效果和检测精度，可为输电沿线建筑物变化检测提供良好的技术支持。