一种邻帧匹配与卡尔曼滤波相结合的多目标跟踪算法

传统目标跟踪算法很难在户外视频中进行行人实时跟踪及人流量统计,针对该问题,提出一种联合邻帧匹配与卡尔曼滤波器的多目标跟踪算法。该算法首先以方向梯度直方图(HOG)为特征的自适应推进(Adaboost)分类器进行行人人头检测,进而采用卡尔曼滤波进行行人轨迹预测,并应用邻帧匹配算法对该目标运动轨迹进行校正。在邻帧匹配法中,本文新颖的将跟踪过程中的目标匹配问题转化为基于匈牙利算法的指派问题。因邻帧匹配法能更好地区分不同待匹配目标的特征,较传统跟踪算法,能更好的避免误匹配、漏匹配等问题,提高了目标跟踪的准确率,实验证明,该监控系统准确率高,且能满足扶梯监控系统应用场景下的鲁棒性、实时性要求。     

关于直方图作图方法的讨论

本文通过对目前国内外采用的直方图的4种作图方法的讨论,分析了各种方法存在的问题,提出了一种具有普遍意义的方法。     

自动阈值选取的两种算法

介绍了阈值分割法的特点,阈值选取在阈值分割中的重要性,最佳阈值选取的原则,最频值法,以及基于最频值法提出的两种阈值选取算法。该算法用于医学细胞图像的自动分割,获得快速而良好的分割效果。     

一种直方图规定化中的组映射算法

在数字图像增强处理中,直方图规定化可以将给定图像的直方图变换成特定的形状,从而有选择地增强某个灰度值范围内的对比度,以获得最佳的视觉效果.此过程中最重要的是原始直方图到规定直方图的映射规则.本文给出一种组映射算法(GAGML),可以较好地实现这种映射.     

自商图像优化加权LBP直方图的光照变化人脸识别

针对光照变化环境下人脸识别难度大的问题,提出了一种基于自商图像(SQI)和加权局部二值模式(LBP)的光照变化人脸识别方法。首先,利用SQI方法消除光照变化;然后,将两个加权的多区域LBP分别应用于各个图像以提取光照不变特征;最后,将自商图像方法和加权LBP算法提取的直方图融合形成最终的特征向量并用于人脸识别。在扩展YaleB和CMU-PIE人脸数据库上的实验结果表明,相比其他几种人脸识别方法,取得了更好的识别效果。     

钞票纸张的两级搜索定位法

为了消除传输纸机的机械传动部分存在偏差而引起的钞票纸大张图像在空间位置上的偏移,以及因生产工艺波动而导致钞票纸的防伪特征区在大张图像中空间位置的波动,提出一种在钞票图像检测之前对大张图像和防伪特征区进行两级搜索定位的方法。该方法首先使用差平方和法对采集的大张图像四边进行搜索定位,然后针对不同的防伪特征区分别采用改进的快速相关函数法和基于核的直方图统计法进行搜索定位。实验结果表明该方法能够为后续的检测提供高效、精准、高质量的检测条件。     

基于内容的检索技术与系统实现

论述了基于内容的检索的关键技术,给出了一个利用SQL Server和Visual C++编程实现基于直方图的图像数据库系统,阐述了该系统的构成,同时给出了真彩色图像检索实例,并对该系统的检索效果进行了详细分析。实验证明,该系统具有较好的检索效果,并具有扩展性。     

弹道导弹落点方差先验分布密度的一种图解法

基于弹道导弹试验较少的实情,采用数据分组、再微重复组合数据组求方差的方法求出大量的方差样本,作出了较准确的方差直方图.根据直方图的极大点求出了弹道导弹落点方差的先验分布密度,提高了所得先验分布的可信性,为采用Bayes方法分析弹道导弹的落点精度提供了可靠的基础.     

基于HOG-CSLBP与深度学习的跨年龄人脸识别算法

针对人脸识别中识别精度低的问题,提出一种基于深度学习的跨年龄人脸识别算法.该方法创新性地将方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)和中心对称局部二值模式(Center Symmetric Local Binary Pattern,CSLBPS)组合方法用于人脸图像特征提取,获得包含结构和强度信息的图像融合特征,然后使用二叉树对特征信息进行降维,降维特征作为深度信念网络的可视层输入量,弥补深度新信念网络无法达到图像局部特征要求的缺陷.通过训练好的深度网络模型对测试样本进行学习,在深度信念网络的最顶层对特征进行分类识别.实验结果表明,该方法能高精度实现人脸识别,且与其他方法比较,该方法性能优于其他方法,说明该方法具有可行性和有效性.     

基于粒子滤波和Mean-shift的自适应目标跟踪方法

目标跟踪技术一直是计算机视觉的核心内容。本文结合粒子滤波与Mean-shift跟踪方法,提出了一种新的自适应目标跟踪方法,通过利用粒子滤波获取目标的初始位置,进而采用Mean-shift跟踪方法,实现目标跟踪的准确定位,同时,通过抑制背景特征分布,更新目标特征分布,从而在跟踪过程中自适应调整目标的模板表示。实验结果表明了本文提出方法的有效性。