基于GBDT和HOG特征的人脸关键点定位

人脸关键点检测是计算机视觉领域的一个重要分支,其检测精度将在很大程度上影响人脸识别和表情分析的结果.提出一种新的解决人脸关键点检测问题的方法,即H-GBDT.H-GBDT是一种基于GBDT决策树和HOG特征的人脸关键点检测算法,该算法是将人脸图像的HOG特征作为GBDT的输入,关键点的真实坐标作为GBDT的输出来训练预测模型,在该过程中每个关键点将分纵坐标和横坐标两次在GBDT中做回归运算,并经过不断的调整GBDT和HOG特征的参数来训练出最佳预测模型.在BioID、LFW、LFPW三种数据集上验证H-GBDT算法的性能.BioID是正脸数据集,实验结果表明H-GDBT在该数据集上的检测效果最佳,其检测误差基本上可控制在2%以内;而LFW和LFPW是自然场景下的数据集,H-GBDT在这两种数据集上的检测误差一般在2%~4%之间.     

基于目标序列分析的智能监控多目标自动检测跟踪

针对道路交通监控场景，提出并实现了一个多目标自动检测与跟踪系统． 首先通过高斯混合模型的运动 信息提取方法得到目标运动信息，并分析了目标信息的连续多帧历史信息， 估计目标区域信息在连续多帧中的统 一性，进而通过信息融合的方式得到了目标检测结果． 然后提出了监控场景下多目标的跟踪与管理策略， 根据目标 检测结果，对场景中的多个目标同时进行跟踪．最后， 根据目标的不同状态将目标划分为新出现目标、被更新目标 和被跟踪目标等不同的类别，提高目标跟踪的准确性．     

基于快速移动的红外小目标实时检测跟踪方法

针对运动背景下红外小目标跟踪时精度不高、实时性差的问题,提出了基于数学形态学检测与自适应跟踪窗的方法 .首先,采用了帧差法作为基本基础,通过缓存目标图像建立目标模型,计算目标模型与当前帧差目标二值图像的相似度,根据结果确定筛选方法检测目标;其次,根据目标在上一帧中的位置,通过速度特征自适应调整搜索的范围,解决了因目标穿越运动背景导致目标丢失的问题;最后,通过采集不同情况下的目标红外图像,对运动背景下的小目标进行了检测与跟踪.仿真结果表明,该文提出的算法能够有效检测运动背景下的小目标,具有较高的实时处理能力和准确性.     

应用于精准发酵的激光CO2尾气在线检测技术研究

针对精准发酵过程特征气体实时在线监测的需求，采用可调谐半导体激光吸收光谱（TDLAS）方法对发酵尾气中CO2进行了检测技术研究，并结合精准发酵工艺特点，研发了一套激光CO₂在线监测分析系统，检测量程为0~2%，实现了全量程范围内测量误差小于0.08%，响应时间达到5.46 s。现场试验结果表明，该系统具有较高的灵敏度、稳定性与可靠性，并且使用寿命较长，适用于精准发酵过程特征气体的在线监测。     

一种新的维吾尔文字幕关键帧提取方法

为了快速有效地提取视频中含有维吾尔文字幕的关键帧提出一种新方法.该方法首先运用多尺度Harris角点检测,结合维吾尔文字笔画特点,完成字幕关键帧的初步提取;然后利用最小二乘法拟合直线,根据两条拟合直线的角度偏离情况对初步提取的结果作去冗余处理,得到最终字幕关键帧.实验结果表明:该方法快速简单,提取结果的准确率达到93%,具有很好的适应性.