基于沃尔什特征和增强型Cascade算法的人脸检测

在训练基于AdaBoost和Cascade算法的人脸检测器时,由于使用了大量的Haar-Like特征,所以训练过程消耗了大量的时间和存储空间,为此该文提出用较少的沃尔什特征来代替大量的Haar-Like特征,可以较大幅度地降低特征之间的冗余,节约训练时间和存储空间.针对Nesting Cascade完全继承前层分类器的不足之处,提出一种具有自主和继承双重特性的增强型Cascade算法.MIT-CBCL库上的实验表明:沃尔什特征可以加快训练速度,而增强型Cascade算法有助于提高测试精度.最后,使用训练好的人脸检测器对MIT CMU前视人脸测试集进行了测试.结果证明该文方法比相应的对比方法更加有效.     

一种快速SVM学习算法

介绍了支持向量机用于解决模式分类问题的基本原理和学习算法，在对SMO算法进行深入分析的基础上，提出了一种改进的分解算法GD，较好地解决了训练过程中子问题的求解复杂度和迭代次数及效率之间的矛盾。实验表明，该算法能够大大缩短非线性核支持向量机的训练时间。     

单跳无线传感器网络能量分析计算

该文研究单跳无线传感器网络系统能量消耗的理论模型及其分析计算.采用电磁场能量扩散理论、电路能量消耗理论和技术,得到传感器网络中用于感知的普通节点、数据汇聚和簇头节点的能量模型,以此为基础,获得单跳传感器网络的系统能量模型.将这些模型应用到以Motorola芯片所构成的传感器网络系统分析中,所计算的网络节点能量消耗同Motorola产品性能指标一致,并计算出单跳网络中最优簇头数目与节点总数目的关系,以及网络系统总能量和总节点数目的关系,两者都近似成线性缓慢变化的特征.该文研究结果对于无线传感器网络节点设计和系统设计都具有直接的参考价值.     

基于框线检测的票据图像分类方法

针对表格型票据,提出了一种基于框线检测的多类别票据图像分类方法.准确提取票据图像的框线特征,根据票据框线的拓扑结构建立起模板库;通过基于框线相关性的相似度模型,与标准模板库中模板的框线特征进行匹配,进而确定票据的分组类别.实际的票据分类实验证实了该方法的有效性和鲁棒性,为票据自动处理打下了坚实的基础.     

RANK变换在立体匹配中的应用研究

通过引入Rank变换,提出了一种基于新的匹配基元的双目立体匹配算法,该算法首先是将灰度图像转换为Rank图像,在此基础上进行匹配,并结合汉明码距离约束条件,减少误匹配率,最后得出视差图.通过对比实验,表明采用这种新的匹配基元进行匹配,与直接采用灰度特征作为匹配基元的算法相比,该方法有更好的抗噪性和匹配准确性.     

局部相似目标匹配的微分几何模型

根据微分几何原理,基于平面曲线作刚体变换时其曲率的不变性,利用曲率来表达目标轮廓的内在特征。筛选出待匹配目标轮廓上内在特征相似的点,形成点对集合。在点对集合中寻找相似线段来定位可能的平面变换,通过得分函数,求出点对集合中相似线段平面变换的最佳值,得出最佳匹配。仿真实验表明,该模型适合局部相似情况下的目标匹配,特别对于复杂形状目标,运算复杂度较低,具有较好的识别效果。     

基于优度法的图像分割性能评价

利用图像的模糊度衡量图像分割的质量,并设计了一种实用的非线性映射函数,将图像从空间域变换到模糊性质域。构造评价模型,结合一系列实例对算法性能进行评价。实验表明,该方法得到的评价结果反映的分割差异与人的视觉效果比较接近。     

基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳监测

提出一种基于眼睛状态识别的驾驶员疲劳状态监测算法。在首帧定位人眼并在眼睛区域内提取多个具有互补性的特征,使用粒子滤波算法进行直接跟踪;在后续图像帧中利用CAMShift算法对初始检测到的人脸区域进行实时跟踪,在人脸区域中同步检测眼睛,检测结果用于粒子滤波器的后验确认和修正。在跟踪眼睛的同时检测每帧中的眼睛状态,通过连续帧中的眼睛状态判断出驾驶员精神状态。实验表明:该文算法对人脸旋转和尺度变化、摄像机抖动,以及遮挡的影响均具有较高的鲁棒性。     

基于Gabor滤波器的特征抽取技术

首先简介了2D Gabor函数,然后从样点的选取、Gabor滤波器参数设置、Gabor特征后处理等方面,综述基于Gabor滤波器的特征抽取技术,最后给出进一步的研究方向.