基于提升树的自然场景中文文本定位算法研究

提出了一种新的基于提升树算法的自然场景中文文本定位技术.首先利用边缘特征进行文本区域的检测,即对下采样后彩色图像首先进行边缘提取、二值化处理,然后通过形态学运算以及连通区域分析去除大量的非字符连通域,获得候选的文本区域,最后,提取候选文本区域的PHOG-Gabor特征,通过提升树算法进一步确认是否为字符连通域.通过实验验证,该算法具有很高的召回率和准确率,综合性能较高.     

基于双语动态系统包的视角无关的人体行为识别

视角无关的人体行为识别是计算机视觉领域研究的热点和难点之一.现有的视角无关的行为识别算法的识别率随着角度的改变差异很大,尤其与俯角相关的识别效果还不够理想.提出了一种基于双语动态系统包的视角无关的人体行为识别方法.首先结合兴趣点检测器和密集采样算法提取视频帧中的时空立方体并对每个时空立方体建立线性动态系统（LDS）;其次对LDSs进行非线性降维聚类形成码本,并根据LDSs在码本中的分布及权重用一个动态系统包（bag of dynamical systems）来表示每个动作样本;最后同时对两个视角下的BoDS采用K-奇异值分解（K-SVD）算法得到一对可迁移字典对,然后根据这对字典对采用正交匹配追踪（OMP）算法得到两个视角下每个动作的稀疏表示.在IXMAS多视角数据库的实验结果表明了文中算法的稳定性和有效性.     

基于BJND和JNDD的立体视频深度感知增强技术综述

人类视觉系统是一个具有多种视觉特性的复杂处理系统,视觉感知是人眼多种视觉特性共同作用的结果。立体视频图像因视差和深度的存在有着与平面图像不同的视觉感受,且深度感与视差有着紧密的关系。恰可察觉差别(Just Noticeable Difference,JND)或者称为恰可察觉失真(Just Noticeable Distortion,JND)是一种基于视觉心理学和生理学的视觉特性,双目恰可察觉差别(Binocular JND,BJND)和恰可察觉深度差别(Just Noticeable Depth Difference,JNDD)影响人们对立体视频的用户体验。在阐述JND基础上,综述人类视觉感知立体视频的BJND、JNDD模型及国内外研究现状,分析视差图质量和深度图信息对立体视频感知影响,提出了基于JNDD的深度图处理方法,寻求人眼对立体视频深度感知增强技术,建立基于BJND和JNDD的立体视频图像质量客观评价方法,为立体视频图像处理及应用提供指导。     

基于分层时序模型的步态识别算法

以隐马尔可夫模型和动态纹理模型为代表的动态贝叶斯网是描述步态序列的重要方法,但都存在一些不足之处.提出了一种新的动态贝叶斯网——分层时序模型,该方法采用分段线性逼近非线性和用各段的动态纹理模型作为隐状态,将隐马尔可夫模型和动态纹理模型做了结合,充分发挥了其优势.该方法在CMU Mobo步态数据库和CASIA步态数据库B上做了评估,结果充分显示了分层时序模型的高性能.     

对光照变化鲁棒的快速关键点提取与匹配

利用积分图像提出一种对光照变化鲁棒的快速关键点提取与匹配方法.首先,对基于黎曼积分的对比度拉伸响应,利用积分图像进行多尺度上采样滤波,快速提取光照鲁棒的局部特征,并在多分辨率框架下基于局部极大值检测多尺度显著特征关键点.然后,使用积分图像方法对以特征点为中心对称的矩形区域快速构造协方差描述,并采用对数欧氏距离,测度2个匹配场景中所提取的关键特征点周围区域的协方差矩阵之间的差异;最后,根据稀疏匹配策略,完成2个特征点集之间的自动匹配.实验结果表明,该方法结构简单,计算快速高效,准确性较高,且对于光照变化具有较好的适应性.     

1,2,3-三氮唑衍生物的合成及其抑制幽门螺杆菌活性研究

设计并合成了15个未曾见文献报道的1-(2-(4-取代)苯氧乙基)-1H-1,2,3-三氮唑衍生物,并通过NMR、IR、MS确认了它们的结构.对合成条件进行了探讨,得出了叠氮化的最佳合成条件:卤代烃/叠氮化钠摩尔比为1:1.5,反应温度为65℃,幽门螺旋杆菌(HP)体外抑制活性测试结果表明,化合物4c、5d、5k、5l对1 6株HP表现出一定的抑制活性.