基于DSP的自动人脸识别门禁系统设计与实现

基于DSP构建的自动人脸识别门禁系统具有超高速、高性能、高可靠性的优点,本文用Adaboost统计学习方法进行人脸检测和用非线性SVM分类器进行人脸验证,然后用PCA算法和SVM进行识别,最后根据识别结果,判断用户是否合法,控制门的开关.     

基于块背景建模的运动目标检测

运动目标检测是计算机视觉中目标识别、目标跟踪和场景理解的前提.文中提出一种基于块的混合高斯背景建模方法,采用图像块的均值和块内方差作为块的特征对场景进行建模,并对前景块根据它的邻域块处理以得到更精确的目标区.新方法不仅考虑了像素在时间域上的分布信息,还利用了像素邻域间的信息消除虚警数,改善了传统混合高斯背景建模方法处理...     

基于Linux的多进程MDSL研究与设计

针对Windows下MDSL(多通道同步数字记录仪)系统耦合度高,稳定性和实时性不够理想的缺陷,本文提出了新的系统架构和设计.该设计基于Linux操作系统(2.6内核),采用了多进程方式降低系统耦合度,提高系统可靠性,并采用双机冗余和守护进程等设计保证系统稳定性,同时采用了多线程管理方式实现远程控制单元.实践表明,新系统拥有更好的可靠性以及可维护性.     

基于SVM和NN的空管手写符号的识别研究

针对空管手写符号识别进行研究,使用支持向量机(SVW)与神经网(NN)的方法提出了双层的分类方法,第一层使用支持低分类率的NN分类器,使用一个强拒绝准则,应用了一个易提取的较小特征集.而被拒绝的模式再加上一些更复杂的附加特征和均衡的拒绝准则一起用于第二层的SVM分类器,其中附加特征包括具有强分类能力的空管手写符号的头部和尾部特征.实验结果表明,用这种方法可以得出一个更快的分类器,在相同特征下分类的时间比单个SVM更少,错误识别率为0.1%,具有很好的鲁棒性.