基于离散最优传输的多层次自适应颜色传输

基于离散最优传输理论和小波分析方法提出一种自适应的多尺度颜色传输算法,首先将原图像和目标图像由RGB空间转到CIELab空间,然后分通道对2张图像进行自适应层数的小波分解,在每个层次上利用加权的离散最优传输进行传输,并通过设置传输比例参数使得用户可根据自身需求调整颜色传输的程度,最后将各层次、各通道的传输结果整合,实现2张图像之间的颜色传输.实验结果表明,该算法与已有经典算法相比,其颜色传输效果既平滑自然,又能较好地保持纹理细节.     

基于肤色HSV颜色模型下的人脸实时检测与跟踪

提出用于视频电话、监视与监控等场合的人脸实时检测跟踪方法.首先运用差分图像快速提炼出运动物体的外接矩形,消除背景对肤色检测的影响,缩小肤色搜索的范围;然后利用肤色在空间的聚类特性检测人脸,利用HSV颜色模型中的色调H的范围抽取肤色,去除亮度对肤色的影响.实验表明,这种检测和跟踪方法是快速有效的,与单独运用HSV方法相比它能更好地处理背景对肤色的影响.     

VB中RGB颜色模型与HSV颜色模型转换的实现

RGB颜色模型和HSV颜色模型是目前比较流行的颜色模型，本文在简要介绍两种模型的基础上，给出了应用VB程序实现的两种模型之间的相互转换。     

基于肤色模型与人脸结构特征的人脸检测

人脸检测是自动人脸识别中的关键环节.提出了基于人脸肤色模型和人脸结构特征的人脸检测.首先利用人脸图片样本,提取肤色像素,建立肤色CbCr高斯模型.根据高斯肤色模型求得人脸似然图,并采用最佳阈值对之进行二值化.之后再采取形态学处理,除去部分非人脸区域,分割出待定人脸区域.最后根据人脸的结构特征进行再次筛选,得到人脸区域.此方法运用在一般的人物照片中都能达到比较理想的效果.     

基于信息保真度的最优信息传输

为度量信息被信道噪声干扰后的可恢复程度, 提出基于互信息的信息保真度概念, 并揭示保真度与互信息以及信息恢复方法误差概率之间的内在联系。 理论分析表明, 信道最大信息保真度能反映最优传输消息分布, 在此基础上把最优传输消息分布的求取转化为信息保真度极值问题, 并研究基于最大化信息保真度的最优信息传输。 以二元无记忆信道为例, 对其进行理论和数值分析, 并验证了最大保真度与信道容量以及最优传输消息分布之间的关系。 结果表明, 对较为复杂的信道模型, 基于信息保真度的最优化计算比信道容量的计算更为简洁。     

基于颜色分割和HOG学习机制的人脸检测

人脸检测在信息安全和处理等应用领域起到很重要的作用.提出了一种鲁棒的人脸检测算法.该算法结合了基于颜色分割的粗定位过程和基于Histogram of Oriented Gradient(HOG)特征的人脸精确定位过程.粗定位利用人脸的颜色特征,采用基于YCbCr空间的颜色分割方法,获得图像中有可能包含人脸的图像子区域;精确定位则采用HOG特征,并利用SVM进行分类,得到人脸的准确位置.实验证明我们的方法对不同亮度、各种年龄及性别、表情变化及部分遮挡的人脸都具有很强的鲁棒性.     

基于DICOM传输语法的编码转换

由于DICOM设备可以是客户机，也可以是服务器，相互传输信息时，要根据情况进行联接和数据转换．当若干DICOM设备互联时，情况则非常复杂．在分析了DICOM传输语法的含义和作用后，对基于DICOM传输语法的通信实施方案作了探讨．为了便于实现，对不同传输语法及DICOM格式之间的转换进行了研究．作为特例，提出了一种显式VR小尾传输语法与隐式VR小尾传输语法．     

基于GRNN神经网络的颜色空间转换研究

印刷的原理就是从标准色空间到印刷色空间的一种非线性转换,纽介堡方程是连接这两个空间的纽带.首先设计好印刷测试样张,测量各专色的XYZ值和网点面积率值,将实测值和计算值进行比较,分析误差的范围.利用实验所得数据对纽介堡方程进行仿真,结果表明：GRNN法较传统的高斯-赛德尔法有效.     

基于最优潮流的最大传输能力计算

针对电力市场环境下最大传输能力(TTC)的计算问题，提出了一种新的基于最优潮流(OPF)的TTC计算方法．该方法建立了考虑发电机优化调度以及系统负荷变化模式的用于TTC计算的数学模型，并采用基于信赖域内点法的OPF算法求解，由多步中心校正原一对偶内点法连续求解线性规划子问题，通过信赖域决定线性化步长的选取．对IEEE30节点系统在不同数学模型下计算结果进行比较，验证了提出的TTC计算方法的有效性和实用性；与连续潮流(CPF)计算结果进行比较，结果表明OPF方法可以避免CPF计算TTC较为保守的缺点．     

利用颜色信息的人脸检测方法

提出一种利用颜色信息的人脸检测方法,首先把输入的彩色图像从ＲＧＢ转换到ＹＩＱ颜色空间,提取与人的肤色相关的Ｉ分量图像,通过对整幅Ｉ分量图像进行尺度变化和窗口扫描,解决待测人脸的位置,大小不同问题,实现平移不变和尺度不变。然后对Ｉ分量图像进行门限化处理。     

基于优化CANDIDE模型的人脸动画

使用CANDIDE模型,实现模型与照片人脸的快速自动匹配.在模型与人脸初步匹配后,对模型局部进行网格优化,提高了模型的表征力同时并不影响匹配速度.用基于薄板样条插值方法（TPS）的网格形变取代传统的移动网格结点的动画方法,有效提高了动画的真实感.实验结果显示,自动模型匹配让动画角色的更换工作变得快速易行,优化的网格形变产生的动画更加生动、自然.     

颜色光的大气传输

一、引言对于给定的目标,在不同的距离上进行观察,人眼所感觉到的颜色是不同的。一座被森林复盖的山峦呈现绿色,随着观察距离的增加其绿色逐渐变淡,而且逐渐变兰,同时山峦的亮度也逐渐增加。当观察距离增加到一定程度时,就变成了青山共长天一色。两个颜色不同的目标,随着观察的距离的增加两个颜色的差别越来越小,直到人眼感觉到     

基于生物流变学的真实感人脸模型

该文给出了一种基于生物流变学的真实感人脸建模方法。该方法从决定人脸运动及表情的两方——受力方人脸及施力方人脸肌肉的运动动力学性质及生物流变学性质出发,用胡克体与牛顿体的串并联构建人脸各器官的粘弹性模型,建立应力—应变关系的本构方程;给出了人脸部三类肌肉的力学模型,并推导出人脸驱动模型。实验结果表明,本方法所得人脸模型能较逼真地模拟人脸的力学性质及运动特性。     

基于颜色和边缘特征自适应融合的人脸跟踪算法

针对传统的基于颜色直方图跟踪算法不能精确跟踪的缺陷,提出了一种基于粒子滤波的自适应融合多特征的人脸跟踪算法.该方法首先在视频序列中提取人脸的肤色和边缘特征,并以加权颜色直方图和边缘直方图描述人脸特征;然后采用自适应融合方法计算粒子集权重.这种自适应融合方法,有效地增强了人脸跟踪的可靠性.实验结果表明,在视频人脸存在类肤色以及光照变化等复杂背景下,该方法改善了跟踪效果并且具有较强的鲁棒性.     

基于梯度和颜色直方图相融合方法的人脸跟踪

利用长短轴比例固定为1.4的椭圆模型模拟人脸,并融合梯度模型和颜色直方图模型进行人脸跟踪,给出了梯度模型和颜色直方图匹配度计算方法.因为两种模型之间在考虑的点集和利用的信息上具有互补性,所以提高了系统的鲁棒性.带加速度的运动预测则有效地减小了检测区域,提高了系统的速度.为降低光照变化的影响,使用一种简单的自适应亮度补偿算法,在光照较弱的条件下对待测图像进行补偿,从而提高了系统的适应性和实用性.实验表明:该方法在复杂背景中甚至在较暗的光照条件下都能取得较好的效果, 可以跟踪人脸任意方向的运动,速度可以达到20帧/s以上.     

基于最优传输可靠度的FlexRay网络参数配置

汽车控制系统正在由机械传动系统向线控系统转变,线控系统的应用虽然提升了汽车的舒适性和操控性,但是也对车载网络通信的安全性和可靠性提出了更高的要求。文章针对在传输速率和灵活性方面具有较大优势的FlexRay网络的可靠性进行研究,根据静态消息重传、传输可靠度和动态消息实时性的关系分析,提出了传输可靠度和动态消息平均响应时间概念,并推导出定量计算公式;在此基础上,建立了以传输可靠度最优为目标、以预定义传输可靠度和动态消息实时性为约束的FlexRay网络参数设计优化模型,并给出求解该模型的基于可靠度的参数优化算法(reliability aware parameter optimization,RAPO)。在CANoe中的仿真结果表明,该算法不仅可以满足动态消息实时性要求,而且可以有效提高传输可靠度约4.7%。     

利用颜色信息的人脸检测方法研究

提出一种利用颜色信息的人脸检测方法 .首先把输入的彩色图像从 RGB转换到 YIQ颜色空间 ,提取与人的肤色相关的 I分量图像 ,通过对整幅 I分量图像进行尺度变化和窗口扫描 ,解决待测人脸的位置、大小不同问题 ,实现平移不变和尺度不变 .然后对 I分量图像进行门限化处理 ,提取 I分量图像中可能包含人脸的接近人的肤色的区域 .最后把经过肤色区域滤波的灰度图像作为特征送入训练好的神经网络 ,由神经网络判别该图像是否一张人脸 .实验表明 ,该方法能有效地检测彩色图像中的人脸     

基于可变形部件模型的驾驶员人脸检测

交通监控中车辆驾驶室内环境较为复杂,如光线暗、遮挡、分辨率低等,现有的人脸检测方法效果不佳.提出了一种基于可变形部件模型的驾驶员人脸检测方法.通过提取聚合通道特征（局部二值模式和梯度方向直方图）,得到候选人脸目标.基于监控图像中车牌与驾驶员人脸的相对位置存在比较固定的模式,将车牌与驾驶员人脸看作是可变形部件模型中的两个部件,用于验证车牌和候选目标相对位置关系的合理性,从而确定驾驶员人脸的位置.实验结果表明提出的方法提高了检测准确率和综合性能指标,有效地滤除了人脸虚警,且召回率影响较小.      

基于一般模型的单幅人脸照片三维重建

针对由单幅照片进行三维人脸自动重建的问题,提出了基于一般模型变形的快速三维重建方法.先通过稀疏形变模型获取照片人脸特征点的深度信息,再将一般人脸模型变形到特定人脸,并使用基于肤色模型的插值合成皮肤纹理.实验证明,三维人脸重建方法快速简便,且只需单幅人脸照片,真实感强,并且可生成多种姿态、光照和表情的人脸图像,有较好的应用价值.