一种改进的Adaboost算法的人脸检测分类器

针对人脸检测中单一分类器检测非常耗时,而且没有考虑到检测后提取标准人脸对后续工作(如识别)等问题,提出了运用Adaboost算法,采用正面人脸和人眼两个特征作为分类器,首先用Cascade算法筛选出输入图像中最有可能是人脸的区域,然后根据以正面人脸和人眼为特征的分类器检测人脸区域,并根据检测出来的人眼距离和角度对人脸进行精确的定位.同时针对实际的图像中人脸常常存在一定倾斜,从而影响后续的人脸的识别率这一问题,采取了根据人眼的位置对倾斜图像进行修正.实验结果表明改进的算法能够在保持一定运算速度的基础上取得准确的人脸,具有较好的实用性.     

基于SURF特征点的金属罐图案检测算法

为快速、准确地检测出金属罐生产过程中出现的图案倒置问题,提出一种基于SURF特征点的金属罐图案检测算法.该算法通过比较金属罐图像与模板图像间匹配特征点的位置关系,实现金属罐图案方向的判别.首先利用SURF算法分别提取分区域处理后的待检测图像和模板图像的特征点;再利用双向KNN算法和RANSAC算法进行特征点匹配;最后计算匹配特征点的位置关系,并判别金属罐方向.实验表明,该算法能够有效地实现金属罐图案倒置的检测,可以达到每分钟800罐的检测速度.     

基于SIFT特征点匹配的印刷品图像检测方法

提出了一种印刷品图像在线检测方法.首先,利用在图像特征点提取领域中运用最为广泛的SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法提取图像稳定特征点,生成特征向量描述符;然后根据向量最近邻(NN)和次近邻(SCN)的距离之比,对匹配点进行初步筛选;最后运用M-estimators法估计特征点对间的几何约束模型,利用该模型进一步精选特征点,确定真正的匹配点对个数,将精选后得到的特征点数与初步筛选得到的特征点数的比值作为判断印刷品是否合格的标准.实验结果表明:该方法能够准确地提取出图像特征点,并通过精选特征点能够在很大程度上改善误匹配问题,从而快速有效地检测出错误的印刷品,得到了良好的检测效果.     

基于局部特征区域的抗RST图像水印算法

本文提出了一种新的基于特征点的抵抗RST攻击的图像水印算法.该算法利用Harris-Laplace检测器从原始图像中提取不变特征点,并结合特征尺度自适应确定用于水印嵌入的局部特征区域.为了达到旋转不变性,通过极坐标变换形成与特征区域相适应的圆环水印,并将水印重复嵌入到多个互不重叠的特征区域中.利用特征点来标识水印的嵌入位置,检测时不需要原始图像.仿真结果表明,该算法不仅具有较好的透明性,而且对常规信号处理和旋转、尺度等几何攻击均具有较好的鲁棒性.     

一种基于人脸检测的人眼特征定位方法

人脸图像分析中,眼睛的精确定位是非常重要的一个环节。文章提出了一种基于人脸检测的人眼特征定位方法。首先采用AdaBoost人脸检测算法对人脸图像进行人脸检测,确定人脸位置。然后根据人脸面部结构特征估计人眼所在区域,利用该区域内的灰度和梯度特征搜索人眼特征点。实验表明该方法能够快速有效地定位出人眼特征。     

基于灰度信息和支持向量机的人眼检测方法

提出一种基于灰度信息和支持向量机的人眼检测方法.首先,利用人眼区域灰度变化比人脸其他部位灰度变化明显的特征,采用图像灰度二阶矩(方差)建立人眼方差滤波器,在固定人眼搜索区域内,应用人眼方差滤波器搜索候选人眼图像;然后,使用训练的支持向量机分类器精确检测人眼区域位置;最后,采用图像灰度信息率定位人眼中心(虹膜中心).该方法在BioID、FERET和IMM人脸数据库中的测试结果显示：没有佩戴眼镜人脸图像正确率分别为98.2%、97.8%和98.9%,406幅佩戴眼镜人脸图像正确率为94.9%;人眼中心定位正确率分别为90.5%、88.3%和96.1%.通过与目前方法比较,该方法获得较好的检测效果.     

一种基于地形信息熵的人脸检测方法

提出一种基于地形信息熵的灰度人脸检测算法,能够部分地消除当前困扰人脸检测过程中的光照和噪声等因素的影响,尤其对阴阳脸的检测有一定的效果.该算法将人脸图像看作一种特殊的地形,并提取有效的信息熵;利用区域融合和区域过滤等操作,获取"人眼对"的候选区域;根据"三庭五眼"人脸特征,最终确定人脸的位置.实验表明,该方法在某种程度上可以有效地消除光照和噪声的影响.     

基于SIFT和小波变换的图像拼接算法

提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和小波变换的图像拼接算法,以提高室外复杂场景的图像拼接质量.利用SIFT算法提取基准图像(待匹配图像)和后续图像(与基准图像进行匹配的图像)的特征点,确定特征点的位置、尺度与方向;利用128维向量对特征点进行描述;利用最近邻法完成两幅图像特征点的匹配,确定重合区域;利用基于小波变换的多分辨率方法完成对图像的拼接.实验结果表明,该方法对亮度差异较大的图像拼接效果良好,适宜于室外复杂环境的图像拼接.     

结合Retinex增强的井下图像拼接方法

为在矿井环境下尽量多的提取图像特征点数量,从而监控矿井下生产情况.采用局部双边滤波算法对图像进行增强,再利用近似的Hessian矩阵和框状滤波确定特征点的位置;计算特征点的描述子向量,采用最近距离比次近距离的匹配算法将特征点配对,使用RANSAC算法消除误匹配错误;利用特征点计算出变换矩阵,采用线性渐变融合方法进行图像融合.研究结果表明:图像增强后特征点数量明显增多,SURF算法的拼接效率显著上升,有利于提高匹配的准确性和拼接的快速性.     

基于多特征的快速行人检测方法及实现

针对行人检测速度与实际应用问题,本文提出一种多特征的快速行人检测方法并应用于视频监控系统中。首先通过混合高斯建模,提取图像有效的运动区域,使得检测面积缩小;接着,将提取出的图像进行边缘处理,对HOG特征与LBP特征进行融合,使用支持向量机(SVM)训练分类器;最后在Hi3516A开发板上实现行人检测算法,实现实时监控检测。本文分别在PC端和开发板上进行实验,结果表明本文方法有效地提高了速度,达到了实时行人检测要求,且系统运行稳定,可用于实际监控中。     

非负稀疏编码收缩法的自然图像消噪

非负稀疏编码（NNSC）算法仅依赖自然图像数据的统计特性,具有自适应性.利用NNSC算法可以成功地提取自然图像的特征基向量;作为对特征基的一个实际应用,提出了一种新颖的用非负稀疏编码收缩技术消除自然图像中的高斯加性噪声的方法.实验表明,提取的特征基向量在时域和频域上都有方向性和局部性,表现了输入自然图像的边缘特性;而且与独立分量分析（ICA）法相比,NNSC法提取的特征基有更清晰的边缘特征.目视效果和归一化信噪比证明了NNSC收缩法的消噪效果要优于稀疏编码（或ICA）收缩法、小波收缩法和Wiener滤波等方法.     

交通监控系统中基于多源信息融合的运动阴影检测

针对目前运动提取算法常将运动阴影错误检测为前景目标的问题，提出了一种交通监控系统中基于多源信息融合的运动阴影检测算法．在颜色空间中利用亮度、色度和边缘信息检测阴影的可能区域，使用逻辑“与”操作融合多源检测结果得到最终的阴影区域．与其他算法相比，新算法能更好地区分前景尤其是暗色前景及其阴影，提高了阴影区域的检测精度，更准确地实现了运动目标的提取．仿真实验表明，对不同颜色和尺寸的前景引起的阴影，算法都能鲁棒地分离目标及其阴影区域，前景提取效果好．     

基于改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法

针对目前计算机生成图像鉴别算法存在的计算复杂度高及检测率低等问题, 提出一种改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法. 该算法主要基于图像的局部纹理特征, 先提取计算机生成图像和自然图像的特征向量, 再将该特征利用SVM分类器进行分类. 实验结果表明, 该算法可有效地鉴别计算机生成图像和真实图像.     

基于改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法

针对目前计算机生成图像鉴别算法存在的计算复杂度高及检测率低等问题, 提出一种改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法. 该算法主要基于图像的局部纹理特征, 先提取计算机生成图像和自然图像的特征向量, 再将该特征利用SVM分类器进行分类. 实验结果表明, 该算法可有效地鉴别计算机生成图像和真实图像.     

无人驾驶车辆基于角点和斑点的特征提取算法

针对运行在计算资源有限的车载嵌入式系统中的视觉里程计算法实时性较差的问题,提出一种基于Harris和SIFT相结合的图像匹配方法——Harris-SIFT算法。在介绍了SIFT算法的基础上,给出了Harris-SIFT算法的原理:使用Harris算法提取图像中的角点作为特征候选点,再利用SIFT算法在Harris的特征候选点中进行特征点提取。通过实例用Matlab软件对算法进行了仿真,并对算法的复杂度及各种性能进行了分析。结果表明,所提出的方法在特征检测模块中降低了算法的运算量、提高了特征点提取速度。Harris-SIFT算法可用于实时视觉里程计系统中,进而可使视觉里程计在车载嵌入式导航系统上得到广泛的应用。     

基于单幅红外云图的有眼台风自动定位算法

基于单幅卫星红外通道图像，提出了一种智能与数学形态学相结合的有眼台风中心定位算法，算法首先给出有眼台风中心定位的规则，然后使用自定义模板去除灰度较高且灰度差相近的密闭云墙区域，再结合数学形态学理论，使用种子填充算法提取出候选眼区，最后根据台风眼区的特点，将灰度信息与距离信息结合，提出智能识别眼区的判句，经计算机自动分析推理，将使判决函数值最小的候选眼区确定为有眼台风中心．初步气象业务应用表明此算法有较高的识别率。     

基于梯度信息的灰度人脸检测

针对灰度图像提出了一种有效的人脸检测算法。首先对原始灰度图像利用Sobel边缘检测算子得到水平方向的梯度信息;在此基础上,结合人的眼睛灰度信息得到眼睛的初步候选区域,并根据眼睛的几何特征删除非眼睛区域;然后利用眼睛的几何特征以及人脸的“三停五眼”特性确定真正的眼睛和嘴的区域,在精确定位眼睛和嘴的几何位置后确定人脸区域;最后利用人脸的左右对称性来验证人脸。实验表明,该算法对于灰度图像的正面人脸定位以及人脸检测具有良好的效果。     

基于独立分量分析特征提取的故障诊断系统

针对矿山破碎机的声音故障诊断受复杂现场环境制约、确诊率低的难题, 结合独立分量分析(ICA)在自然图像和连续语音信号中特征提取的方法,采用两层ICA分别用于从混杂声音中提取各采集通道(部位)的统计独立声音信号和进一步提取该信号的特征基.训练阶段生成的特征基系数序列用来生成矢量量化(VQ)的码书,设计出ICA-VQ破碎机故障诊断系统.现场采集数据的实验中系统的故障诊断准确率达到96.8%,表明系统的高效性.     

基于局部离群因子和波动阈值的古籍版面图像分析方法

古籍版面图像结构复杂,对其进行有效、准确的分析是实现古籍汉字识别与检索的前提和基础。对古籍汉字版面分析的关键问题展开研究,在对古籍版面特点进行分析与归纳的基础上,提出基于LOF和波动阈值的古籍版面分析方法。首先,采用基于LOF的分类算法对古籍版面图像投影分割后的区域进行分类,确定存在分割问题的候选混合区域;然后,利用波动阈值对候选混合区域中的文字与框线粘连部分进行分割;最后,确定古籍版面中的文字区域并输出。实验结果表明,该算法能够有效地分离古籍文字区域和框线区域,版面分类和分割准确率分别为87.02%和78.69%。     

结合均值偏移和多特征的自动人头识别

为提高固定单目垂直摄像方式下人头目标识别的正确率,提出一种新的头部目标区域获取方法。首先给出基于Mean-shift的人头目标分割算法,由于综合考虑了像素点在空间信息和色彩信息的联系,能够较为完整地分割出人头部目标候选区域。在此基础上,基于运动人头区域的轮廓具有近似圆形以及人头发色具有聚类性2个关键特征,提出并建立了基于发色信息的头部区域评价模型和基于连通域边缘轮廓的头部目标评价模型来实现人头部目标区域的识别。实验结果表明,提出的算法能有效抑制光照的影响和消除与发色分布类似的伪目标,静态图像检测正确率约为89.4%。