基于稀疏表达的人脸遮挡物去除

人脸识别技术是目前最具发展潜力的生物特征识别技术之一。眼镜、围巾等遮挡物的存在对人脸识别系统的识别率影响很大,为了提高有遮挡的正面人脸图像的识别率,文章提出了基于稀疏表达分类的去除遮挡的方法。该方法对于有遮挡的人脸图像先求出其在无遮挡人脸图像训练集上的稀疏系数,再根据求得的稀疏系数进行恢复重建,得到去遮挡的人脸图像。实验表明该方法能有效地去除遮挡和提高识别率。     

橘子采摘机器人目标识别定位方法与实验研究

自然环境下橘子目标被枝叶遮挡或者果实之间重叠现象非常普遍,环境的复杂性给采摘机器人视觉系统的目标识别与定位带来极大困难,提出了一种将K-means聚类算法与Canny边缘检测算法相结合的方法,识别出枝叶遮挡多果重叠工况下橘子的完整轮廓,对橘子轮廓的几何参数和实际坐标进行计算,完成了目标物的定位。首先采用K-means聚类算法从原始图像中分割橘子目标区域,应用Canny边缘检测算法识别橘子目标区域的轮廓,再通过Hough梯度圆变换检测算法确定橘子轮廓的圆心和半径,利用单目立体视觉平移测量模型计算出橘子的空间坐标,完成了橘子和大枣的抓取实验。实验结果表明,本文方法能够实现复杂背景下橘子多目标的识别与定位,并可推广到类圆目标的抓取过程。     

荔枝采摘机械手果实识别与定位技术

针对采摘机械手在自然环境下对荔枝的识别和精确定位问题进行研究.通过分析自然环境成熟荔枝的颜色特征,选取HSV颜色模型进行阀值分割,去除荔枝图像的复杂背景,并利用模糊C-均值聚类法(FCM)对图像中荔枝果实和果梗进行分割,试验结果表明:有效识别果实和果梗的正确率为93.3％.通过计算果实“质心”与果梗的距离最大值确定荔枝采摘点,利用基于色调空间的彩色图像匹配法和极限约束法进行果梗采摘点的立体匹配,实现了采摘点的空间定位,定位试验结果表明:定位坐标中深度值误差小于3 cm,深度值误差率小于5.64％,能满足实际作业中荔枝采摘机械手的定位精度要求.     

车牌定位系统中关健技术的研究与实现

针对车牌识别系统中由于分割不准确而造成识别率低的问题,提出一种基于一阶水平差分算子的自适应边缘检测的分割方法,以便更好的将汽车图像从复杂的背景中分割出来,同时用优化投影法对车牌进行定位,并在字符识别中利用改进15特征点提取法实现了车牌字符的识别.实验结果表明,该算法对车牌识别的准确性高,识别速度快,鲁棒性好.     

基于Kinect遮挡条件下行人的深度图像分割

针对Kinect深度图像中有遮挡条件下的多个行人进行分割算法的实时性和应用研究,提出一种双峰法和迭代法的自适应阈值改进算法,并融合平面位置关系消除重复目标的新算法。在提取遮挡行人目标的连通域后,在连通域的遮挡条件下,对行人有不同深度数据的特性计算出多个阈值,快速、有效地分割行人,对分割后深度图像用改进的消除多余目标算法使分割深度图像的结果更为准确。实验结果表明,在使用该新阈值分割和消除重复目标算法后,行人量大和行人量小时处理一帧需要60ms—70ms,正确识别率为94.8%—97.3%。从结果得出,新深度图像分割算法具有更好的实时性和鲁棒性,能良好地应用于Kinect深度图像分割中。     

无约束手写体支票金额汉字串识别系统

针对手写支票金额汉字串分割和识别都十分困难的特点 ,提出了一种基于隐 Markov模型的 ,分割与识别相结合的算法。该算法具有如下的突出优点 :在分割方面 ,将偏旁部首作为分割的基本单位 ,充分考虑无约束手写汉字分割的各种交叠和粘连情况 ,降低了金额汉字串分割的难度 ;在识别方面 ,通过对字符识别结果采用多选 ,利用动态规划算法来对整串字符进行识别 ,提高了汉字串的识别率。作为处理分割困难的汉字串的一种新思路 ,该方法对于其他手写字符识别问题也具有重要的借鉴意义。     

X射线检测焊缝的图像处理与缺陷识别

根据射线检测焊缝图像的特点,设计了图像去噪、增强的算法;针对焊缝缺陷对比度差、光照不均、纹理较多等不利因素,在去除焊缝背景情况下,设计了动态划分焊缝区域算法,利用局域阈值法分割提取出对比度不均的缺陷;通过对焊缝缺陷特征分析,选取缺陷识别的特征参数;建立了用于焊缝缺陷识别的模糊神经网络模型。试验结果表明,图像预处理和缺陷提取是成功的,提出的识别算法能够提高介于模糊边界模式分类时的识别率,对焊缝缺陷识别的效果优于分类识别法。     

基于交通视频序列的多运动目标跟踪算法

针对智能交通领域对自适应多运动目标跟踪的广泛需求,提出一种新型的基于交通视频序列的多目标跟踪算法。通过Marr小波概率核函数生成静态背景,并结合当前帧在B/RDWT(Binary/redundant discrete wavelet transforms)域进行多运动目标识别,同时采用边缘阴影剔除算法去除阴影的干扰。运动跟踪采用SI_P(SIFT-particle)粒子滤波算法,并结合改进的均值漂移(mean-shift)法获得运动目标的准确跟踪窗口。采用队列链表法记录多运动目标之间的数据关联,在提高识别准确率的同时降低运算的复杂度。算法采用VC++6.0实现,通过实际道路测试,研究结果表明:SI_P粒子滤波算法与传统算法相比,平均时耗只多0.15s,跟踪窗口尺度可自适应变化,并且该算法对于多运动目标识别跟踪具有更优越的实时性和抗遮挡性。     

应用叶片图像分割与特征融合的复杂背景植物识别方法

针对复杂背景的存在性,通过图像分割处理消除复杂背景因素对植物识别的负面影响.提出一种基于形态学变换的标记分水岭算法,对植物叶片进行重建的开闭操作,并使用标记分水岭算法对其进行分割.识别测试纹理与形状特征提取方式,了解图像分割算法对复杂背景消除的有效性.结果表明:提出的算法能有效分割复杂背景叶片.     

基于改进SURF的遥感图像目标识别

针对目前遥感图像背景复杂信息量大,导致目标识别过程中特征检测准确率低,特征匹配识别时间长等问题,提出一种基于改进SURF(speeded-up robust features)算法的目标识别方法.该方法采用Grab Cut算法对目标模板进行分割,通过高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)进行初始化以达到能量最小化分割,并通过快速Hessian矩阵进行特征检测,采用欧式距离完成匹配识别.实验结果表明:使用改进算法进行遥感图像目标识别,能有效去除冗余特征点,提高算法的识别精度和运算速度.     

复杂背景下基于肤色检测的动态手势分割与识别

在类肤色的复杂背景下,基于肤色检测的动态手势识别会因肤色干扰导致识别效率较低。提出了一种基于YCbCr颜色空间的改进三帧差分法的动态手势识别方法。首先利用改进的三帧差分法对动态手势进行分割,有效去除类肤色背景;然后根据人体肤色在YCbCr颜色空间中的聚类效果,采用基于椭圆模型的肤色检测方法有效去除非肤色背景,分割出手势区域。通过双特征提取,有效去除大范围的肤色背景,最终得到完整的手势;最后利用BP神经网络较强的自学习能力,对分割的动态手势进行检测识别。实验结果表明,此方法在应对环境变化时具有较好的实时性和抗干扰能力,拥有较高的识别率。     

自然场景下成熟苹果的图像识别研究

针对自然生长状态下的成熟苹果图像的识别问题,提出选用R-G色差模型,改进的Ostu最大类间方差法分割图像,然后用面积阈值法消除噪声,获取成熟苹果果实的目标区域。然后采用基于OpenCV的圆形Hough变换方法对多个粘连苹果果实进行分离,通过实验统计,根据苹果果实的最小外接矩形的边长设置累加器、搜索范围和圆心距。实验表明,这种方法可以取得较好的效果。     

自动阈值法在生长环境茄子图像分割中的应用

在果蔬采摘机器人系统中,果实目标的智能化识别和定位问题一直是没有解决的问题。为此,研究生长环境中茄子图像的分割算法问题。通过对生长环境中茄子果实与周围环境颜色特征的试验与统计,得出了EXG颜色因子对于茄子果实分割最为有利的结论。采用自动阈值法对EXG灰度图像进行了分割。选择图像灰度的均值作为初始阈值的估算值,然后连续不断的进行迭代,直到取得满意的结果。试验表明,分割效率分别大于81%,平均用时为0.116s,能够满足果蔬采摘机器人对视觉系统的要求。     

基于GAR的同信道多信号的调制识别

为了解决同信道多信号的调制识别问题,提出了一种基于广义自回归(GAR)建模的调制识别方法。该方法利用观测数据的GAR模型参数估计各个待识别信号的短时平均中心频率和短时平均带宽,把一个多信号的调制识别问题转化为多个单信号的调制识别,并利用信号的短时平均中心频率和短时平均带宽的统计量作为特征输入到分类器,完成各个信号的调制类型识别。计算机仿真结果表明,当待识别信号在频域没有重叠或者部分重叠时,该方法都是有效的。     

基于穿戴视觉的人手跟踪与手势识别方法

为了解决人与穿戴计算机的自然交互问题,提出了一种基于穿戴视觉的人手跟踪与手势识别方法.该方法以Icondensation算法为基础,综合利用穿戴视觉系统输出的深度和灰度信息进行人手跟踪,并引入了手势变换模型.该模型可以在几种预先定义的手势之间进行动态变换.实验结果表明,该方法可以有效地实现动态和复杂背景下的人手跟踪与手势识别,为穿戴计算机系统提供自然友好的手势交互途径.     

一种复杂图像目标的分割与识别

研究受光照等因素影响的表面灰度随机变化的空中图像目标的分割与识别。提出了改进的多阈值八邻域像素比较边缘检测算法,对得到的边缘像素进行填充,并在跟踪过程中消除轮廓上的短枝及图像干扰,最后采用快速多边形近似算法,用多边形顶角及目标形状因子作为特征对目标进行识别。     

人机交互过程中数字手势的识别方法

为了获得简单、高效的数字手势识别方法,增加使用者舒适的体验,提出一种基于Kinect融合深度信息和骨骼信息的数字手势识别方案.首先,使用Kinect进行深度数据的采集,建立深度图像;其次,结合骨骼追踪系统,提取人体轮廓,运用深度阈值法从轮廓中分割出手部区域,并进行二维图像的重建;再次,利用手腕和手掌骨骼点准确分割出手掌区域,并运用图像形态学开运算进行处理,得到不含手指的图像,进而提取掌心坐标;最后,计算半径,确定掌心圆,采用圆的边界和手指相交次数的方式识别手指个数.实验结果表明:数字手势识别方案能够准确、高效地识别数字手势.     

基于Fisher两类判别的机库目标识别

为实现根据波谱特征识别高分可见光遥感影像上的机库目标,通过分析影像上机库与其他常规地物之间波谱特征的区别,利用常规的Fisher两类判别法分类识别,并针对错分像元较多的问题构建逐层剥离法进行改进。结果表明:逐层剥离法可识别出77%以上的机库目标像元,错分像元较常规方法减少85%以上,能有效去除影像上大部分其他地物的干扰,具有更高的识别精度和效率。