基于多分类器融合的多姿态人脸检测方法

针对复杂背景的彩色图像中复杂姿态人脸的检测问题提出了一种基于多分类器融合的人脸检测方法.首先使用AdaBoost层叠式算法分别训练正面人脸分类器和侧面人脸分类器,将正面人脸检测结果和侧面人脸检测结果相融合得出可能包含人脸的候选区域,然后使用YCbCr空间的肤色统计模型在这些候选区域中进一步验证人脸.该算法既利用了不同姿态人脸分类器的信息融合,又利用了人脸灰度纹理特征和人脸肤色信息的融合,对人脸姿态和图像背景有较强的鲁棒性,而且处理速度很快.实验结果表明,方法可以有效提高对复杂姿态人脸的检测概率,并显著降低虚警检测概率.     

基于特征人脸和肤色统计的人脸检测

提出一种在视频中检测人脸的新方法,该方法首先用特征人脸检测第一帧画面中人脸的位置和大小,将它作为卡尔曼(Kalman)滤波的初始值和肤色分布统计的训练样本,然后利用卡尔曼滤波预测人脸,最后用肤色分布模型确定人脸,就可以检测到人脸。这种方法的优点是可以在复杂背景下快速准确地检测到人脸位置和大小。实验结果表明使用该方法可以实时准确地检测到视频中的人脸。     

人脸轮廓定位和归一化的研究

研究了准确定位出从头顶到脖子的人脸曲线外轮廓的算法。采用人脸粗检、边缘检测、区域连通性滤波等方法。其思路是，首先粗检出人脸大致的矩形外轮廓，再做边缘检测、有效信息二值化、区域连通性滤波、轮廓点修正、对优先区域和整幅图像做垂直水平投影等处理，获取准确的人脸轮廓。还研究了通过比例变换、直方图修正等获得归一化面像。本算法适用于精确定位单一背景的人脸轮廓，复杂背景下也有较好效果。实验结果表明了本算法的有效性。本算法已经成功地应用于一个面像识别系统。     

三维人脸建模中面部特征轮廓线的提取

提出一种基于彩色Snake模型和人脸先验知识的面部特征轮廓线提取算法，并将其用于真实意的三维人脸建模。根据肤色和灰度信息，在图像分割的基础上，利用种子填充技术获得面部各非肤色特征的轮廓初值；然后采用一种改进的彩色Snake模型对轮廓初值进行精确定位；接着，根据人脸的先验知识，利用含有方向信息的形态学边缘检测算子通过一次逐点考察完成下颚轮廓线的提取。实验结果表明该算法在轮廓线的搜索效率和定位精度上都有良好表现，在真实感的三维人脸建模以及面部识别等领域具有广泛的应用。     

近似人脸全视角图生成及在特定人脸模型映射

用二维人脸照片构造三维特定人脸模型是三维人脸建模研究的热点问题,其中三维人脸纹理映射直接影响着生成三维人脸的逼真度.采用基于人脸正侧面照片特征点的分层、分部位的径向基函数重构一般人脸模型,得到部位轮廓特征明显的三维特定人脸模型,并提出了基于拉普拉斯金字塔分解的拼接图像交接处色彩融合算法,对人脸正侧面照片进行拼接融合,得到近似的人脸全视角纹理图.然后将近似人脸全视角纹理图映射到三维特定人脸模型,从而得到三维特定真实感人脸模型.实验结果表明该方法计算近似人脸全视角纹理图简单,生成特定人脸模型效果逼真,可应用于特定人脸动画制作的逼真人脸建模中.     

复杂背景下的人脸定位拍摄

提出了一种在复杂背景下基于肤色和模板的人脸检测方法和基于图像梯度代价函数的自动对焦方法 ,并设计完成了一个实际系数 ,将运动补偿、人脸检测、人脸跟踪、机械控制、自动对焦、数据压缩等多项技术进行综合 ,实现了复杂背景下的人脸检测、定位、对焦和拍摄。实验结果表明 ,本系统在复杂背景下能取得很好的效果     

计数型序贯网图检验的算法实现

在深入分析序贯网图检验方法的基础上,通过构造马氏链模型,给出其实际风险的计算方法,给出了序贯网图检验方案的制定方法.结果表明序贯网图检验比国际标准IEC1123有明显改进.     

基于局部二元图的视频对象阴影检测方法

针对在视频对象分割时,运动投影常被误分为视频对象,给出一种新的视频阴影检测方法,该算法基于在灰度图像中阴影区域和背景相应位置具有相同纹理这一事实,其中利用自适应高斯混合模型进行背景建模,利用局部二元图(local binary patterns,LBP)来表征纹理。首先,进行基于自适应高斯混合模型的背景提取,获得包含运动投影的前景分割,分割时加入了LBP纹理相似性判断,减少了分割出的目标内的孔洞提高了分割的精确度。然后利用阴影区域和已获取背景相应位置的LBP纹理相似性,可较好的对视频阴影进行检测。通过实验,获得了不错的阴影检测实验结果,可较好地应用于运动目标检测分割及跟踪等领域。     

面向小批量生产过程的贝叶斯控制图经济设计

在已有静态控制图的基础上,通过贝叶斯方法利用样本信息对过程信息进行更新.借助贝叶斯理论和马尔科夫链构造了生产过程的贝叶斯状态转移矩阵及检测概率模型,考虑了扰动发生的时间对成本函数的影响,将过程信息的更新与检测概率模型相结合,构造了抽样间隔、样本量和控制限随过程信息时变的动态控制图.运用直接搜索算法搜索最优解,结果表明过程信息的更新对决策效果有着显著的影响,使用动态控制图的单件产品期望成本要小于静态控制图的单件成本.     

相控阵的子阵级数字波束扫描方法研究

在子阵级相控阵中,对于多波束形成等很多应用,需要在子阵级进行数字波束扫描。此时抑制扫描后的方向图旁瓣是一个重要问题。基于具有圆形投影区域的期望子阵方向图,构造了子阵级加权网络,通过对子阵输出进行后处理得到了新的子阵方向图,从而抑制了子阵级波束扫描的方向图旁瓣。该方法与基于矩形投影区域的期望子阵方向图方法相比,提高了子阵级波束扫描的旁瓣抑制性能。仿真结果验证了理论分析的有效性。     

基于椭圆-双曲线马氏度量的图像分类算法

为了进一步拓宽度量学习在图像分类中的适用范围,同时提高分类的性能,本文提出一种基于椭圆双曲线马氏度量的图像分类算法。该算法首先将颜色特征和局部二值模式描述的纹理特征相结合来表示图像特征;然后引入对样本数据具有更好的适应性的椭圆双曲线度量,根据数据统计特性定义椭圆双曲线马氏度量,给出椭圆双曲线马氏度量学习算法,从而获取最优的度量矩阵;最后利用椭圆双曲线马氏度量矩阵将样本变换到新的特征空间,从而降低特征各维度间的相关性,同时计算图像特征间的距离从而完成分类。实验表明该算法提高了图像分类的有效性。     

约束线性描述分析与人脸识别

针对高维,小样本模式识别中的特征提取问题,提出了一种约束线性描述分析方法(CLDA).以线性变换后样本的类内距离与类间距离之比最小作为准则函数,同时加上约束条件使变换后的样本中心沿着特定的正交方向,通过白化变换、Gram-Schimdt正交化和正交子空间投影求解约束准则函数得到最优变换矩阵.针对入脸识别的小样本问题,根据奇异值分解定理实现白化变换.对ORL.和UMIST人脸库进行了仿真研究,结果表明CLDA方法的性能接近于某些Fisher描述分析万法如直接Fisher描述分析(DDA)和改进的Fisher描述分析(R-LDA).     

基于颜色与空间距离的置信度传播立体匹配算法

立体匹配是计算机视觉领域的一个重要研究课题,为了得到准确、稠密的视差图,提出了一种基于颜色与空间距离的置信度传播立体匹配算法.该算法首先将立体匹配表示成马尔科夫随机场模型,然后利用置信度传播方法来解决马尔科夫随机场中的最大后验估计问题,以达到建立稠密视差图的目的.算法中利用了彩色图像的颜色与空间信息建立视差空间图,并使用削减的线性模型来定义视差图的平滑项.采用了标准测试图像进行了测试,结果表明算法具有很好的性能.     

Color-texture based unsupervised segmentation using JSEG with fuzzy connectedness

1.INTRODUCTIONJSEG[1]is a distinguished one in many existing seg-mentation methods based on color-texture[1,4,6~8].Itis computationally more feasible than many othermethods[1]because JSEGis to test the homogeneityof a given color-texture pattern,instead of doing pa-rameter esti mationfor a specific model like many oth-er texture segmentation algorithms.The segmentation results produced by JSEGaremainly based on a class-mapformed by the color classlabel of every pixel,which is the prod…     

基于NCAGA-投影寻踪混合优化城市客运量预测

为了提高参数投影寻踪回归(parameter projection pursuit regression,PPPR)模型对城市客运量的预测精度, 基于cat映射、高斯分布和精英局部搜索对加速遗传算法进行改进. 提出了新的混沌加速遗传算法(new chaosaccelerating genetic algorithm, NCAGA),用于对PPPR模型的最佳投影方向α的优选.建立了在外层优化岭函数个数M的同时,内层利用NCAGA优化最佳投影方向a的NCAGA-PPPR混合优化城市客运量预测模型,结合某市统 计资料进行了仿真预测.结果表明该方法的预测精度优于BP神经网络模型、传统PPR模型和基于加速遗传优选的PPPR模型, 平均绝对相对误差小于3.1%,提高了城市客运量的预测精度,可有效应用于城市客运量的预测.     

RANK变换在立体匹配中的应用研究

通过引入Rank变换,提出了一种基于新的匹配基元的双目立体匹配算法,该算法首先是将灰度图像转换为Rank图像,在此基础上进行匹配,并结合汉明码距离约束条件,减少误匹配率,最后得出视差图.通过对比实验,表明采用这种新的匹配基元进行匹配,与直接采用灰度特征作为匹配基元的算法相比,该方法有更好的抗噪性和匹配准确性.     

基于混合非线性偏微分方程扩散的可逆图像放大

综合应用冲激滤波器、改进的前向后向(forward and backward,FAB)扩散滤波器和全变差(total-variation,TV)扩散算法,提出一种双正交映射约束的混合偏微分方程扩散图像放大算法。改进的FAB滤波器能够很好地增强图像的小边缘,参数约束的冲激滤波器可增强图像的强边缘,基于水平集方法实现的TV扩散可以消除边缘的锯齿波,使边缘光滑,所提算法综合以上优点。利用退化模型的低通滤波器的双正交滤波器得到一个空域双正交映射,放大图像完全满足退化模型,使放大图像对于退化模型可逆。仿真实验表明,与其他算法相比,所提算法有较好的性能,得到的放大图像更加自然,在弱边缘和中等强度边缘都有更好的视觉效果。     

二维最大散度差图像投影鉴别分析

提出了一种新的二维散度差图像投影鉴别分析方法。该方法利用类间离散度与类内离散度之差作为鉴别准则，从根本上避免了传统的Fisher线性鉴别分析所遇到的小样本问题时。所提出的方法是直接基于图像矩阵的，与以往的基于图像向量的鉴别方法相比，它的突出优点是大大提高了特征抽取的速度。在ORL人脸数据库和AR标准人脸库上的仿真试验结果表明，所提出的方法不仅在识别性能上优于传统的散度差鉴别分析，特征抽取的速度有了较大幅度的提高。     

彩色地图线状要素识别系统的设计与实现

本系统实现了从纸质地图的扫描图像中提取、识别线状地理信息，并转化成矢量数据。主要包括二值化、图像显示及处理、及数据采集三个模块。介绍了其中涉及的彩色地图图像分层、断点连接、自动跟踪等主要技术问题。系统以自动化思想为主，辅以必要的人机交互功能，以求在识别的准确率和数字化的效率之间达到较好的平衡，对不同质量的图像具有很好的通用性。