基于主动表观模型的人脸图像描述与编码

利用主动表观模型(AAM)来对人脸图像进行描述和编码,该方法不仅对人脸形状进行建模,同时又建立了反映人脸灰度变化的纹理模型,并将纹理模型与形状模型合理地结合起来,反映了整个人脸形状及纹理。实验表明了AAM方法进行人脸描述和编码的有效性。     

基于Top-Hat预处理和小波能量分析的车牌定位算法

针对车牌定位不准的问题,提出一种新的数学形态学变换结合小波分析的车牌快速定位方法。该方法对Top-Hat变换图像二值化,然后分别在水平与垂直方向投影,在对投影信号进行一维小波分析的基础上,利用小波多分辨率特性结合车牌位置信息来缩小搜索范围,从而提高了定位精度和实时性。对多幅图像利用该算法进行车牌定位,平均定位时间0.125 s,与其他几种常见算法进行仿真试验比较表明,该算法具有较好的实时性和鲁棒性。     

基于相位一致性和字符纹理特征的车牌定位算法

针对在光照变化和光线不足环境下车牌定位困难的问题, 将相位一致性应用于车牌定位, 提出了基于相位一致性和字符纹理特征的车牌检测算法。利用相位一致性不受亮度和对比度变化影响的特点, 提取图像边缘信息; 在获得的图像相位一致性边缘上, 扫描车牌图像。将扫描区域垂直投影为一维信号, 并利用小波多分辨率的特性滤除噪声的干扰, 再根据车牌中的字符纹理的统计量特征进行车牌提取。实验表明, 该算法在光照变化和光线不足的环境下, 能获得96%的车牌识别准确率。     

基于LMP-KCPA的人体动作识别方法

为解决人体动作识别中由于特征描述子的维数过高, 无法表征目标变化的本质运动变化信息的问题,给出了核主成分分析(KPCA: Kernel Principal Component Analysis)对局部运动模式描述子(LMP: Local Motion Pattern)降维方法。首先利用LMP 描述子对人体运动目标进行描述, 然后利用KPCA 算法对局部运动模式特征
描述子进行处理, 获取新的特征描述方式。通过MATLAB 仿真, 与Cuboids+SVM 和LMP+SR 两种算法对比结果表明, 基于LMP鄄KPCA 的人体动作识别, 特征描述子维数明显降低, 可以表征人体运动目标变化关键信息,识别率比Cuboids+SVM 算法提高1. 1%, 比LMP+SR 提高1%。     

基于协同神经网络人脸信息联想记忆算法

根据序化动力系统模型(ODSM),通过KPCA分析实现数据降维和增加人脸模式的可分性,给出了一种基于协同神经网络和KPCA的人脸图像视觉信息联想记忆(VIAM)算法。实验结果表明本文给出的方案可以针对输入特征激励完成对输入模式的联想。     

基于MPEG-4的细微表情转换方法

介绍了基于MPE-4标准的人脸动画工作原理,并提出了一种构造人脸动画定义表的方法。首先对照人脸定义参数（Facial Definition Parameter,FDP）选取一些特征点,然后用人脸动画参数（Facial Animation Parameter,FAP）驱动人脸动画。最后通过结合局部表情比例图（Partial Expression RatioImage,PERI）,实现了具有细微表情特征的真实感人脸动画。     

联合代数重建技术在炉内三维温度场建模中的应用与仿真

分析了电荷耦合器件（CCD）进行炉内三维温度场可视化测量的基本原理,在已有的成像模型和简化的线性模型的基础上,对得到的方程组进行了分析,用离散重建算法的联合代数迭代算法（SART）对其进行求解,采用最小二乘方准则对其进行了优化求解,并进行了模拟试验,结果验证了本算法的正确性。     

基于数学形态学滤波的灰度图像边缘检测

针对灰度图像边缘检测,提出组合二值形态滤波结合边缘检测算子的新算法。该算法通过阈值分解把灰度图像形态学滤波问题转换为对二值图像形态学滤波,具有简便且适合逻辑电路实现等优点。仿真结果表明,选取适当的结构元素,该算法能够有效消除椒盐噪声、保留图像边缘。