一种改进型BIC话者改变检测算法

该文针对多人说话改变点检测问题,提出一种新的改进型BIC话者改变检测算法.该算法基于BIC准则确定初选改变点,再对其端点的变化趋势做进一步分析,得出说话人改变的分割点.该算法准确率达到90.2%,召回率达到95.8%.与传统BIC检测算法相比,计算更简便,准确率与召回率分别提高了62.5%和16%.     

基于云水印的视频内容认证技术

 数字视频内容的认证技术越来越成为研究的热点。基于云水印及镜头分割技术,提出了一种新颖的视频内容认证方案。论文就不变特征提取、云水印生成、嵌入和提取、视频的认证与篡改检测等技术进行了研究并进行了实现。通过实验分析和验证,该方案可对实时的视频进行认证而不影响视频本身的视觉效果。     

基于局部最大熵的多目标图像分割方法

提出了利用图像局部最大熵进行区域增长的多目标分割方法．以局部熵最大值作为目标种子,运用区域增长技术实现多目标分割,用图像的局部熵值相似性判决准则和图像灰度相似性判决准则对复杂多目标砾石图像进行了实验．实验结果表明,用图像局部熵相似性判决准则的图像分割结果优于用图像灰度值相似性判决准则的图像分割结果．     

粘连颗粒分割的中心核提取方法研究

在图像处理中的粘连颗粒分割方法研究中,获得各个颗粒中心核是分割的基础和关键,极限腐蚀是现有提取中心核的主要方法．通过讨论颗粒粘连程度的不同情况,对极限腐蚀所造成过分割的原因进行了分析研究,提出一种基于局部距离值比较的中心核提取方法,该方法以腐蚀运算得到的距离值为基础,充分考虑与周围颗粒粘连情况,通过在局部区域内判断是否存在大于该距离值的点来定位中心核．颗粒图像分割实验结果表明,该方法消除了极限腐蚀所造成的过分割．     

基于帧间运动的视频分割

视频分割是视频结构化和检索的重要技术 ,目前主要通过镜头分割得到。但许多应用需要对镜头根据摄像机运动作分割 ,现有技术不能满足应用实时需要。提出了一种对P帧运动向量稳健分析计算帧间运动并进行分割的方法。与传统光流法、M估计法比较 ,该算法只在压缩域上进行 ,不需迭代 ,具较强实时性。文中阐述了方法的基本思想、理论依据与实现 ,实验表明 :该方法具有很好的效果     

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.     

旋转及伸缩不变纹理分割算法

纹理分割是图象分割的一种重要方法，因此，近２０年来提出了许多有关图象纹理分割的算法．文中将介绍一种思想比较新颖的算法——旋转及伸缩不变的纹理分割算法，其核心是利用圆周（Ｃｉｒｃｕｌａｒ）变换和Ｍｅｌｉｎ变换产生一个Ｃｉｒｃｕｌａｒ－Ｍｅｌｉｎ操作数（ＣＭＯ），将ＣＭＯ与图象进行卷积，以达到旋转及伸缩不变纹理分割的目的．实验结果表明，这种算法是相当有效的     

结合区域特性的交互式图像分割

针对现有的交互式分割算法对用户标记的数量与位置敏感的问题,提出了一种与图像区域特性结合的分割算法.首先将均值漂移分割的小块区域作为虚拟像素,参与有权图构建,从而为信息向远方同质区域的像素传播提供路径;然后设计一个基于像素归属于各类用户标记的概率代价函数,并采用微粒群算法进行全局寻优,最后将获得的归属概率作为判据实现分割.实验结果表明,即使采用少量用户标记也可以获得满意的分割结果,说明该算法对标记的数量与位置具有很高的鲁棒性.     

图书索书号识别算法及其实现

针对多本在架图书图像中相邻图书的索书号分割、识别存在的识别率低的问题,提出了一种图书索书号识别算法,该算法实现了对单本图书索书号的分割、提取以及字符识别,具体做法是通过确定多阈值中的阈值范围来分割索书号区域,利用种子填充法将索书号区域中的字符提取出来,最后利用神经网络的方法完成对索书号字符的识别。实验结果表明,直立图书的字符识别率为95.3%,倾斜图书的字符识别率为93.1%,总的识别率为94.3%,达到了良好的识别率。     

基于Gabor特征和协同神经网络的车牌识别方法

研究了车牌字符识别问题,针对车牌识别系统易受天气及光照变化影响的实际应用,将Gabor特征和协同神经网络应用在车牌字符识别中,提高了识别率.首先对车牌字符进行二值化和切分,然后利用Gabor滤波器提取车牌字符的特征参数;再利用协同模式训练特征参数,进而得出训练样本;最后根据协同神经网络进一步识别车牌字符.通过大量仿真实验表明,该方法在不同场景、光照条件下,与传统方法相比,识别率有了较大改进,该方法在车牌识别领域有较强的实用性.