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991.
为了在实时的视频流中快速准确地检测人脸信息,本文采用了一种基于人脸局部LBP特征的检测方法,利用Open CV视觉开发库,在Visual Studio2010环境下采用C++语言开发了一套实时人脸检测系统,利用Open CV中的两个工具opencv_traincascade和opencv_createsamples对样本数据库AR和FERET中的图像进行学习训练,通过训练后的人脸和人眼分类器face.xml和eye.xml文件对实时图像进行人脸检测。测试表明,相较于传统采用Haar特征的人脸检测系统,本文采用的LBP特征人脸检测系统,在检测速度和准确性方面效果更好,本系统也可以在移动平台上部署。  相似文献   
992.
为了解决高速铁路轨道表面缺陷机器视觉检测系统中采集图像的冗余问题,本文提出一种钢轨表面图像冗余信息的模糊匹配算法.该种算法首先采用竖直投影法提取钢轨表面区域;之后对钢轨表面区域进行预处理并二值化,得到缺陷的位置信息;然后通过感知哈希算法,得到钢轨表面缺陷的形态信息;最后计算缺陷的位置误差和形态相似度,基于模糊匹配算法,得到匹配结果.通过实验验证,该算法能有效识别系统图像中的冗余部分,准确率达到97.5%.  相似文献   
993.
本文提出一种基于HSI彩色模型空间的数字图像水印算法,将RGB存储格式的原始图像转换到HSI空间,并对其中饱和度分量进行分块小波变换;然后在随机选出子块的HH子带系数中嵌入水印信息,利用纹理信息控制水印嵌入强度;最后将经过小波逆变换后的图象重新返回RGB颜色空间.较传统方法,本文方法能够有效克服图像亮度变化对水印信息提取效果的影响,既满足水印图像的不可见性要求,同时又具有较强的鲁棒性.  相似文献   
994.
文章旨在比较英语和汉语视觉域中的概念隐喻。英语和汉语在视觉域的概念隐喻基本一致,即从视觉域(属身域)向思维、情感、态度(属心域)投射,其差异主要表现在子隐喻上。这反映出不同的语言系统体现了相似的认知过程,人类的隐喻性思维方式具有基于其身体经验的普遍性。  相似文献   
995.
目标身份切换现象在目前的视频多目标跟踪算法中普遍存在,特别是在遮挡严重的场景中.针对这一问题,提出一种结合了CRF(condition random field)模型和标签代价函数的多目标跟踪算法.该算法将多目标跟踪问题转化为求解统一能量函数的最小解问题;同时,将目标的群组状态融合到跟踪器中,减少了目标发生身份切换的概率,提高了算法的鲁棒性.在多个公共数据集中对该算法进行仿真,实验结果显示,在多个性能指标特别是目标发生身份切换次数指标中,该算法优于目前主流的跟踪算法.  相似文献   
996.
基于数学形态学的香梨果梗提取方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
果梗是香梨品质分级的重要指标之一。本文在香梨图像经过背景分割和边缘检测获取边缘图像后,提出一种利用数学形态学方法对香梨果梗进行自动提取的新方法。利用MATLAB 7.1软件平台开发了香梨果梗自动提取的计算机视觉检测软件。研究结果表明,该方法对香梨果梗的提取的正确率为90.7%。  相似文献   
997.
基于机器视觉,提出一种全行程检测六自由度微工作台三维运动位姿的新方法,此方法可利用单目视觉来实现目标的三维位姿检测.用三个固定在微工作台上的标准球的球心作为标志点表征工作台在三维空间的位姿,通过固定好的摄像机对工作台上三个标准球在三维空间的视觉跟踪,检测标准球在视野中位置和直径的变化,判断球心在固定坐标系的三维坐标,建立图像空间与物空间的映射模型,得到工作台在三维空间的位姿,进而检测到工作台在每个采样时间的运动误差.  相似文献   
998.
在摄像机标定的过程中,由于深度信息的丢失,摄像机镜头的畸变以及图像处理时的误差等因素影响,最终影响系统标定的准确度.本论文采用RBF神经网络的训练方法,开发出一套双目视觉系统,以匹配点在左右图像的坐标为网络的四路输入,通过网络得到三路输出,性能指标为网络的三路输出和该对应点在世界坐标系坐标差值的均方值;并根据梯度下降法来调整隐含神经元与输出神经元之间的连接权值,节点基宽参数与中心矢量,直到性能指标达到预定值,使其和激发函数共同组成具有投影矩阵功能的系统,完成双目视觉系统的标定.最后对系统进行精度分析.  相似文献   
999.
本文将区域分割中的最大稳定极值区域(MSERs)检测方法引入到小波与分形相结合的图像压缩编码中,根据区域检测后的图像特征有效地改进了图像块的分割策略、Domain块集合的构成,使得改进后的图像压缩方法更符合人眼的视觉特性,在提高了压缩性能的同时,获得了较高的图像质量.  相似文献   
1000.
对新的历史时期图书馆建设在馆藏文献、服务水平、经营理念、信息技术、制度设置等方面进行了重新审视,重新定位,以便更好地促进地方文化发展。  相似文献   
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