基于支持向量机的图像分类

介绍了支持向量机(SVM)的基本原理,并将它应用于图像分类.提取多种视觉特征作为SVM的输入向量,比较单一视觉特征和综合视觉特征作为SVM输入向量时的分类性能.还比较了多项式核和高斯径向基核的分类效果.实验结果表明,混合特征明显优于单一视觉特征,高斯径向基核优于多项式核.     

基于高斯混和模型与Blob分析的人手定位

在基于机器视觉的手势识别研究中,手势分割与定位是关键技术。本文在分析肤色的颜色特征和人手运动特性的基础上,提出了一种在视频图像序列中实现手势分割和定位的算法。首先结合肤色检测技术和基于高斯混合模型的运动目标检测技术,获得了图像序列的初始手势区域,之后利用Blob技术实现了最终手势的分割和定位。实验结果显示,该方法具有较高的分割和定位准确度。     

融合轮廓和区域特征的形状描述子

提出了一种融合轮廓和区域信息的新的形状描述子。首先提取图像的轮廓,并对轮廓进行采样,形成描述形状轮廓的有序点列表。之后对每个采样点分别顺时针和逆时针等距离跟踪获得两个邻点,计算相邻点距离、拱高以及质心距离三个函数的均值、方差和极差。然后获取由拱高和质心距离组成的复函数的傅里叶描述子。组合统计值与傅里叶描述子形成轮廓特征。最后对区域进行采样形成形状矩阵,获得低频傅里叶系数作为区域特征。对MPEG—7标准图形库的检索实验显示,该描述子的检索性能显著优于三角形面积函数、质心距离函数、拱高半径复函数和Hu不变矩等同类描述子。     

基于机器视觉的颗粒识别计数

针对检测种子千粒重时种子图像在不同光照条件下的分割问题,研究了RGB空间以及HSV空间的颜色特征,并对其进行了分析对比,然后引入像素灰度级和邻域灰度级构成的二维直方图,提出了一种基于种子色调特征的自动分割算法。由于基于二维直方图的分割算法增加了各个像素点的邻域信息,从而增强了抗干扰能力,提高了分割的准确性,进而再结合极限腐蚀的方法实现对种子的计数。实验结果表明:采用本文的算法可对不同光照强度下的种子图像进行有效的分割及识别计数。     

基于非下采样contourlet变换的纹理图像检索算法

提出一种应用非下采样contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)进行图像检索的算法,以获取一种兼顾纹理图像概貌和细节信息的特征,从而提高图像检索的性能.该算法利用NSCT对图像进行多尺度、多方向分解,获得子带系数矩阵;对低频子带系数提取能量和方差作为全局纹理特征,并对高频子带系数分别提取尺度间和尺度内纹理信息;通过非高斯双变量模型拟合子带系数,利用信息熵描述尺度间特征;尺度内特征通过对同一层子带图像按主方向排序,获得直方图图像,计算其加权信息熵作为特征向量.对Brodatz标准纹理库的检索实验结果表明,与同类算法相比,该文方法具有更高的检索性能.     

基于语义图像检索的关键技术

结合作者在基于内容的图像检索(CBIR)方面的研究工作,指出了基于语义的图像检索是图像检索发展的趋势。首先给出了层次化语义模型,然后介绍语义表示的方法,详细总结了三种语义提取方法:基于视觉特征的语义算法、基于关键字网络的语义算法和基于语义向量的算法。最后,阐述了相关反馈技术的应用。