基于突发特征分析的事件检测*

针对新闻数据流的事件检测问题,提出了一种基于突发特征分析的事件检测方法。事件由在一定时间窗口内代表它的特征构成,通常它们在事件发生时表现出一定的突发。通过多尺度突发分析算法识别出突发特征,并计算突发特征突发模式的相似性及所在新闻的重合度,对突发特征进行聚类分析以构造事件。在路透社80多万篇新闻数据集中验证上述算法,可准确地识别出突发特征各种跨度上的突发,且能有效地检测出事件。     

基于整体能量模型的异常行为检测

为了对少数人群间的突发异常行为进行检测,提出一种基于整体能量模型表示的方法来较准确地辨识正常行为中的异常行为。该整体能量特征算法不仅包括了行为发生双方的个体能量特征,还包括行为发生双方的交互能量特征,这两个因素构成异常行为的整体能量特征。而能量特征的基本参数则是在光流场特征的基础上增加了运动角度变化等特征来深入反映行为的激烈性。最后在不同行为类型视频上测试该算法,并与传统光流能量算法进行测试对比,实验结果展示了整体能量模型相比于传统光流能量算法的高效性以及准确性,能够达到预期目的。     

基于时空Markov随机场的人体异常行为识别算法

针对多人之间的突发暴力异常行为进行研究,提出一种能较准确地辨识该异常行为与其他多人间正常行为的算法。该算法在传统的图像分割技术基础上,根据马尔可夫随机场仅邻域相关的特性,加入了连续帧的动态特征,并重新构造Gibbs能量函数。这种方法不仅考虑到了每个像素点和邻域点的空间信息,而且加入了连续帧的时间信息,对整幅图像中所有像素点的能量值进行累加并用能量曲线进行数据分析。最后与传统光流方法的比较表明了该算法的优越性。     

亮度特征自相关和GMM相结合的目标检测

基于混合高斯模型(GMM)的背景建模算法被广泛运用于运动目标检测,但在一些发生快速光照变化的视频序列中,不能正确地检测出运动目标。此外在对GMM参数进行初始化时,若初始化图像中存在运动目标,则目标检测的结果会出现初始化图像中的运动目标,从而导致误检测。针对上述问题,提出一种基于亮度特征自相关的GMM算法,该算法根据亮度特征自相关参数判断初始化图像中是否存在运动目标,利用亮度特征自相关参数的拟合值判断当前帧是否发生快速光照变化,运用GMM和亮度差值相结合进行目标检测。对实际摄取的视频进行仿真实验,结果证明,该算法在GMM初始化图像存在运动目标的干扰条件下,能够较好地从发生快速光照变化的视频序列中提取出运动目标,满足准确性和实时性的要求。     

基于图像特征分块的分数阶微分图像增强算法

为了改善图像增强效果,突出图像主体,研究了一种基于图像特征分块的分数阶微分图像增强新算法。该算法通过构造分数阶微分掩模算子,根据图像特征分块的结果设定分数阶阶数,形成分数阶阶数矩阵,然后将其代入掩模算子,并与原图像进行运算。实验中分别对原图像和加入了高斯噪声的图像进行处理,并比较了不同参数时图像增强效果。实验结果表明,该算法能较大地增强图像主体部分的纹理,同时一定程度上抑制了背景及平滑区域图像噪声的增加。在图像平均梯度略低于传统分数阶微分增强算法的程度上,该算法对图像纹理的增强幅度更大。     

基于视觉约束能量最小化的特征点匹配算法

为了解决海上目标航空遥感图像重复特征较多导致的匹配不一致问题,并简化匹配过程,文中提出了基于SIFT视觉约束能量最小化的匹配算法(CEM-SIFT)。该算法将约束能量最小化模型应用于特征点的匹配,通过构造有限脉冲响应线性滤波器,采用视觉信息计算其能量值,使得待匹配的点集经过滤波之后的平均输出能量在一定约束下达到最小值,最终实现含重复信息的特征精确匹配。采用10组航空遥感海冰图像对算法进行测试,结果表明,相对于采用SIFT欧氏距离(ED-SIFT),在匹配重复特征比较多、点集规模比较大的图像时,CEM-SIFT算法的匹配精度更高,能够达到100%。     

基于能量估计的局部运动模糊检测

为了解决日常拍摄的图像或视频中普遍存在局部运动模糊导致信息丢失的问题,提出一种基于能量估计的局部运动模糊检测算法。该算法首先计算图像的Harris特征点,根据每个区域内的特征点分布筛选出备选区域;然后根据近单色区域梯度分布平滑的特点,通过计算备选区域的梯度分布并参照平均幅值阈值过滤掉大部分容易被误判的部分;最后根据运动模糊对图像能量衰减的特征对备选区域进行模糊方向估计,并计算模糊方向和与其垂直方向的能量,根据两个方向上能量的比值进一步去掉单色区域和散焦模糊区域。在图像库上的实验结果表明,所提算法能较好从存在近单色区域和散焦区域干扰的图像中检测出运动模糊区域,有效提高局部运动模糊检测的鲁棒性以及适应性。     

基于图像能量的稳健图像哈希算法

为了提高哈希算法的分类性能和运行效率,提出一种基于梯度变化特征和能量特征的图像哈希算法.首先,对输入图像进行预处理操作形成二次图像,利用Sobel算子对二次图像的红色通道、绿色通道、蓝色通道图像进行x轴和y轴的梯度值计算,将各分量图像的梯度值进行相加得到最终的梯度图像;然后将梯度图像幅值的多方向变化信息作为图像的梯度特征,所有图像子块的能量值作为图像的能量特征;最后将图像的梯度特征与能量特征联合起来并置乱得到最终的哈希序列.实验结果表明:所提算法的区别性和鲁棒性可以达到较好的权衡;与最新的以及较好的哈希算法相比,该算法具有最好的ROC曲线和最短的运行时间,平均运行时间为0.0242 s,并且在拷贝检测的对比实验中,所提算法的查全率—查准率曲线最好.     

基于能量图像的目标识别方法

提出了一种基于AdaBoost算法,利用能量图像进行目标分类的算法.该算法通过灰度图像创建能量图像,并将能量图像作为样本进行机器的集中学习,实现对骑车人、行人和车辆目标的分类识别.根据待检测目标的能量分布,构建了能描述目标的典型特征,并以检测区域的能量差异作为其特征值.重点讨论了骑车人和行人的分类识别问题.实验结果表明,所提出方法对本课题中的特定目标具有较好的识别率,并具有较强的鲁棒性.     

用于脂肪肝量化分级的B超图像特征提取

为解决B超检查中医生对脂肪肝严重程度进行分级时存在的主观性强、偏差大的问题,通过提取4种用于肝脏B超图像量化分级的特征及其提取算法,为不同严重程度脂肪肝的临床诊断提供一个重要的客观参考依据.在去除图像灰度和对比度的影响后,通过高斯差分算法得到反映近场回声特性的光斑个数和大小;然后通过统计近远场图像灰度信息得到反映远场能量衰减的近远场灰度比及标准差比;最后结合已有的特征集进行最优特征向量选取.实验结果表明,文中4个特征构成的特征向量能最有效地区分正常肝和轻度、中度、重度脂肪肝.     

特征点维度的静态场景三维重建运动目标剔除

基于语义分割的图像掩膜方法常用来解决静态场景三维重建任务中运动物体的干扰问题,然而利用掩膜成功剔除运动物体的同时会产生少量无效特征点.针对此问题,提出一种在特征点维度的运动目标剔除方法,利用卷积神经网络获取运动目标信息,并构建特征点过滤模块,使用运动目标信息过滤更新特征点列表,实现运动目标的完全剔除.通过采用地面图像和航拍图像两种数据集以及DeepLabV3、YOLOv4两种图像处理算法对所提方法进行验证,结果表明特征点维度的三维重建运动目标剔除方法可以完全剔除运动目标,不产生额外的无效特征点,且相较于图像掩膜方法平均缩短13.36%的点云生成时间,减小9.93%的重投影误差.     

基于视角置信度和注意力的暴力行为识别

暴力行为容易出现遮挡情况, 识别准确率较低. 目前, 一些算法加入多视角视频输入来解决遮挡问题, 以等量权重将所有视角数据融合, 但是不同视角的视频因拍摄距离和遮挡情况本身就对识别存在差异性. 针对该问题, 本文提出一种基于视角置信度和注意力的暴力行为识别方法, 提高暴力识别的准确率. 本文将时序差分模块TDM的输入扩展成多视角, 将通道注意力机制运用在片段维度来增强TDM中跨段特征提取能力, 通过背景抑制方法突显移动目标的纹理特征并计算出每个视角图像的置信度, 引入双线性池化方法融合多视角视频特征, 根据视角置信度分配每个视角局部特征的权重. 本文在公开数据集CASIA-Action和自制数据集上进行了验证. 实验表明, 本文提出的视角置信度方法优于改进前的双线性池化方法, 暴力行为准确率相较于现有的行为识别方法取得了更好的效果.     

基于灰度直方图的运动目标特征检测算法

为提高运动目标的检测效果和指导性，提出一种基于灰度直方图分析的运动目标特征检测算法。采用视觉成像技术进行运动目标图像采集和视觉特征分析，提取运动目标的动态视觉特征量。根据运动目标边缘差分变换和空间位置关系进行运动图像的特征分离，提取运动目标图像的边缘轮廓特征量。采用统计形状模型进行运动目标图像的二值化分离，构建运动目标图像的灰度直方图。根据灰度直方图中的统计信息进行目标特征检测和动态特征提取，实现运动目标图像的视觉检测和动态识别，有效提取运动目标的关键特征，实现目标特征检测。仿真结果表明，采用该方法进行运动目标图像的特征检测性能较好，对运动目标的动态识别能力较强。     

双目轮式移动机器人的运动目标识别与跟踪

研究在室内相对复杂背景下的运动目标识别与跟踪,采用Hu氏不变矩作为目标特征,通过环形方式搜索种子点进行目标区域生长,在有干扰的情况下检出目标,并估计相对位姿和控制本体机器人快速跟踪目标.用Intel的计算机视觉库OpenCV实现图像预处理、图像分割、孔洞填充、区域生长和特征提取.实验结果表明,系统能对运动目标进行实时稳定快速的跟踪,适用性强.     

一种基于Snakes方法的人脸五官几何特征提取新算法

本文对传统Snakes方法的能量函数进行了改进：增加了对Snakes曲线进行形状限定的能量项,用来约束Snakes曲线变化时的形状,使之更容易与相应人脸特征吻合;改进了其中的图像能量项,采用图像颜色色度梯度取代图像灰度梯度构造图像能量项,由于色度梯度体现了颜色的本质信息,这种改进有利于Snakes曲线正确收敛于颜色本质差异大的的地方即图像真实轮廓处。实验结果表明,改进后的Snakes用于人脸特征提取鲁棒性强。     

基于Netlogo的群体暴力建模与实现

为了更加形象而深入的研究群体性暴力行为的形成原因和演化过程,本文在对原有的研究基础上,用一种新的模型对群体性暴力事件进行研究,在该模型中引入了影响人行为的三个因素:不满、理性、威慑。分析个体暴力行为的实施则主要受到这些方面的影响。     

一种面向弱小目标检测的序列星图配准算法

对于星空观测CCD相机获得的序列图像,由于相机姿态的变化使得图像存在全局运动,空间目标的运动与背景恒星的运动混淆在一起,增加了空间目标检测的难度,为了有效地对空间弱小目标进行检测,提出了一种序列星图配准算法。首先,对图像进行预处理,包括成像传输通道不同导致的辐射不均匀性校正和空间杂散光辐射校正;然后,利用序列图像一一对应的高亮恒星星像质心作为特征点计算全局运动参数;最后,提出了一种基于星像质心坐标矩阵的星图配准算法,将星图转换为星像质心坐标矩阵的形式,利用全局运动参数对星像质心坐标矩阵进行处理,进行星图配准,同时对背景恒星进行滤除。算法能够有效地克服恒星和杂散光的干扰,而且在配准过程中将对星图的处理转化为对星像坐标矩阵的处理,省略了配准过程中的图像重采样与变换步骤,节约大量的运算时间,配准后的图像在对恒星背景进行滤除的同时,在一定程度上降低了弱小目标检测的难度。     

公共场所暴力事件分布式自动检测系统设计与实现

本文首先根据实际需要,设计基于分布式网络视频安防监控系统;其次,详细描述具有图像分析功能摄像机工 作原理与流程,完善暴力事件自动检测系统;最后,结合光流场变化情况及运动目标聚集状态判断是否存在暴力行为。实验表 明,该嵌入式系统识别准确性好、实时性强、可靠性高。     

复杂背景下基于图像融合的运动目标轮廓提取算法

运动目标轮廓的有效提取对于目标识别、跟踪和行为的理解等后期的处理是非常重要的。受背景复杂性的影响，当背景灰度和运动目标的灰度相近时，提取的运动目标易产生空洞，某些部位无法完全恢复。根据帧差法的基本原理，提出了一种针对复杂背景的运动目标检测、轮廓提取方法。首先，对图像进行滤波处理，采用最大方差比阈值法消除了剩余部分噪声和背景，然后在三帧时间差分法基础上，利用序列中多帧图像融合运动信息，并确定参考区域，通过对原图像进行回扫描，最终提取出完整的运动目标轮廓。实验结果验证了算法的稳健性和有效性。