复杂场景下的运动目标检测与分类的研究

本文采用背景差分法分割出运动目标,在背景差分时使用Surendra算法获取自适应的背景图像,并进行一系列后续处理,大大减少了复杂场景下运动目标检测提取过程中常见的空洞问题.然后提出了基于长宽比、空隙率、空隙率变化量的静态特征和动态特征相结合的分类方法,并采用有向无环图SVM多类别分类器进行分类.实验证明该方法对运动目标...     

基于主题模型对象判别特征的场景识别

为了解决场景识别中存在的类内差异性与类间相似性问题,提出一种基于主题模型的对象判别特征的场景识别方法。首先,使用双卷积神经网络模型提取图像的全局空间特征和对象特征;然后用主题模型的方法对对象特征进行描述,将非欧几里得空间中的判别向量投影到欧几里得空间,得到对象判别图像描述符;最后将全局空间特征和对象判别图像描述符相融合,并采用分类器进行分类。实验结果表明,所提出的方法具有更好的场景分类性能。     

基于类编码的判别特征学习

经典的自编码模型(BAE、SAE、DAE、CAE)都是基于输出数据对原始数据的重构,提取输入信息的低维度特征,将该特征用于图像分类不一定能够取得很好的判别效果。利用标签信息,提出了堆叠判别自编码模型(SDcAE),该模型将类编码作为隐层神经元约束加入到堆叠自编码器的训练中,使得隐层学习的特征具有更好的判别能力。同时,将类编码作为判别损失加入到Softmax分类器中,提出了类编码分类器(CEC)。由于类间样本特征误差的降低,该分类器可以取得更好的训练效果,从而提高了最终分类的正确率。实验表明,堆叠判别自编码器和类编码分类器在图像分类中是有效可行的。     

采用时空条件信息的动态场景运动目标检测

为了将动态场景中运动目标与扰动背景线性不可分的问题转换为线性可分问题,提出了负对数非线性核变换方法.该方法通过引入视觉注意机制构建视觉显著性时空域模型,以像素邻域加权条件信息作为分类特征,增强目标与背景的线性可分性,提高动态场景运动目标检测精度.最后结合图像分块建模策略,实现了动态场景中运动目标的高效、实时检测.     

一种基于调和随机权网络与曲波变换的图像分类方法

图像分类是图像处理研究中重要且基本的问题之一,而设计有效的特征提取方法和快速高精度的分类器则是图像分类研究的关键.文中以随机权网络算法为基础,结合多项式函数能有效逼近目标函数相对平缓部分的优点,提出调和随机权网络算法,并以此算法作为分类器,结合快速离散曲波变换和局部判别定位法,给出一种图像分类方法.该方法首先利用快速离散曲波变换提取图像特征,然后依据局部判别定位法对所提取的图像特征降维,最后运用所提出的调和随机权网络分类器识别降维的特征,从而有效实现图像分类.实验表明文中方法具有更高的识别率和更快的识别速度.     

基于序列图像的实时人流检测与识别算法研究

针对可见光下人流检测、识别算法中存在的运动目标分割准确率低、识别效果差等问题,提出一种新的跟踪与识别方法.首先利用序列图像中运动目标时空一致性,将帧间二阶差分(SODP)与边缘检测相结合进行运动目标分割;再根据行人运动模型和运动目标局部性特征,通过粗采样方法快速提取跟踪特征向量;利用运动目标轮廓投影比、形状因子等特征分量,并构造基于人工神经网络的运动目标分类器进行识别.通过对大型商场进行的实际测试表明:该方法在运行效率、识别准确率方面均取得满意结果.同时,算法对于光线、阴影和人流变化等外界因素的影响,具有较强适应性.     

基于特征向量的基本口型分类

提出了一种基于口型特征向量的口型图像分类方法,该方法以口型内嘴唇轮廓特征为基础提取图像中的口型特征向量,并在此特征向量的基础上分析研究了不同聚类算法采用不同特征向量表示时的口型图像分类效果,建立了基本的口型特征库.     

结合Fisher判别分析和稀疏编码的图像场景分类

视觉词典法是当前广泛使用的一种图像表示方法,针对传统视觉词典法存在的表示误差大、空间信息丢失以及判别性弱等问题,提出一种基于Fisher判别稀疏编码的图像场景分类算法.首先利用近邻视觉词汇重构局部特征点,构建局部特征点的非负稀疏局部线性编码,从而有效地利用图像的空间信息;然后在非负稀疏局部线性编码的基础上引入Fisher判别约束准则,构建基于Fisher判别约束的非负稀疏局部线性编码模型,以获得图像的判别稀疏向量表示,增强图像稀疏表示的判别性;最后结合支持向量机(SVM)分类器实现场景分类.实验结果表明,该算法提高了图像稀疏表示的特征分类能力以及分类性能,更有利于场景分类任务.     

小波系数特征的目标识别方法

提出一种基于小波系数特征的目标识别方法.通过对图像的小波变换系数进行有选择的保留和抛弃,并对保留的系数进行非线性的处理来突出目标的主要轮廓信息,归一化处理后提取出目标的特征向量;将该特征向量应用于支持向量机进行分类识别.实验证明该方法有效的改进了目标识别效果.     

基于区域提取与改进LBP特征的运动目标检测

树叶晃动、光照变化等自然场景下的动态背景会影响运动目标检测的准确性,区分动态背景和前景目标的变化是复杂场景下运动目标检测的首要任务.针对现有的前景提取算法逐点提取前景从而导致计算资源浪费的问题,提出了一种区域提取与改进LBP(Local Binary Patterns)纹理特征相结合的运动目标检测算法.首先,将图像分为大小相等的图像块,利用各图像块的统计特性建立核密度估计(Kernel Density Estimation,KDE)模型,并用KDE模型估计出前景区域.然后,计算前景块中所有像素点的改进LBP纹理特征直方图.最后,通过直方图匹配提取所有的前景像素实现目标的精确提取,并用概率模型更新背景.实验结果表明,该方法在快速提取运动目标前景区域的同时能够消除大部分动态背景产生的干扰,相比传统算法更适用于自然场景下的运动目标检测.     

一种基于分布的形状特征描述子

形状特征描述在基于内容的图像检索与识别研究中具有重要地位,文中对图像检索及识别中常用的形状描述进行了介绍。提出一个新的基于区域中心分布的方案来对图像形状特征进行描述,该描述子以待识别对象的区域二值图像的中心点为圆心,将各点到圆心的距离进行规范化处理,统计落入以区域中心为圆心的各环内的点数与总像素点数n的比例,从而形成一个基于中心分布的形状特征向量。经过数学证明该描述方案提取的形状特征具有缩放、旋转和平移不变性。文中通过使用该方案提取的图像特征进行图像识别检索实验,取得了理想的实验结果,说明了它是一个有效的图像区域形状描述子。     

基于多特征的图像检索研究

为了有效地检索图像,基于内容的图像检索技术应运而生。利用直方图表达图像的颜色特征,利用Gabor滤波器组提取图像的纹理特征,在此基础上又提出综合利用颜色特征和纹理特征共同进行图像检索的方法。实验结果表明,综合特征检索的效果比单一特征检索的效果好。     

一种基于图的人脸特征提取方法

当前主流特征提取方法主要从全局特征或局部特征出发实现降维。为了能充分反映样本的全局特征和局部特征,提出基于图的人脸特征提取方法。该方法首先通过对训练样本进行学习得到最佳投影方向,该方向保证投影后的样本类内紧密而类间松散;然后将测试样本映射到最佳投影方向上并利用最近邻分类器进行样本类属判定。标准人脸库上的比较实验结果证明了所提方法的有效性。     

语义特征造型系统中特征模型转换的研究

通过对新一代的语义特征模型的分析,参考Bidarra等人的研究成果,运用有效性标准,确立语义特征造型中特征转换的方法,在采用数学方法基础上,提出了怎样在数学模型中把设计特征表示转换成加工特征表示。设计过程中的设计特征由一组具有几何特征的面和一组属性（包括维数和具体特征）表示。加工过程中的加工特征由许多面和这些加工操作中面面之间有意义的关系来表示。特征转换中采用数学方法,能够在集合运算中形成加工特征,特征相交这种困难问题也可用数学描述,并且理论上能够转换,从而提高产品模型的可编辑性和易编辑性。     

基于局部特征识别的特征有效性维护方法

缺乏特征模型的有效性维护功能已经成为目前特征造型系统存在的一个严重而亟待解决的问题.在对特征有效性条件进行深入分析的基础上,提出了一个基于扩展属性邻接图（extended attributed adjacency graph,简称EAAG）的特征有效性表示方法,特别是提出了基于局部特征识别的特征有效性维护新方法.该方法不仅能够自动判别特征的有效性是否被破坏,而且能确定导致特征无效的原因和遭破坏后特征的状态,从而能够根据用户的意图自动维持特征模型的有效性.     

基于分布距离的特征聚类方法

为降低特征空间维数,提出了一种基于分布距离的文本特征聚类方法,通过将特征空间中分布距离相近的特征聚合,来实现降维。在TanCorpusV1.0语料库上实验表明,当将特征空间维数降低至原空间的近10%时,用SVM作为分类器,获得了比特征提取方法高的分类精度。     

基于距离和曲率特征的三维模型检索研究

针对采用单一特征描述基于内容的三维模型检索时检索精度不高的问题,结合全局描述的距离特征和局部描述的曲率特征,提出一种新的三维模型检索算法,通过距离特征相似性和曲率特征相似性的加权和,确立模型新的相似度匹配。仿真实验结果表明,相对于单一形状特征的模型检索,该检索算法能够获得更准确的检索效果。     

基于痕迹的特征模型解释技术研究

提出了一种基于痕迹的特征模型多重解释新方法,通过一次分解两次组合形成零件所有可能的制造特征模型,首先,制造特征模型中的特征被分解为最小国呀体;然后利用残留在最小加工体中的特征痕迹,重构零件所有可能的制造特征;根据制造特征模型的存在条件,建立制造特征模型方程,该多解方程的解就是零件制造特征模型的多重解释。     

基于图像特征匹配的商品识别算法

基于条形码的结帐系统存在操作繁琐等一些问题,为了解决零售业结账服务中排队的难题,提出一种以SURF(Speeded Up Robust Features)特征匹配为主,主颜色特征数字编码分类、形状特征数字编码分类为辅的商品快速识别算法。基于特征的方法具有压缩信息量、精度高等优点,成为目前研究的热点。但是传统图像特征识别算法,存在特征维度多、计算量大、运行速度慢等缺点,限制了其应用。本文将其中的主颜色和形状特征进行数字编码分类,之后利用高效识别算法SURF进行准确识别,很好地克服了以上缺点。实验表明,本文算法运行速度快,识别性能好,为零售业的结账服务提供了便利。     

自由曲面特征的定义与识别技术的研究

结合自主开发的HUST-CAID（哈尔滨理工大学计算机辅助工业造型设计）系统的特点,引入自由曲面特征,给出了自由曲面特征的参数化定义,并在此基础上对自由曲面特征识别进行研究,先是给出自由曲面特征识别的定义,接着提出了基于曲线的特征识别的算法。该方法将基于曲线的特征以二维参数的形式给出定义,使其能在二维平面上研究,通过重构特征的剖面模板库,从而利用目标特征与模板特征匹配实现了特征识别。