基于肤色分割与改进Adaboost算法的人脸检测

针对低分辨率的视频监控图像在复杂环境中不能有效地将人脸检测出来,提出结合BP神经网络的肤色训练和肤色分割,形成一个检测兴趣区域,利用改进的Adaboost算法来完成人脸检测。实验结果表明,改进的方法提高了人脸检测的准确率,降低了视频监控图像的误检率。     

基于特征融合和集成学习的隧道内车辆视频识别方法

随着数字视频技术在交通领域的广泛应用,视频车辆识别成为了一个"ITS"领域的基础问题.视频图像中的车辆识别是一个典型的分类学习问题,针对这一问题,提出一种基于特征融合和集成机器学习的车辆识别算法.该方法首先获取视频序列中的兴趣区域;然后对兴趣区域提取纹理特征、Hu不变矩特征和小波特征,将这些特征组合成一种新的特征向量;然后将组合特征向量作为BP神经网络输入进行训练得到基分类器,最后利用Adaboost方法将BP神经网络集成得到强分类器.对所用方法进行了实验对比分析,其统计正检率、误检率、漏检率以及准确率等多参数结果均优于其他两种算法,实验验证该方法具有较好的识别率和鲁棒性.     

基于OpenPose的摔倒行为检测技术研究

针对摔倒检测难、检测精度低、误检率高等问题提出了一种基于骨骼姿态关键点和卷积神经网络的摔倒检测算法.该算法通过OpenPose对连续n帧中的运动目标进行关键点检测,以VGG预训练网络作为骨架,对运动目标进行姿态特征提取,并将所提取的姿态特征以支持向量机的方法进行分类实验,有效区分坐、躺、蹲等与摔倒相似的行为.测试所使用的数据集包括一系列自建摔倒视频并结合包括走、蹲、躺、坐、跳等五种非摔倒行为.检测结果的灵敏度为96.52％,特异性为96.37％,相比同类检测算法有较大提升.     

基于类间距离和准则的镜头分割

镜头切换检测是视频检索研究领域中一项基本的、重要的技术.然而传统的镜头边界检测方法都只考虑了视频相邻两帧的信息,没有充分考虑到视频序列中前后的连续性,从而容易导致误检测.基于此,提出了一种基于类间距离和准则对镜头边界进行检测的新方法,该方法能够充分利用视频序列中的连续性信息,克服传统镜头边界检测方法的不足,有效地提高了检出率及精确率.大量实验表明,该方法是行之有效的.     

基于形态神经网络的高分辨率卫星影像车辆检测

提出了一种从高分辨率全色卫星影像中提取车辆目标的形态神经网络方法.在这种方法中,使用了形态共享权神经网络(MSNN)把道路上的图像像素点集区分为车辆目标和非车辆目标.为了提高搜索效率和减少误检报警,还设计了一种形态预处理算法来获取候选兴趣域.文中采用0.6 m分辨率的QuickBird全色数据进行了实验,实验结果表明提出的方法具有较好的检测性能.     

基于新增haar特征和改进AdaBoost的人脸检测算法

为了提高base haar特征和原始AdaBoost算法的检测率并降低其误检率,提出一种改进型人脸检测算法。该算法采用新增haar-like特征,改进弱分类器选取方式和权重更新方式的AdaBoost算法,构建分类性能强大的级联分类器实现对人脸的有效检测。实验对比证明,与原始AdaBoost算法相比,新增haar-like特征方法检测率提高了1.1%,误检率降低了2.45%;改进AdaBoost算法检测率提高了2%,误检率降低了5.11%;同时新增haar-like特征并改进AdaBoost算法方法检测率提高了4.22%,误检率降低了7.56%。     

基于视觉及多特征的前方车辆检测算法

针对现有视频车辆检测算法受光照、噪声等环境因素影响大,漏检和误检率高,难以同时满足鲁棒性及实时性的问题,提出了一种完整的前方车辆检测算法.该算法在改进的Hough变换提取车道线的基础上,首先对图像进行自适应二值化处理,通过腐蚀、膨胀法滤除干扰点;使用简洁有效的方法进行阴影线的合并及ROI区域的提取;算法利用目标区域内的信息熵、车尾对称性特征对感兴趣区域(region of interest,ROI)进行筛选和判别,降低了算法的漏检和误检率;使用改进的Robinson方向检测算子提取车辆边界,取得了较好的效果.结果表明:在处理分辨率为640×480的视频时,检测正确率89%,运算速度平均为17.6帧/s.     

用于内河船舶目标检测的单次多框检测器算法

针对传统目标检测算法在内河水运环境受外界条件影响过大的问题,本文提出了基于单次多框检测器的内河船舶目标检测方法。单次多框检测器模型基于卷积神经网络,使用全图各个位置的多尺度区域特征进行回归,使图像可以直接作为网络的输入,避免了由于波浪、树叶晃动等外界因素产生的误检。同时,对于内河船舶样本不足的问题,应用样本增强和迁徙学习的方法训练船舶目标检测的网络模型,有效缓解了训练过程中的过拟合现象,取得了较好的检测效果。经内河不同地区的多组船舶视频检测表明:此方法具有更好的鲁棒性和更低的误检率,船舶的识别率均超过了90%,比传统的背景建模算法提高16%以上。     

基于改进Mask R-CNN的交通监控视频车辆检测算法

针对交通监控视频车辆检测常易受到遮挡导致目标车辆出现漏检或误检的问题,提出一种基于改进Mask R-CNN的交通监控视频车辆检测算法. 采用基于bottleneck结构的主干网络,提高主干网络提取特征的能力; 通过基于预测mask分数的掩码分支,融合目标的类别分数和掩码质量分数,提高车辆的掩码质量; 通过基于Arcface Loss的目标检测损失函数设计,提高不同特征之间的可判别性,提高目标的检测精度. 实验结果表明,改进的Mask R-CNN模型可更好地检测到被遮挡的车辆,目标车辆的检测精度超过Faster R-CNN、YOLO v3和Mask R-CNN模型,可解决目标车辆漏检或误检问题.     

基于模糊积分特征的红外图像运动目标检测算法

提出了一种新颖的融合红外图像的亮度和纹理特征进行运动目标检测的算法。算法使用模糊数学理论中的Sugeno模糊测度和积分技术将图像的亮度特征与局部二元模式纹理特征结合进行运动前景/背景分类,实现了低信噪比、黑白级反转等复杂背景条件下的准确目标提取。通过实验分析比较了不同检测算法的检测结果,实验数据表明,该算法能够以高检测率、低误检率获得运动目标,为进一步的目标识别或跟踪提供了保障。     

复杂环境下运动摄像机稳定跟踪运动目标算法

在复杂环境中,运动摄像机跟踪运动目标是一项相当困难的工作。在基于目标颜色特征的Mean Shift跟踪算法中,引入感兴趣区域（ROI,Region of Interest）,减少背景干扰及降低计算消耗。提出基于目标强度和目标面积的目标危机判别函数,对强干扰、遮挡情况进行识别;采用直方图维数和量化等级数自适应选取策略解决强干扰,采用子区域搜索选优策略解决目标遮挡和重新捕获的问题。为使被跟踪目标锁定在摄像机视野中央区域,采用基于速度调节的闭环控制模型,驱动PTZ摄像机,跟踪运动目标。实验结果表明,算法对背景干扰和遮挡具有较强的适应性,摄像机可以平滑稳健地跟踪快速运动目标,而且系统计算代价小,完全达到了实时的运行速度。     

基于语料库的纠正性反馈

采集了60节英语专业和非英语专业精读课的语料,在探讨纠正性反馈与二语习得的关系后,从纠正类型、纠正方式和纠正频率3方面,对比分析了教师纠正性反馈语的使用情况.研究发现,语法错误占错误总数的比例最大,但教师的纠正频率最低;教师最常用的纠错方式是重述,之后是形式协商和明确纠正;英专学生的错误出现频率比非英专学生低,英专教师的纠正频率明显低于于非英专教师.     

基于B／S模式的工程力学网上考试系统的开发与研究

通过分析工程力学考试方法存在的弊端,从考试系统的建立、系统的组成与开发、系统的使用与特点等方面介绍工程力学网上考试系统的开发设计思路,并综合分析了网上考试系统试题的生成、在线学习和系统维护等多种功能的实现。     

构建区域性《工程机械生产过程工艺计划与实施》特色课程的改革与实践

高职高专区域性特色课程的显著特征是具有区域性知识架构和技能要求。课程针对地方行业岗位知识与技能要求选择教学载体,重构课程内容;教学方法采用任务驱动、教师引导下的学生自主学习;教学手段使用集中式学习模式,形成性考核过程监控,作品检验相结合。构建区域性课程的目的是为了激发学生的学习兴趣,较快地培养学生就业岗位的适应能力,探索新的有效的课程模式。实践证明,区域性特色课程能有效地贯彻市场导向观,有真实可期的教学资源,能比较好的实现区域性人才培养目标,提高课程的有效性。     

基于GSP算法的用户兴趣迁移模式发现方法

针对web用户的浏览行为会随着用户的兴趣变化这一现象,提出一种用户兴趣迁移模式的发现方法。通过定义Web用户的兴趣,引入用户兴趣的挖掘模型,确定将用户访问序列转换为用户兴趣序列的处理过程,最终采用GSP算法挖掘出用户兴趣的迁移模式。实验分析表明,GSP算法对用户兴趣迁移模式的发现是有效的。     

士官电类课程理实一体教学模式的实践

为了提高士官学员学习电类课程的兴趣、增强教学效果,提出了理实一体的教学模式,并在课堂上进行了教学实践．近三年的教学实践表明：理实一体的教学模式符合士官学员的认知规律,有利于激发学员的学习兴趣和培养学员的实践动手能力;同时提升了教员的教学理念,这为士官电类课程教学模式改革提供了一种思路和方法．     

在传感器技术教学中培养学生兴趣

培养学生对专业课程的浓厚兴趣有助于提高教育教学水平,提高人才培养质量。结合传感器技术的教学实践,分析了学生学习兴趣缺乏的原因,提出并详细论述了培养学生学习兴趣的六项措施。     

从诗学角度看林纾译作《黑奴吁天录》

翻译理论的文化学派认为意识形态、诗学及赞助人等因素操控着译者在翻译过程中对原作的改写。从诗学的角度对林纾的《黑奴吁天录》译本进行了个案分析,探讨了中国晚清特定的历史背景下的社会诗学和林纾的个人诗学观对其翻译行为的制约,进而分析了林纾的这一译作对晚睛社会诗学产生的影响。以上研究进一步表明翻译不仅仅是语言转换的过程,更是源语文化和译语文化碰撞对话的过程。     

基于视觉显著性的红外图像弱小目标检测方法

针对复杂背号下红外图像弱小目标检测难题,提出了一种基于视觉显著性的目标检测方法。首先利用基于视觉注意机制的显著性模型计算图像的显著度图,然后根据图像的显著度图确定目标的区域,最后在原图像上确定目标的精确位置,仿真实验结果表明,本文方法能够很好地检测出红外图像中的弱小目标;与常用背景抑制法相比,该方法不仅较好地突显了目标,而且极大地消除了虚警干扰。     

格赖斯合作原则在文本翻译中的应用

格赖斯的合作原则一直被应用于口头会话研究,而翻译作为一种语言交际行为,与口头交际具有本质上的共性即交际性。基于此,该原则对翻译行为同样具有良好的解释力及指导意义,即译者要用符合译语规范和读者期待的方式完整、准确地复制原文信息和风格,目的是最大限度地使译语读者和原作者取得成功交际。