基于颜色纹理直方图的带权分块均值漂移目标跟踪算法

融合了传统的颜色直方图并基于局部二元模式表示的纹理特征来表示跟踪目标,提出一种基于颜色纹理直方图的带权分块均值漂移目标跟踪算法.为了更好地解决目标遮挡和姿势改变的问题,在跟踪过程中将跟踪目标分割成多个互不遮挡的矩形分块,对每一个矩形分块独立采用基于背景权重的均值漂移算法,并结合每一个分块求得的最佳目标位置得到目标物体在...     

基于形状特征及纹理特征的中药材检索方法

为有效提取中药材图像的特征,提高中药材图像分类准确率并提升检索性能,对中药材图像的梯度方向直方图形状特征和局部二元模式纹理特征进行研究,对2种特征进行维数改进,提出一种基于形状特征和纹理特征的中药材检索方法。使用改进的图像梯度方向直方图和分块局部二元模式进行形状及纹理的特征提取;对提取得到的特征向量进行线性组合;采用一对一方式构造多分类器,使用支持向量机进行分类检索。实验结果表明,组合降维特征提取算法能在中药材图像数据集中取得较好的识别效果。     

基于单演局部主方向能量模式的人脸识别方法

针对人脸识别中不能有效利用图像局部能量信息的缺点,提出一种基于单演局部主方向能量二元模式的人脸识别方法。首先应用主元成分分析方法求取单演局部主方向能量,然后对单演局部主方向能量进行局部二元编码。在此基础上进一步分块,求取直方图,最后运用基于分块的线性判别方法进行降维,增强特征判别能力。实验结果表明,在AR和ORL人脸库上,单演局部主方向能量二元模式方法比单演幅值二元模式方法有更好的识别性能,这说明该方法能够有效提取图像的判别特征,提高系统的识别性能。     

基于分块特征收缩的行人检测方法

针对基于梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征和局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)特征的行人检测存在特征向量维度大、检测精度有待提高的问题,提出了一种分块特征收缩的行人检测方法。首先将样本图像划分成多个大小相同的重叠分块;然后提取各分块的HOG和LBP特征,并将两种特征融合作为分块的特征,通过该特征来训练分块分类器,根据分块分类器的行人检测精度对分块进行排序,选取检测精度较高的分块进行特征收缩;最后将特征收缩后的分块特征向量连接在一起作为最终用于行人检测的特征。在INRIA公共测试集合上的实验结果表明,该方法在降低了特征向量维度的同时提高了行人检测精度。     

基于分块非等区间局部累加直方图的实时视频检测

结合帧图像的颜色特征对视频检测技术进行了探讨，提出了一个基于分块非等色调区间局部累加直方图的实时检测新算法，并据此设计、实现了一个广告实时检测统计系统。实验表明该算法实时性好、检测率高，具有较高的实用价值。     

采用金字塔纹理和边缘特征的图像烟雾检测

目的 与传统点式感烟器相比,图像烟雾检测具有响应速度快、非接触等显著优势,但烟雾形状、色彩、纹理千差万别,造成现有算法推广性能不好,亟需提高特征推广性能.为此提出了一种采用图像金字塔纹理和边缘多尺度特征的烟雾检测算法.方法 首先,该算法将图像进行金字塔分解,然后在每层图像上提取局部二元模式(LBP)和边缘方向直方图(EOH),采用不同池化方法得到金字塔局部二元模式(PLBP)和金字塔边缘方向直方图(PEOH)序列特征,分别用于表征烟雾纹理和边缘信息,首尾相连这些直方图后,采用支持向量机(SVM)进行训练、识别烟雾.结果 这金字塔纹理和边缘特征具有很好的分类性能,能够在比较大的图像库上达到94%以上的检测率和3.0%以下的误报率.结论 本文算法提取的纹理、边缘特征,对光照、尺度具有一定不变性,实验结果也表明本文特征对烟雾检测具有较好的推广性能.     

基于LBPV的旋转不变纹理分类算法

目前纹理分类算法普遍存在分类率低、耗时长的问题,改进局部二元模式(LBP)直方图算法,引入LBPV算子,结合新的全局匹配穷尽搜索方案,可弥补LBP只提取局部旋转不变纹理特征的不足,采用基于LBP特征估测主方向和特征降维的方法,则可以大大降低计算复杂度。仿真结果表明,相对于传统的LBP特征提取算法,改进的算法具有更高的纹理识别效率。     

基于局部颜色-空间特征的图像检索方法研究

研究均匀分块颜色直方图和累加颜色直方图的特征提取方式,分析其在考虑颜色统计分布和颜色空间分布问题上的优点和缺点,实现均匀分块颜色直方图和累加颜色直方图特征提取方式的图像检索,并在此基础上对特征提取方式进行改进,提出一种基于HSV非均匀量化分块颜色直方图的算法,并对该算法进行验证。研究结果表明,该算法改善了颜色特征缺乏空间信息的缺点,并验证了基于HSV非均匀量化分块颜色直方图的算法相对于均匀分块颜色直方图和累加颜色直方图有较好的检索精度。     

基于局部和全局特征相融合的切变镜头自动检测算法

提出一种改进的基于局部的亮度差异直方图的方差和全局的灰度直方图帧差相融合的切变镜头自动检测算法,该过程由滑动窗口中相邻两帧的融合特征差值与自适应阈值的比较来自动进行切变检测。提取帧的分块亮度差异直方图的方差作为局部特征,这样既可以避免闪光灯和运动的干扰,又可以增加特征的空间信息;同时提取帧的灰度直方图作为全局特征;接着将二者相互融合,通过和自适应阈值比较来进行切变检测。对大量视频进行实验,结果表明该算法对切变检测具有良好的检测性能,对运动及闪光灯具有较好的鲁棒性,易于实现。     

基于多尺度特征和嵌套级联Adaboost的车辆检测

为提高车辆检测的速度和准确性,提出了一种基于多尺度方向梯度直方图(HOG)和多尺度多块局部二进制模式(MB-LBP)两种特征与嵌套级联Gentle Adaboost的车辆检测算法.分别使用积分直方图和积分图像加速提取多尺度HOG和多尺度MB-LBP特征.基于两种特征为Gentle Adaboost构建两种弱分类器,并采用嵌套级联Gentle Adaboost分类器提高检测率和检测速度.仿真实验结果表明:相比于现有的几种车辆检测算法,提出的算法检测速度更快,且检测精度和召回率更高.