基于改进Hausdorff距离的人脸匹配方法

提出了一种基于改进Hausdorff距离的人脸相似度匹配的方法,该方法首先将人脸划分为脸型、双眼、鼻、嘴等几个特征点集,分别计算各部分的改进Hausdorff距离,然后进行加权计算相似度。利用该方法,在ASM（主动形状模型）定位人脸的基础上进行了人脸检索。实验表明,利用人脸相似度计算方法对人脸特征库进行搜索,达到了较好的效果。同时结合ASM自动人脸检测,本方法可以全自动完成人脸匹配,应用于人脸识别及数字娱乐等领域。     

基于三元空间融合的模糊人脸图像特征相似度识别

提出一种基于三元空间融合的模糊人脸图像特征相似度识别方法.通过建立模糊人脸图像特征相似度投影矩阵,将模糊人脸图像映射到同一个特征表示空间,得到维数一致的特征向量;针对10种LIH特征相似度进行分析,确定模糊人脸图像特征相似度信息能量百分比;使用三元空间融合技术中编码的方式描述模糊人脸图像中的特征描述子,基于三元空间融合提取局部特征描述子;通过设计对称表示相似性度量方法,取得最完整的特征相似度识别结果.实验结果表明,该方法可以实现模糊人脸图像特征相似度精准识别,其特征相似度识别分辨率明显高于传统方法.     

一种改进的贝叶斯人脸识别算法

本文对人脸识别的贝叶斯方法ML中相似度计算公式进行了简化，对数据集的训练和人脸图像的预处理进行了修改，提出了一种改进的贝叶斯人脸识别算法SML。在FERET人脸图像库的子集和南大人脸图像实验库上对识别算法进行了测试和比较。实验表明，SML算法提高了ML算法的效率，克服了ML算法计算效率不高的缺陷，而且SML的识别效率明显高于PCA方法。     

头部多角度人脸快速跟踪算法DSP实现

针对传统驾驶员疲劳检测人脸跟踪算法复杂,DSP实现时实时性不强,不能有效地实现多角度人脸跟踪的问题,提出了一种快速人脸跟踪算法.该算法通过对YCbCr肤色模型进行图像预处理、肤色检测,提取人脸区域,通过对亮度信号Y进行统计运算,判断人脸边界,再进行相似度判断,从而实现人脸区域的跟踪.实验结果表明,该方法简单、鲁棒性强,能够快速地实现彩色图像人脸多角度跟踪.     

DFM-GAN网络在跨年龄模拟的人脸识别技术研究

针对年龄变化对人脸识别率影响的问题,结合生成式对抗网络（Generative Adversarial Network,GAN）与深度特征迁移提出一种跨年龄人脸生成方法DFM-GAN（Depth Feature Migration GAN）,并进行跨年龄模拟人脸验证实验研究。首先通过卷积编码器将真实样本映射到特征向量,然后利用反卷积生成器将向量投影到独热编码年龄条件下的人脸集合,通过在特征空间中迁移数据库样本人脸纹理风格、语义特点等属性,模拟生成待检人员在不同年龄段的面部图像,减少与数据库样本之间的差异性。同时通过高斯边缘模糊的方法对样本数据集做预处理,引入边缘提升对抗损失函数,使生成图像具有更为清晰的边缘,对生成图像进行局部颜色直方图匹配,增加对比度,达到提高跨年龄人脸识别性能的目的。进行了单样本不同年龄实验与指定年龄多样本实验,以人脸相似度与人脸距两项指标进行实验测量,结果表明：跨年龄数据样本经过DFM-GAN生成后的人脸图像,相似度平均提高了19.24个百分点,人脸距离平均减少了0.451,在跨年龄人脸识别方向具有较好的可行性和一定的实际意义。     

使用稀疏加权平均脸及对称脸解决单样本问题

在人脸识别中,传统有效的鉴别分析方法需要更多样本评估类内散度信息。由于人脸的单样本问题,导致某些经典的方法如 Fisherface 和 Eigenface 等失效,解决的方法通常是生成各种虚拟样本来扩充训练集以实施这些算法。针对这个问题,根据人脸的对称相似理论,人脸样本的相关变化信息可以从它的对称脸上提取,提出组合原始训练样本及它的虚拟平均脸、对称脸作为训练样本集,应用稀疏理论进行加权积分融合,分两步进行识别的方法,并在 ORL 和 FERET 人脸数据库做了对比实验。实验结果表明,该方法比现有一些突出效果人脸识别方法更好,并具有一定的鲁棒性。     

基于多模态信息融合的新闻图像人脸标注

针对传统新闻图像中人脸标注方法主要依赖人脸相似度信息,分辨噪声和非噪声人脸能力以及非噪声人脸标注能力较差的问题,提出一种基于多模态信息融合的新闻图像人脸标注方法。首先根据人脸和姓名的共现关系,利用改进的K近邻算法,获得基于人脸相似度信息的人脸姓名匹配度;然后,分别从图像中提取人脸大小和位置的信息对人脸重要程度进行表征,从文本中提取姓名位置信息对姓名重要程度进行表征;最后,使用反向传播神经网络来融合上述信息完成人脸标签的推理,并提出一个标签修正策略来进一步改善标注结果。在Label Yahoo! News数据集上的测试效果表明,所提方法的标注准确率、精度和召回率分别达到了77.11%、73.58%和78.75%,与仅基于人脸相似度的算法相比,具有较好的分辨噪声和非噪声人脸能力以及非噪声人脸标注能力。     

基于SIFT特征的人脸识别方法

根据人脸识别中对高独特性的人脸特征的要求,提出一种改进的基于SIFT算子进行人脸识别的方法,结合K-means聚类的模式匹配策略,采用局部相似性和全局相似性的计算方法对人脸图像进行相似度匹配,并在匹配过程中使用基于概率统计的权值赋予方案和相似度的平方来提高识别的准确性。实验结果证明,该方法具备鲁棒性和有效性。     

多视角2.5维人脸数据的自动配准与三维融合*

提出了一种有效的从三视角2.5维人脸图像到完整三维人脸模型的融合方法。首先用ICP(迭代最近点)方法对三视角人脸图像上手动选取的特征区域进行粗配准,然后用一种调整能量最优方法进行精确配准,最终合成完整的三维人脸模型。通过对融合结果进行相似度测量,实验说明了方法的有效性和优越性。     

对表情鲁棒的面部轮廓线3维人脸识别

目的表情变化是3维人脸识别面临的主要问题。为克服表情影响,提出了一种基于面部轮廓线对表情鲁棒的3维人脸识别方法。方法首先,对人脸进行预处理,包括人脸区域切割、平滑处理和姿态归一化,将所有的人脸置于姿态坐标系下;然后,从3维人脸模型的半刚性区域提取人脸多条垂直方向的轮廓线来表征人脸面部曲面;最后,利用弹性曲线匹配算法计算不同3维人脸模型间对应的轮廓线在预形状空间(preshape space)中的测地距离,将其作为相似性度量,并且对所有轮廓线的相似度向量加权融合,得到总相似度用于分类。结果在FRGC v2.0数据库上进行识别实验,获得97.1%的Rank-1识别率。结论基于面部轮廓线的3维人脸识别方法,通过从人脸的半刚性区域提取多条面部轮廓线来表征人脸,在一定程度上削弱了表情的影响,同时还提高了人脸匹配速度。实验结果表明,该方法具有较强的识别性能,并且对表情变化具有较好的鲁棒性。     

基于小波多分辨率分析的 PDF417 定位算法

为提高二维条码自动检测定位的效率, 提出了一种利用小波多分辨率分析进行 PDF417 二维条码自动检测定位的新方法, 该方法在高频子图基于特征向量利用纹理相似性原理, 采用区域增长法产生二维条码数据区域的候选子区域集合, 然后在低频子图利用二维条码的起始符、终止符及其边界特征对候选子区域进行验证, 最后得到二维条码在图像中的位置. 实验证明该方法能准确定位受到不同污损程度的二维条码图像, 特别在污损程度高的情况下, 该方法具有独特的优势.     

基于聚类的镜头边界检测算法

镜头边界检测是基于内容视频检索的重要组成部分。为从不同类型的视频中有效地检测出视频镜头边界,提出一种视频镜头边界检测算法。通过视频帧图像的颜色特征,得到视频的相似性矩阵,根据突变镜头和渐变镜头在Affinity Propagation聚类结果中的不同特点,运用双阈值法检测镜头边界。实验结果表明,该算法从视频的本身信息分布出发,能自动快速地检测出镜头边界。     

一种基于小波变换提取拐点的手写签名认证方法

为了对手写签名进行准确认证 ,介绍了一种基于小波变换的用于提取手写签名笔划坐标 -时间曲线拐点的手写签名认证方法 ,该方法首先采用以高斯函数的二阶导数作为小波基的小波变换技术来进行拐点提取 ,由于变换后的曲线可以近似认为是原函数的二次导数曲线 ,它不仅能够从签名笔划曲线中准确可靠地提取出具有特殊意义的拐点 ,并具有分辨尺度可调的优点 ,从而提高了认证的普适性 ;然后以该方法为基础 ,进行不同签名之间拐点序列的匹配 ;最后再利用提取的拐点来对签名进行分段和段 -段对应处理 .若由于利用拐点分段能体现出各分段局部相似性与稳定性不同的特点 ,因而拉开了真伪签名之间的差距 ,若进一步与动态时间弯曲算法相结合 ,即可取得比较满意的认证效果 .     

基于小波包的奇异信号检测方法及仿真

高压电器设备的故障大多与绝缘有关，而局部放电是造成绝缘损坏的主要原因之一。如何有效地从噪声和干扰中准确提取局部放电信号的特征，是绝缘故障在线检测的关键。针对高压电缆中的局部放电信号检测问题，提出了一种基于小波包的奇异信号检测方法。首先，分析后得到窄带信号和奇异的放电信号在小波包变换下会表现出截然不同的特性，然后利用这个特性，采用小波包的方法有效地抑制窄带干扰，并从噪声中提取出奇异的局部放电信号。仿真结果显示出在两项指标中，同步性指标大于99％，相似性指标大于90％，这证明了该算法能够从噪声和干扰中，有效地检测并提取出高压电缆中的局部放电信号。     

交通流视频检测中车辆的检测与跟踪

交通流视频检测技术是实现城市交通现代化管理的核心技术之一,也是智能交通系统的重要组成部分.使用改进混合高斯分布模型来表征图像帧中每一个像素点的亮度特征,使用绝对值差分提取出运动车辆的轮廓,采集目标的轮廓特征等数学特征,采用相似性算子跟踪多运动目标,采用面积阚值排除非车因素的干扰.最后在城市交通流实况检测中验证算法.     

基于洛仑兹信息度量的三维曲面相似性判别

针对立体赤足迹身份鉴别的需要，提出了一种基于洛伦兹信息度量的三维曲面相似性判别方法。以高斯曲率和法向量为随机变量，将洛伦兹曲线扩展为三维，得到洛伦兹曲面。以两洛伦兹曲面所夹体积来反映两三维曲面高斯曲率和法向量分布的差异，依此构成了三维曲面的相似性判别方法。对立体赤足迹表面的相似性判别实验表明，该判别方法有效。     

一种有效的体育视频目标跟踪算法

论文研究了面向体育视频的运动目标跟踪技术,提出了一种最优化的混合跟踪方法。首先,采用粒子滤波算法来预测运动目标的初略位置,通过比较预测位置上的目标同目标模型之间的相似度,当相似度小于一定的阀值时,认为目标运动模型发生了根本变化,需要启用新的运动模型;当相似度大于一定的阀值时则认为目标运动模型没有发生大的变化,不需要启用新的运动模型,通过这种方式找到目标的最优化运动模型。最后将最优化的运动模型用于基于核的均值转移算法中,从而获得运动目标的精确位置。     

基于相似性滤波的红外小目标检测

针对天空红外图像的特点,利用背景像素点和目标像素点的灰度值在空间分布上与其邻域像素灰度值之间的差异,提出相似性滤波的方法,相似性滤波的方法,算法简单,图像中的背景干扰能够被极大抑制,图像中点目标的对比度和图像的信噪比被显著提高。为减小噪声影响,一种自适应的噪声处理方法被给出,它对图像中的高斯噪声和脉冲噪声分别处理,在提高去噪效果的同时保留了图像的边缘信息。仿真结果表明提出的算法对红外点目标的背景具有极好的抑制能力。     

双焦立体图像对像素级匹配*

介绍了基于双焦成像的同名点匹配方法,即利用区域匹配法以及灰度相似度判据,对图像对中同名点进行像素级匹配,并对区域搜索进行了改进,减少了运算量,提高了匹配速度.     

基于粒度变换的多范畴复杂信息分类方法

针对大数据处理中多范畴复杂信息处理能力弱的问题,提出一种基于粒度变换的多范畴复杂信息对象的分类方法。首先在分类中引入映射表和误分类率阈值,然后构建等价类,设定对应不同范畴的属性,通过多种无损粒度变换和有损粒度变换的计算分析,获得多范畴复杂信息对象约泛化算子,并依此计算多范畴复杂信息分类对象的误分类率,并依误分类率对分类对象进行标引,实现有效分类。此方法在一定程度上解决多范畴复杂信息对象的分类问题,通过与另一套多范畴分类测试系统MCTS的对比,验证建立在此方法基础之上的多范畴复杂信息分类系统在误分类率上有较明显的优势。