基于安卓平台的限速交通标志的检测和识别

利用Android软硬件平台,设计并实现了一种融合颜色和形状特征的实时限速交通标志检测和识别系统。为了使检测和识别达到实时精确的标准,参考多种基于颜色和形状的检测算法以及分类算法,在检测阶段,选择在RGBN颜色空间进行分割后再结合本文提出的离心度的几何不变量进行形状筛选实现限速标志定位,在识别阶段,采用改进的动态阂值多模板匹配算法实现限速标志分类。实验表明,该检测和识别算法适用于移动平台,并且速度快,精度高。     

融合颜色分割与形状特征的交通标志检测

交通标志的颜色特征和形状特征是其最主要的两个特征,为提高检测的准确性和鲁棒性,提出颜色分割和形状特征相结合的方法。利用交通标志的颜色特征,采用基于HSV空间的颜色分割方法 ,获得图像中可能包含交通标志的区域,并提取该区域。根据交通标志的形状特点,利用canny算子获取提取区域的轮廓。然后,采用基于标记的形状检测算法判定所分割区域的形状,利用方向梯度直方图特征结合支持向量机(SVM)方法完成交通标志识别。经实验测试,该方法对图片视点变换、尺度变换以及亮度变换等情况具有很强的鲁棒性。     

基于多线索混合的交通标志检测与跟踪

提出一种基于多特征融合的交通标志检测、识别和跟踪算法.在检测阶段,先利用颜色信息提取出感兴趣的区域:然后利用角点、几何特征等信息检测出交通标志.在识别阶段,首先根据颜色和形状的对应关系进行粗分类;然后针对每一类标志建立一个二叉树结构的支持向量机多分类器用于识别其具体含义.为了减少误识别率,在跟踪阶段采用Lucas-Kanade的特征点跟踪算法跟踪交通标志.实验结果表明,该方法具有很好的鲁棒性.     

道路交通标志检测分类方法的研究

研究了道路交通标志检测分类问题,针对颜色定位检测交通标志的缺陷,提出了一种基于形状边缘定位和颜色判别的交通标志检测分类方法。首先将原图像从RGB色彩空间转换到HSV,在饱和度S通道上用Canny算子检测边缘,计算边缘的形状参数(圆形度、矩形度以及推广得到的正三角形度)以判定边缘形状,定位出标志的位置;然后采用修正的HSV色彩空间分割模型判别标志颜色以进行分类,分类过程中筛除了非标志区域。实验证明,该方法具有良好的检测分类效果。     

基于时间颜色特征及快速模糊C-均值聚类的多人跟踪方法研究

首先用一种改进的背景减除方法检测行人的运动轮廓;然后将检测出的行人的轮廓区域分割成代表单人的轮廓区域;再用快速模糊C均值聚类的算法提取每个人的颜色特征;最后利用点特征和颜色特征对多人进行跟踪,并且在跟踪的过程中利用时间颜色权值来消除噪声对颜色信息干扰。实验结果表明,在基于点特征跟踪的系统中结合时间颜色特征能有效地解决多人跟踪的问题,并提高了跟踪的鲁棒性。     

逐级细化的交通标志识别算法

针对交通标志识别中存在的识别精度和实时应用之间的矛盾,根据中国交通标志的特点,提出一种逐级细化的交通标志识别算法。首先进行粗分类,构建颜色属性-梯度直方图（Color name-histogram of gradient,CN-HOG）描述子表示每类标志的形状和颜色特征,采用线性支持向量机（Support vector machine,SVM）将交通标分为禁令标志、警告标志、指示标志、解除禁令标志和其他标志5大类;然后进行细分类,采用词袋模型中颜色和形状特征早融合的方式将颜色属性（Color name,CN）和尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform,SIFT）描述子相结合、利用高斯核SVM得到交通标志区域的最终类别标记。在公开数据集上的实验表明本文算法在满足实时应用的同时取得了99.15%的识别精度。     

基于动态模板的实时道路跟踪*

设计了一种基于双车道的结构模板及其模板匹配度函数,并将它用于单摄像机跟踪高速公路的道路标志线。在模板初始化成功后,算法在跟踪阶段利用历史检测信息动态生成检测模板,在更小的范围内保持标志线的跟踪。算法利用了高速公路车道的整体结构信息进行标志线的检测和跟踪。实验表明,该方法具有较好的鲁棒性,并且计算量小,满足系统的实时性要求。     

面向无人驾驶的高速公路指路标志字符检测

面向无人驾驶需要实时获得高速公路道路视觉信息的要求,提出一种高速公路指路标志字符检测方法。通过颜色和几何形状特征,得到高速公路指路标志牌,并以标志牌为对象检测字符。检测字符的步骤为:通过二值化方法得到二值图,经过矫正方法将倾斜的标志牌进行倾斜矫正,并对二值图进行过滤;通过多级投影策略对二值图进行切割,得到字符块,再根据版面排列对相关联的字符块进行合并得到字符区域;提取字符区域的HOG特征,通过支持向量机去除伪目标字符区域。实验结果表明在自然场景下高速公路指路标志字符检测的查全率达到97%以上,准确率达到96%以上。     

基于颜色和形状信息的快速人数统计方法

人数统计一直以来都是计算机视觉和智能视频监控领域的重要研究内容;但是由于遮挡、阴影和光照变化使得构建一个实时、准确的人数统计算法变得异常困难;提出的结合颜色信息和形状信息的人数统计算法对人头进行检测和跟踪,有效地减小了行人遮挡对算法精度的影响;提取颜色信息在HSV空间中的V通道进行,大大降低了阴影和光照变化对统计精度的影响;算法首先使用颜色信息和形状信息实现快速人头检测,然后使用一种融合颜色、距离和形状信息的跟踪方法对人头进行跟踪,最后通过对跟踪轨迹分析,推断出人数.另外,快速模板匹配技术的使用,极大地减小了算法的运算复杂度;实验结果表明该算法可以快速、有效地实现对指定区域的人数统计.     

基于颜色分量补偿的交通标志图像预处理

为提高图像预处理的效果,提出了一种基于颜色信息的颜色分量补偿预处理方法。该方法首先将实景图像分成RGB三个分量,根据要提取的交通标志颜色选择处理分量。接着对选择分量进行阈值处理实现候选标志与背景的粗分割。然后用阈值化的色彩分量替代原图中的对应分量重构为一幅新的彩色图像。最后通过颜色提取对重构图像进行处理以提取候选标志区域。实验表明,采用该方法进行交通标志的预处理,提高了交通标志检测时标志定位和形状检测步骤的准确度和速度,为交通标志预处理提供了一种可行的解决方案。     

三角形交通标志的智能检测方法

基于交通标志都具有一定的颜色和形状，以红色倒三角形交通标志为例，介绍一种新的智能检测方法。该方法主要由以下4个环节构成。首先是颜色提取，将图像转换到HSI颜色模型的色调子空间，提取特定颜色——红色；其次是边缘检测，使用标准LOG模板在提取出来的红色区域上进行；这样，计算量将大为减少；然后是顶点判别，对边缘上的这些点，采用神经网络分类器进行分类，并分别对三角形的3种不同顶点作标记；最后是三角形的定位，通过一定的匹配准则提取出三角形。对不同场景下的20幅图像进行测试，检测正确率达到了100％。实验结果表明，该方法具有鲁棒性好、速度快、检测准确率高等特点。     

快速鲁棒的交通标志检测方法

如何从实景中有效地提取出交通标志是交通标志识别系统的关键,在分析中国道路限速交通标志的颜色和几何形状两种先验特征的基础上,以一种新的颜色滤波方法为基础,获得红色像素在Lab颜色空间中聚类范围的椭圆模型,提取出图像中的红色区域,得到二值化图像,然后采用基于梯度信息的Hough变换圆检测方法获得二值化图像中的圆和椭圆区域,从而实现一种将交通标志先验特征与机器学习算法相融合的智能检测方法。     

联合两种颜色空间的阴影检测算法

在视频监控的运动检测中,由于光照、风吹等影响,运动阴影常常被误认为运动对象。为了有效解决动态背景下运动目标中存在的阴影问题,提出了一种归一化的RGB颜色空间和HSV颜色空间相结合的阴影消除方法。该方法首先在归一化RGB颜色空间下用背景减除法得到运动目标,然后在HSV空间下对阴影进行检测和消除,从而得到真实运动目标。实验结果证实：该方法在运动目标检测及跟踪方面取得了较好的效果,对动态背景的视频,能准确、实时地检测出阴影并进行消除。     

基于新颜色空间YCgCr的复杂背景图像下的肤色区域检测

肤色信息在基于彩色图像的手势识别、人脸检测与跟踪和基于内容的不良图像过滤等应用中,起着非常重要的作用.为了有效地检测图像中的肤色区域,采用了类似于YCbCr颜色空间的新颜色空间YCgCr.为了说明YCgCr颜色空间的优越性,给出了该颜色空间与YCbCr颜色空间和Karhunen-Loeve （K-L）变换颜色空间中多样实验操作的比较.实验结果表明,用同样肤色样本得到的肤色阈值对相同的测试图像集进行肤色检测时,YCgCr颜色空间具有很好的肤色区域检测效果,漏检率和误检率均低于其它两个颜色空间的漏检率和误检率,并且对于不同的光照条件有较好的鲁棒性.     

一种新的人手图像跟踪算法

手势识别在监控系统中的应用越来越广泛。而人手图像的跟踪则是手势识别的前提,也是很重要的步骤。针对目前摄像机的应用,提出了一种新的基于颜色和形状的人手图像跟踪算法。在检测阶段,它采用了基于色度的自适应阈值肤色分割和基于圆形度的人手图像检测方法。实际上这是一种图像分割手段,因为图像分为两部分,一部分为人手区域,另一部分为非人手区域。在跟踪阶段,利用SAD（Sumof Absolute Difference）的变换公式进行匹配,进而实现跟踪。实验结果表明,这种新的人手图像的跟踪算法简便,跟踪准确度较高,计算复杂度较低,可应用于大多数场景。     

五自由度立体视觉平台--目标物体的识别与定位

从立体视觉与机器人控制集成的角度出发,建立了一个主动立体视觉跟踪和定位系统,用于柔性装配线中装配零件的运动跟踪和装配工位的精确定位。讨论了使用立体视觉进行快速目标识别和定位的方法,该方法将颜色分割与基于形状特征相结合,提出采用基于局部图像的HSV阈值分割和形状识别相结合的图像处理方法,该方法经过HSV阈值和形状判据,准确地识别出物体,得到物体的边界和质心。能快速准确地识别出物体并进行定位,满足柔性生产线小规模定制产品装配的要求。最后给出的实验结果验证了该方法的有效性。     

轮廓初始点检测对眼睛虹膜区域反射光的去除

针对传统人眼反射光模型单一的缺陷,提出了一种自适应的对不规则形状人眼反射光的检测并去除算法。对含有人眼反射光区域,应用区域生长算法对人眼图像进行分割,并利用垂直边缘检测算子提取虹膜左右轮廓边界,拟合虹膜轮廓,对虹膜所在轮廓区域,采用提出的反射光轮廓初始点检测算法,反射光区域判定算法,对其轮廓的位置进行自动定位并提取,利用虹膜及瞳孔的纹理信息对人眼反射光覆盖区域进行修补。通过对不同人眼图像进行验证,结果表明该方法对检测不同噪声条件下的虹膜反射光具有鲁棒性,并且能够更加快速有效地对虹膜反射光进行去除。     

基于YCbCr肤色模型和SNOW分类器的人脸检测

人脸检测是人脸识别的首要步骤,在人脸识别领域有重要的应用价值。基于YCbCr彩色空间,提出一种RGB彩色图像的人脸检测方法。该方法利用YCbCr肤色模型进行肤色分割,得到类肤色区域作为侯选人脸区域;结合split up Sparse Network OfWinnows（SNOW）分类器准确定位人脸的位置应用matlab编程技术对多组图像进行实验,结果表明,该方法适用于复杂条件下的人脸检测,并且不受人脸表情的限制,对于多人脸检测同样适用。