Gabor相位特征的人脸光照不变量提取

为了消除光照变化对人脸识别的影响,提出一种基于Gabor相位特征的光照不变量提取算法。该算法首先对图像进行光照归一化,一定程度上减弱了不同光照条件的影响;然后利用一组不同方向的2维实Gabor小波对图像进行变换,在兼顾频谱与相位信息的情况下组合变换后的Gabor系数,提取其相位特征,得到光照不变量。在Yale B和CMU PIE人脸库上的实验结果表明,该算法能够有效消除光照变化对人脸识别的影响,提取的光照不变量具有一定的鲁棒性。     

基于全局优化策略的场景分类算法

提出一种基于全局优化策略的场景分类算法.该算法基于整幅图像提取全局场景特征——空间包络特征.从图像块中提取视觉单词,且定义隐变量表示该视觉单词语义,然后引入隐状态结构图描述整幅图像的视觉单词上下文;在场景分类策略上,构造由相容函数组成的目标函数,其中相容函数度量全局场景特征、隐变量与场景类别标记的相容度,通过求解目标函数的全局最优解推断图像的场景类别标记.在标准场景图像库上的对比实验表明该算法优于当前有代表性的场景分类算法.     

一种基于独立元贡献度的子空间故障检测方法

针对工业过程故障检测问题,本文定义了独立元贡献度和贡献度矩阵,提出一种改进的子空间检测算法.首先,利用独立元分析(independent component analysis,ICA)算法提取过程变量的独立元信息,通过计算各个独立元在过程变量上的贡献度,构造贡献度矩阵;然后根据贡献度的大小,挑选出对应的变量组成反映不同"源"信息的子空间,并在这些子空间上建立故障检测模型;最后综合以上的多个检测模型,根据实际的需求或者故障的传播特征,确定集成策略,对工业过程进行故障检测.通过在TE(Tennessee Eastman)过程上对21种故障工况和1种正常工况的仿真研究,说明提出的改进算法是有效的.     

基于递推规范变量残差和核主元分析的微小故障检测

微小故障由于故障征兆不明显从而很难在故障发生早期对其进行检测. 针对该问题, 本文提出了一种基于递推规范变量残差和核主元分析(RCVD–KPCA)的微小故障检测方法. 首先构造规范变量残差, 从中提取数据的线性特征. 利用指数加权滑动平均法对规范变量残差进行递推滤波处理, 提高规范变量残差对微小故障的敏感程度;然后使用KPCA提取规范变量残差中的非线性主成分作为非线性特征, 根据提取的特征提出了两个新的故障检测统计量; 此外, 利用核密度估计确定故障检测统计量的控制限. 由于同时提取了过程数据的线性和非线性特征, 有效地提高了非线性动态过程中微小故障的可检测性. 以闭环连续搅拌釜式反应器过程为例进行了仿真分析, 仿真结果表明本文所提方法具有较好的故障检测性能.     

基于融合特征的SURF配准算法

SURF算法是一种尺度不变、旋转不变且鲁棒性良好的配准算法,但其丢失了图像的颜色特征,因此对于彩色图像的配准效果不佳。为此,提出了一种基于融合特征的SURF配准算法。该算法首先利用彩色图像的颜色不变量和DLBP纹理特征构造融合特征灰度图,并提出了一种基于彩色图像颜色直方图的自适应方法来调节融合特征的权重;然后,利用SURF算法在融合特征灰度图上进行特征点的提取与匹配;最后,使用改进的RANSAC算法去除误匹配点。实验结果表明,对于彩色图像,此算法有效地增加了提取的特征点数,并加快了配准速率。     

融合特征的快速SURF配准算法

目的 针对基于SURF特征点的图像配准算法对颜色单一的彩色图像提取的特征点较少及配准时间复杂度高等问题,提出一种基于融合特征的快速SURF(speed up robust features)配准算法.方法 该算法首先提取图像的颜色不变量边缘特征和CS-LBP(central symmetry-local binary patterns)纹理特征形成融合特征灰度图,并利用颜色直方图的方差自适应调节融合特征间的权重.其次,在融合特征灰度图上提取SURF(speed up robust features)特征点及描述子.再次,用最近邻匹配法形成粗匹配对,结合改进的快速RANSAC(random sample consensus)算法得到精匹配对.最后,使用最小二乘法求出映射关系用于配准图像.结果 本文算法能够在融合特征上提取更稳定的SURF特征点,用该特征点进行配准能提高配准5％精度,且减少时间复杂度15％,实现了对普通场景下图像的快速配准.结论 本文算法能提取稳定数量的特征点,提高了精确度与鲁棒性,并通过改进的RANSAC算法提高了执行效率,降低了迭代次数.     

基于多特征融合的复杂光照人脸识别

提取人脸图像光照不变量是提高不完备训练样本人脸识别光照鲁棒性的一个有效途径。以往算法分别从不同角度提取人脸图像的高频特征作为光照不变量不能提取完整的人脸本征,具有一定的局限性。从特征级和决策级融合的角度提出了一种基于多特征融合的复杂光照人脸识别方法。所提算法能发挥不同光照不变量的自身优势,明显提高复杂光照人脸识别的光照鲁棒性。Yale B+和非控光照人脸库的实验结果表明所提算法的有效性。     

结合形态学重建和超像素的多特征FCM分割算法

针对现有模糊聚类分割算法对噪声的鲁棒性差且提取的图像特征不充分等问题,本文提出了一种结合形态学重建和超像素的多特征模糊C-均值(FCM)分割算法.首先,利用形态学闭合重建处理原图像,提高了算法的鲁棒性和细节保护能力.其次,采用Mean-Shift方法预分割重建图像,获得一组超像素区域.再次,提取重建图像各像素的颜色特征、纹理特征和梯度特征,利用平均策略定义各超像素的颜色特征、纹理特征和梯度特征,组成多维特征向量.最后,运用最大熵正则化的加权模糊C-均值算法(EWFCM)的框架,以超像素为单位,以核诱导距离作为距离度量来聚类多维特征向量.选取BSDS300数据集中的6幅图像完成实验对比.结果表明,本文算法具有更高的分割精度.     

融合彩色信息与SIFT特征的帧内复制粘贴篡改检测

近年来在同源复制粘贴篡改检测中,SIFT特征得到了广泛的应用.但由于该特征在提取过程中摒弃了颜色信息,会造成一部分特征点的误匹配和漏匹配.为此,提出一种基于彩色信息与SIFT融合的CSIFT特征的检测方法,在提取特征点时加入颜色不变量信息,提高了匹配的准确性和效率.算法首先利用结构相似度将视频帧序列分段,提取每段序列的关键帧;然后提取关键帧的CSIFT特征;最终定位复制粘贴区域,并利用目标跟踪算法计算篡改区域在后续帧上的位置.通过实验验证了算法的鲁棒性,与基于SIFT等特征的算法相比,时间效率和准确性更高.     

基于距离特征与体积积分不变量的三维模型信息隐藏算法

为了提高三维模型信息隐藏算法的鲁棒性和嵌入容量,使得三维模型可以隐藏大容量的秘密信息,本文提出一种基于距离特征和体积积分不变量的三维模型信息隐藏算法。算法的主要思想是:首先使用距离特征这种三维模型全局变量,利用相似性公式对多个三维模型载体进行分类;其次使用体积积分不变量计算三维模型顶点的球体内外体积,对三维模型顶点进行分类;最后通过修改三维模型顶点的凹凸程度把秘密信息隐藏到三维模型中,发送给接受者进行提取。实验结果表明本文算法具有很好的鲁棒性和不可见性。