基于MHMMs模型的面部表情识别研究

针对静态人脸表情识别方法的不足,提出了一种改进的基于运动特征的动态人脸表情识别方法.以表情视频序列为研究对象,提出了基于相位形式表示脸部运动特征,处理这些运动特征并组成时序特征序列,最后将其输入到改进的高斯混合隐马尔可夫模型进行训练和测试,分析识别6种基本的面部表情.基于改进的算法,实现了一个动态面部表情识别实验系统,实验结果表明该方法简化了计算,减少了矢量量化误差.     

表情特征区域归一化误差分析及矫正

几何归一化处理对于表情特征信息的有效提取具有重要意义,常用的归一化方法由于选择的基准特征在表情变化时存在不稳定性,容易造成归一化后的结果存在误差.本文结合光流特征提取方法分析了归一化误差对表情特征提取的严重影响,并提出了加权优化匹配算法进行误差的矫正.算法以传统模板匹配原理为基础,根据各像素点的运动剧烈程度分配相应的匹配权值.实验证明,误差得到了有效的矫正,提取的表情特征信息更加真实.     

基于多结构元素的图像边界识别方法研究

在图像处理中,对于复杂图像的边界特征信息很难通过一个结构元素来提取.针对这一问题,采用多结构元素的图像边界识别算法,利用具有视觉模型的边界阀值选择策略确定图像中梯度变化的像素点,对其采用二值形态学的腐蚀运算,从而判断该像素点是边界点还是噪声点.实验表明此算法具有较好的边界信息提取能力和较好的去噪声能力.     

一种自适应的DWT域数字图像水印算法

介绍了图像水印技术目前所采用的主要算法及其各自的优缺点,归纳了成功的图象水印方案必须解决的关键问题。本文提出了一种基于小波变换域的自适应图象水印算法。算法先对原始图象进行3D-DWT,并对低频子带进行小波块的划分,据小波块的分类结果自适应地调整嵌入水印的强度。     

基于自适应粒子滤波的跳水运动视频跟踪算法

用传统粒子滤波算法对跳水运动视频跟踪存在两个突出问题:观测模型不能适应运动员身体的表观变化;运动模型不能准确预测运动员位置的快速改变。针对这两个问题,本文提出一种自适应粒子滤波算法。该算法在粒子滤波框架下引入一种自适应观测模型,并且根据跟踪误差与运动员动作改变幅度的大小,自适应选择噪声方差和粒子数量。实验结果表明,本文算法比传统粒子滤波算法具有更低的跟踪误差率,而且在运动员动作改变幅度变大时有更好的鲁棒性。     

基于条件随机场的连续运动识别技术

在体育运动识别中,过渡姿势的复杂多变性容易导致识别错误。针对此问题,本文提出一种基于条件随机场CRF和条件概率密度传播Condensation的连续运动识别算法。该算法采用"分段识别"的思想,首先利用Condensation估计动作边界,然后分割出片段输入到CRF对其进行识别。实验结果表明,本文算法能减少过渡姿势对识别正确性的不良影响,比传统单纯使用CRF算法具有更好的稳定性和识别正确率。     

边界保持的隐式曲面三角化方法

隐式曲面三角化是隐式曲面绘制的常用算法.对于开区域上散乱点数据重建的隐式曲面,常用的隐式曲面三角化方法得到网格模型不能很好地保持散乱点数据的边界.针对该问题,提出了一种边界保持的隐式曲面三角化方法.根据散乱点数据的空间分布,控制等值面的抽取范围,实现了边界保持.实验结果表明,该算法能够产生和散乱点数据边界一致的三角网格.     

大数据分析及其在医疗领域中的应用

互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利,使得互联网上的数据量急剧增长,由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题,尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景,阐述大数据的基本特征及其应用,结合医疗领域,论述医疗大数据分析的目的、意义和主要方法。     

一种基于小波多分辨分析的混合图像编码算法研究

在图像处理过程中,根据图像压缩比大而且图像复原质量好的要求,提出了一种混合图像编码的算法。具体思想是：根据多分辨分析的思想,用小波变换对图像进行多级分解,得到多个子带。根据子带以及人类视觉生理和心理系统的特点,对子带分别作不同策略的量化和编码处理以达到最佳压缩效果。     

通用考试系统的开放题库设计与加解密算法研究

介绍通用考试系统的开放题库设计思想与方法,分析组卷中随机抽题算法,探讨题库文件的加密、解密算法并给出用VFP实现的源程序。