基于连续隐马尔可夫模型的步态识别

步态识别作为一种新的生物特征识别技术,通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证.算法利用步态轮廓图像边界到重心的距离矢量对步态轮廓图像进行描述,采用步态图像的高宽比进行步态的准周期性分析.利用隐马尔可夫模型进行步态时变数据匹配识别.算法在CMU数据库上进行实验取得了较高的正确识别率.     

一种新的基于区域特征的快速步态识别方法

步态是生物特征识别领域的一个新兴热点，它有以下3大优势：远距离识别、非侵犯性和难于隐藏。由于当前提出的大量步态特征提取算法要么过于复杂，要么识别率不高，难以满足自动步态识别的需要，因此，为了进行准确快速的步态识别，提出了一种新的基于区域特征的快速步态识别方法。该方法首先将检测出的2维人体侧影分为头部、躯干和腿部3个区域；然后分别提取每个区域的目标面积；最后将这些面积特征和人体的宽高比特征一起构成步态特征矢量用于训练和识别。此外，还改进了一种新的N—best分类器，该分类器在一定程度上提高了算法的识别率。实验结果表明，该新方法不仅简单快速，而且在UCSD和CMU数据集上分别得到了90％和98％左右的高识别率。     

基于Sigma粒子Kalman滤波的地形辅助导航方法

地形辅助导航技术依据机载设备实时测量地形高度与机载数字高程地图的对比,给出飞行器定位结果,能够有效地修正主惯性导航系统的误差。传统地形辅助导航中应用较为广泛的是扩展Kalman滤波方法,但因为地形高度测量的非线性,扩展Kalman滤波不一定能够得到系统最优估计。Sigma粒子Kalman滤波作为一种新面世的非线性滤波器,能够有效地解决非线性估计问题。基于Sigma粒子Kalman滤波,提出一种新的地形辅助导航方法。在真实数字高程地图上得到的仿真结果表明,该地形辅助导航方法性能总体优于扩展Kalman滤波方法,尤其在飞越平坦地形时表现更佳。     

基于不确定分解子空间约束光流的柔性目标点跟踪

提出一种基于不确定分解子空间约束光流的柔性目标点跟踪算法,通过不确定分解理论将多帧多点光流估计矩阵变换到各向同性的具有超球状方差分布的空间中,在此变换空间中引入SVD分解得到最小均方意义下的子空间光流逼近,有效地减轻了传统L-K算法的孔径问题、深度不连续点的估计问题及长序列视频的漂移问题。标准测试序列和消费类USB摄像头采集的测试序列的实验结果都证明算法能有效地跟踪长视频序列中具有2-D和1-D甚至基本没有纹理的具有退化结构的柔性目标点。结果还可应用于柔性目标理解并可以作为半稠密的点对应来解决SFM中的对应点求解问题。     

一种改进的虹膜图像分割算法

如何迅速、准确地分割虹膜区域是基于虹膜图像的身份鉴别技术的一个研究热点和难点。本文结合虹膜图像的特点，在内边缘的定位中采用了阈值化结合最小二乘估计的方法；对外边缘和眼睑的边缘图进行预处理，并改进了Hough变换的决策方法，准确而快速地分割出虹膜区域。     

一种基于视觉感和特性及IFKCN的图象纹理分割方法

提出了一种基于视觉感知持性及改进的模糊Kohonen聚类网络的图象纹理分割方法,它由2D最佳正交极可分方向滤波器特征提取,特征图象的四叉树平滑,改进的模糊Kohonen聚类网络（IFKCN）特征聚类及边缘确定四部分组成。最后给出了实验结果。     

基于小波变换的SAR图像相干斑噪声消除方法研究

本文提出了一种基于小波变换的合成孔径雷达(SAR)图像相干斑消除滤波器.这种滤波器通过在小波细节子图像中减少小波分解系数的幅度来抑制相干斑噪声,同时利用小波细节子图像中提供的边缘信息来检测边缘和纹理细节,并保留其对应的小波分解系数值.实验结果表明,此方法除了对相干斑噪声有很好的抑制作用外,还保留了尽可能多的目标特性和图像细节,有着良好的图像视觉解译效果.     

一种步态识别方法

步态识别作为一种新的生物特征识别技术,通过人走路的姿势实现对个人身份的识别和认证.算法利用步态轮廓图像边界到重心的距离矢量对步态轮廓图像进行描述,采用步态图像的高宽比进行步态的准周期性分析.利用隐马尔可夫模型进行步态时变数据匹配识别.算法在CMU数据库上面进行实验取得了较高的正确识别率.     

基于BTSM和DBN模型的唇读和视素切分研究

为实现文本/语音驱动的说话人头部动画,本文提出基于贝叶斯切线形状模型的口形轮廓特征提取方法和基于动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Network, DBN）模型的唇读系统。在描述词与它的组成视素关系的基础上,得到视素时间切分序列。为比较性能,音素DBN模型和HMM的音素识别结果被影射成视素序列。在评价准则上,提出绝对视素切分正确性和基于图像与嘴唇几何特征两种相对视素切分正确性的评价标准。实验表明,DBN模型识别性能优于HMM,而基于视素的DBN模型能为说话人头部动画提供最好的口形。     

一种新的几何约束结构及其射影不变量

几何不变量,特别是射影不变量,是基于单视点灰度图像识别三维物体的一条有效途径．但理论研究表明,只有特定的几何约束结构,才具有射影不变量．所以,研究并发现这种几何约束结构就具有十分重要的意义．该文提出了一种新的由相邻3平面上5条直线组成的几何约束结构及其所具有的射影不变量．该结构较Sugimoto提出的几何约束结构简单,可从结构同样复杂的物体中获得更多的几何不变量,有利于提高物体识别的稳定性;同时,由于该结构大量存在于由多面体组合而构成的人造物体及地面建筑物中,因此它非常适合这类物体的识别．实验验证了文中提出的几何约束结构具有不随物体成像视点改变的射影不变量．