一种图像序列平稳性和相关性检验的天气场景分类方法

提出一种利用图像序列的平稳性和相关性检验的天气场景分类方法.首先,给出天气场景的定义和分类标准;其次,该方法通过分段逆序平稳性检验,提出图像均值子序列逆序总数数学期望和方差的计算方法,将天气场景分为平稳性天气场景和非平稳性天气场景;最后,提出自相关函数的分类检验方法,建立对待分类场景图像序列的激变描述,完成对其所属静态...     

基于多区域联合粒子滤波的人体运动跟踪

针对视频人体运动跟踪中的遮挡问题, 提出了一种基于多区域联合粒子滤波器的跟踪方法. 算法把人体划分为多个关键区域, 通过基于多区域无向图的联合运动模型, 构造联合粒子滤波器, 并运用区域关联的观测评估策略对目标状态进行联合预测, 从而完成遮挡情况下目标的跟踪. 实验结果表明, 与基于单区域粒子滤波的跟踪方法相比, 本文提出的算法在具有较长时间部分和全部遮挡的跟踪问题上, 取得了较好的实验结果.     

基于概率模型的行人四肢自遮挡的检测

针对人体运动跟踪领域中的自遮挡现象, 提出了一种基于概率模型的行人四肢自遮挡的检测算法. 首先, 该方法定义了基于马尔可夫模型的自遮挡状态概率模型; 其次, 利用椭圆肤色模型, 定义了层次肤色模型; 最后, 通过上述模型, 算法将行人四肢自遮挡状态的识别转换为计算自遮挡状态转换概率的过程. 实验表明, 该方法具有较高的准确性.     

连续字符识别的级联HMM训练算法

用较简洁的模型表达词典中成千上万的词条以及由这些词组成的类别无以计数的句子,是连续手写识别技术要解决的关键问题之一.利用HMM对时间序列的较强的建模能力这一特点,提出了可用于连续字符识别的HMM级联模型;给出了字符HMM模型连接概率和模型间状态转移概率的定义,并通过修正训练算法的重估公式,重估字符模型的连接参数,描述了用于手写体识别的字符HMM的设计方案;给出了级联训练算法重估公式和级联Baum-Welch训练算法描述.将级联方法应用于手写体英文单词的识别,结果表明,级联模型的描述能力与比较系统相比有明显的优势,获得了良好的识别性能.     

基于水平梯度和形态学分析的车牌实时定位方法

车牌图像定位是车牌照识别系统的关键，该文提出了一种在高速公路复杂背景下的车牌定位与车牌字符分割方法。该方法利用水平相关特征、车牌区域的梯度形态特征和车牌配色特征进行车牌定位，并利用车牌的结构特征采用多尺度模板匹配方法切分车牌字符。实验表明该方法在复杂背景下具有较好的定位切分效果和较强的鲁棒性。     

一种光照变化场景建模方法

提出一种光照变化场景建模方法,并利用该模型对目标进行检测.首先分析光照变化场景图像序列的平稳性,建立自回归模型.考虑到光照变化和成像系统噪声的影响,将像素亮度扰动参数引入到自回归模型.该模型在线自学习,跟踪并预报场景中的光照变化情况,在该模型的基础上,提出像素亮度扰动置信区间,对光照变化场景中的目标进行检测.实验结果表明,该模型能够准确描述和跟踪场景的光照变化.基于模型的预报值和观测值及置信区间,可以对场景中的目标进行准确检测;检测结果表明,该方法对光照变化是不敏感的.     

基于mRIVIR和SVM的弹性图像特征选择与分类

为客观的评价弹性图像,利用图像处理与模式识别技术进行分析．首先通过彩色变换获取弹性信 息,然后提取弹性图像用户感兴趣区域的一阶统计特征和纹理特征,采用“最小冗余最大相关”( mRMR)算 法选择优化的特征,最后使用带有核函数的SVM分类器对弹性图像进行分类．实验结果表明：该方法具有较 高的准确率(92%)．采用计算机辅助诊断技术对弹性图像进行定量分析可有助于提高诊断准确率     

一种语义级文本协同图像识别方法

为解决单纯依赖图像低级视觉模态信息进行图像识别准率低的问题. 考虑到许多图像中存在文本信息,提出了利用图像中的文本信息辅助图像识别的语义级文本协同图像识别方法. 该方法通过文本定位方法定位到图像中的文本块,对其进行分割、二值化、提取特征等处理;然后获取语义,提取图像底层视觉信息,计算两模态的相关性,从而得到协同后验概率; 最后,得到联合后验概率,并取其中最大联合后验概率对图像进行识别. 在自建体育视频帧数据库中,通过与以朴素贝叶斯为代表的单模态方法进行比较,方法在3种不同视觉特征下均具有更高的准确率. 实验结果表明,文本协同方法能够有效辅助图像识别,具有更好的识别性能.     

一种光照变化场景建模方法

提出一种光照变化场景建模方法,并利用该模型对目标进行检测。首先分析光照变化场景图像序列的平稳性,建立自回归模型。考虑到光照变化和成像系统噪声的影响,将像素亮度扰动参数引入到自回归模型。该模型在线自学习,跟踪并预报场景中的光照变化情况,在该模型的基础上,提出像素亮度扰动置信区间,对光照变化场景中的目标进行检测。实验结果表明,该模型能够准确描述和跟踪场景的光照变化。基于模型的预报值和观测值及置信区间,可以对场景中的目标进行准确检测;检测结果表明,该方法对光照变化是不敏感的。     

基于互信息纠正的人群运动特征提取方法

针对光流法在估计人群运动速度时对噪声敏感的问题,提出一种基于互信息(Mutual Information,MI)纠正的人群运动特征提取方法。以稠密光流场为数据空间,在局部可重叠区域内计算各个速度向量与区域速度期望之间的无参数测度MI,通过直方图统计出MI偏小的速度向量,然后将这些向量向区域速度期望向量做出纠正处理,直至MI符合预设条件为止。实验表明,经MI纠正后可得到光滑的速度场,为后续分析人群行为提供增强的人群运动特征。