AMSR与SVM相结合的人脸识别方法

为解决在复杂光照条件下的人脸识别问题,提出一种自适应多尺度Retinex(AMSR)和支持向量机(SVM)相结合的人脸识别算法;首先,针对多尺度Retinex(MSR)只能处理光照均匀图像的缺点,提出了AMSR算法,该算法在MSR基础上增加了全局非线性对比度增强方法,使图像的灰度能够根据人脸图像的明暗度进行全局自适应调整,实现了各种光照条件下的人脸图像预处理;然后利用SVM多分类算法对人脸图像进行分类;在人脸库的实验结果证明了AMSR+SVM人脸识别算法的有效性。     

基于情感词属性和云模型的文本情感分类方法

受语言固有的模糊性、随机性以及传统文本特征词权重值计算方法不适用于情感词等因素的影响,文本情感分类的正确率很难达到传统文本主题分类的水平。为此,提出一种基于情感词属性和云模型的情感分类方法。结合情感词属性和简单句法结构以确定情感词的权重值,并利用云模型对情感词进行定性定量表示的转换。实验结果表明,该方法对情感词权重值计算是有效的,召回率最高达到78．8％,且与基于词典的方法相比,其文本情感分类结果更精确,正确率最高达到68．4％,增加了约9％的精度。     

基于BP网络的相关反馈在图像检索中的应用

在研究图像检索基本理论基础上,提出基于主色提取和主色集扩充的图像检索算法,并运用基于BP网络的相关反馈方法提高算法性能,通过开发图像检索系统并进行检索实验,验证了算法的检索性能及BP网络相关反馈算法的有效性.     

基于颜色与形状图像检索的研究

针对图像检索技术中单一的底层特征检索效果差以及图像分割方法的优劣对形状特征提取造成的瓶颈问题,提出了一种颜色与形状相结合的新方法.其思想是采用颜色矩方法提取出九个颜色特征分量;通过Ostu闭值分割法计算出的阈值来确定Canny算子的高门限.从而采用改进后的Canny算子完成图像分割,进而提取出七个Hu不变矩形状特征分量;并利用图像检索的CBIR模型,将颜色特征分量与形状特征分量相结合.实现了一个图像检索系统.实验结果表明,提出的新方法改善了检索效果,而且对直方图具有双峰性的图像检索效果更好.     

基于区域的年龄估计模型研究

随着年龄特征提取和年龄特征分类模式研究的不断深入,为了进一步满足基于年龄信息的人机交互系统在现实生活中的应用需求,构建有效的机器学习算法已成为人脸图像年龄估计技术的研究热点之一。首先,通过分析人脸图像的多个区域特征随年龄变化的规律,将面部分为前额区域、眼部区域、面中部区域及人脸整体区域,并分别构建深度卷积神经网络特征提取模型,实现每个区域年龄的特征提取;其次,以 Morph人脸库为样本集,将其划分为10～19岁、20～29岁、30～39岁、40～49岁、50～59岁、60岁以上6个年龄段,完成多区域年龄特征提取网络模型的训练及测试;最后,依据多区域网络年龄特征分类的准确率,确定基于区域的动态权值年龄估计模型。实验表明:所提模型在Morph人脸库中的年龄估计准确率达到72.6%,也将该人脸库的年龄分类类别由4个提升到6个。     

基于三维肤色模型的人脸检测预处理方法

为了改善在光照变化和复杂背景影响下的人脸检测效果,在预处理阶段提出一种基于直接最小二乘拟合的三维肤色聚类模型算法。该算法首先将肤色在CbCrCg空间中的三个平面投影分布作为拟合对象,然后使用中值滤波和Sobel算子获取平滑边缘,最后通过直接最小二乘拟合法获取最佳三维肤色模型。在实验中分别将公共人脸库和户外拍摄的人脸图像作为实验对象,实验结果表明,该算法较传统肤色预处理算法具有更好的肤色分割效果,并且能够有效地提高人脸检测率。     

改进的Fibonacci双置乱图像加密算法

图像置乱是实现图像加密的重要手段之一,其最终目的是改变图像像素的位置关系或者灰度值信息,改变图 像的统计信息,从而达到图像加密的目的。为提升图像置乱效果和置乱性能,从均匀分块的角度出发,提出了一种改 进的Fibonacci双置乱图像加密算法。首先采用均匀分块算法对原图像进行分块,使每个分块图像内的所有像素充分 扩散到其他各个图像块中,以有效地}i}J弱图像相部像素的相关性;然后对每个图像块利用Fibonacci算法做像素位置 置乱,以解除图像块的空间相关性;最后对整幅图像采用Fibonacci算法做像素值置乱,解除图像的色彩相关性。实验 结果表明,该算法从本质上降低了图像内部相邻像素的相关性,有较强的抵御裁剪和常见噪声攻击的能力,利用双密 钥提高了加密系统的安全性。     

全局与局部属性一致的图像修复模型

目的 图像修复是计算机视觉领域的研究热点之一。基于深度学习的图像修复方法取得了一定成绩,但在处理全局与局部属性联系密切的图像时难以获得理想效果,尤其在修复较大面积图像缺损时,结果的语义合理性、结构连贯性和细节准确性均有待提高。针对上述问题,提出一种基于全卷积网络,结合生成式对抗网络思想的图像修复模型。方法 基于全卷积神经网络,结合跳跃连接、扩张卷积等方法,提出一种新颖的图像修复网络作为生成器修复缺损图像;引入结构相似性（structural similarity,SSIM）作为图像修复的重构损失,从人眼视觉系统的角度监督指导模型学习,提高图像修复效果;使用改进后的全局和局部上下文判别网络作为双路判别器,对修复结果进行真伪判别,同时,结合对抗式损失,提出一种联合损失用于监督模型的训练,使修复区域内容真实自然且与整幅图像具有属性一致性。结果 为验证本文图像修复模型的有效性,在CelebA-HQ数据集上,以主观感受和客观指标为依据,与目前主流的图像修复算法进行图像修复效果对比。结果表明,本文方法在修复结果的语义合理性、结构连贯性以及细节准确性等方面均取得了进步,峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio,PSNR）和结构相似性的均值分别达到31.30 dB和90.58%。结论 本文提出的图像修复模型对图像高级语义有更好的理解,对上下文信息和细节信息把握更精准,能取得更符合人眼视觉感受的图像修复结果。     

基于改进颜色聚合向量与贡献度聚类的图像检索算法

为了提高图像检索的速度和准确率,通过分析各种聚类算法在图像检索中的缺点,提出了一种新的划分聚类的图像检索方法。首先,在对HSV模型非均匀量化的基础上,利用改进的颜色聚合向量方法提取图像的颜色特征;然后找到符合条件的特征向量作为初始聚类中心,利用分散度与贡献度进行聚类并建立特征索引库;最后根据查询图像的相似度进行检索和排序。实验结果表明,所提算法的查准率和查全率比其它算法均有较大提高。     

基于嵌入式系统的三维地形生成技术研究

本文结合DEM模型、LOD技术和OpenGL ES标准等方面内容对嵌入式三雏地形生成技术进行了研究,并给出了地形的仿真结果,为嵌入式三维GIS系统的进一步研究提供了理论基础。