基于步态识别的智能监控系统研究

针对现有的视频监控技术仅依赖人眼的检测,缺乏智能性,进行了基于步态识别的智能监控系统研究,应用背景减除法分割出人体轮廓。通过人体宽高比的相关信号确定运动周期,再对二值周期序列进行步态能量图像(GEI)合成。运用主成分分析或行列相结合的二维主成分分析((2D)2PCA)提取特征主向量,采用最近邻分类器分类。实验结果表明,该方法可以有效降低前期处理对分类识别的影响,而且在我们自己建立的摄像头摆放有一定俯角的步态数据库中3个视角下取得很好的识别效果。     

归一双向加权(2D)2PCA的手指静脉识别方法

为快速有效地进行手指静脉识别,针对双向二维主成分分析算法降维的特点,并对该算法进行改进,提出在经过图像预处理的手指静脉图像基础上,特征值归一化并双向加权(2D)2PCA的手指静脉识别方法((OW2D)2PCA)．分析了累积特征率对(2D)2PCA的影响,以及加权值、特征值归一加权值和累积特征率对W(2D)2PCA、OW(2D)2PCA、(W2D)2PCA、(OW2D)2PCA的影响．通过建立手指静脉图像库的实验结果表明,文中提出方法能够取得较好的识别效果;对(2D)2PCA提取特征向量中的冗余信息有很强的抑制作用,双向加权比单向加权效果更好;而且(OW2D)2PCA的平均识别率高于2DPCA、(2D)2PCA、W(2D)2PCA、(W2D)2PCA和OW(2D)2PCA．     

基于增强能量图和二维保局映射的行为分类算法

行为分类中,现有的特征提取要么方法简单、识别率低,要么特征提取复杂、实时性差。对此,提出一种算法：将步态能量图（GEI）改进,得到增强步态能量图（EGEI）;然后将二维保局映射（2DLPP）应用于特征空间降维;最后采用最近邻(NN)法分类。EGEI比GEI更能反映目标特征;2DLPP降维效果好于主成分分析(PCA)及一维保局映射。在Weizmann行为数据库上测试,实验结果表明：该算法简单、准确率高,平均识别率达到了91.22%。     

数学公式基线结构分析及识别算法研究

公式识别问题被分为字符分割和结构分析两部分内容。系统地研究了数学公式识别的全过程,使用自适应字符分割方法和基线结构分析算法成功地实现了一般数学公式的识别,识别率比较高,较好地完成了公式识别任务。从实验结果中可以看出,这种基于基线结构分析的数学公式识别方法能够满足大多数印刷体公式的识别,是一种较好的方法。