基于奇异值分解和数据融合的脸像鉴别

提出了一种基于奇异值分解和数据融合的脸像鉴别方法,该方法首先利用奇异值分解方法,求出脸像矩阵的奇异值航奇异值向量,分别利用所求得的奇异值向量作为特征矢量进行脸像同基于奇异值和重建误差的鉴别结果,此结果以隶属度函数方式表示,将上述鉴别结果用ＬＯＧＩＳＴＩＣ回归方法进行融合,得出更为准确的脸像鉴别结果,该方法克服了“小样本”效应并引入 负样本学习过程,提高了正确鉴别率,利用ＯＲＬ人脸数据库进行实验,实     

Spam Short Messages Detection via Mining Social Networks

Short message service(SMS) is now becoming an indispensable way of social communication,and the problem of mobile spam is getting increasingly serious.We propose a novel approach for spam messages detection.Instead of conventional methods that focus on keywords or flow rate filtering,our system is based on mining under a more robust structure:the social network constructed with SMS.Several features,including static features,dynamic features and graph features,are proposed for describing activities of nodes in the network in various ways.Experimental results operated on real dataset prove the validity of our approach.     

一种有效的SAR自动目标识别方法

本文给出了一种基于最优线性变换和支持矢量机(Support Vector Machine,SVM)的合成孔径雷达(SyntheticApertureRadar,SAR)自动目标识别方法.该方法首先对目标图像做线性变换使目标的类间距加大,类内距减小,然后利用SVM分类器实现SAR目标的自动分类.实验结果表明该方法具有良好的识别率和推广性能.     

视频中适应光照可变情况下的人脸识别方法

提出一种结合使用自适应直方图均衡(AHE)、Gabor滤波器及局部三值模式(LTP)描述器进行视频中上下左右和正面光照条件下识别人脸的方法。首先,使用AHE对来自YaleB与CMU-PIE数据库的人脸图片进行降噪处理。然后用Gabor滤波器进行卷积,提取出相应的Gabor特征图,针对每一个Gabor特征图利用LTP描述器提取出局部邻域关系模式。最后由这些模式的区域直方图形成的序列来描述人脸。YaleB人脸库以及CMUPIE人脸库验证该方法的有效性。     

深度学习在航拍场景分类中的应用

最近几十年来,航拍图片和视频在城市规划、沿海地区监视、军事任务等方面都得到了广泛的运用。因而了解航拍图片中所包含的内容,研究航拍视频所拍摄的场景类型就显得异常重要。目前流行的场景分类算法大多是针对自然场景的,很少有针对高分辨率航拍场景分类的算法。针对高分辨率航拍图片的场景分类给出了一种分层式算法。该算法首先用尺度不变特征转换（scale-invariant feature transform,SIFT）算法提取鲁棒的块局部特征,然后在视觉词袋的基础上,用经局限型波兹曼模型（restricted Boltzmarm machine,RBM）初始化的深层信念网络（deep belief network,DBN）来表示低层特征与高层视频特征之间的关系;同时深层信念网络也起到了分类器的作用。实验结果表明,该算法在处理高分辨率航拍图片场景分类问题时都要略好于目前主流算法。     

基于图像运动的三维重建及虚拟化应用

提出了一种稳定、快速地获取摄像机视频运动图像的三维重建方法,并对该运动图像做适当的虚拟化处理以展示重建效果。采用基于尺度不变特征点匹配的摄像机标定进行三维重建。尺度不变特征对于视频图像中的特征具有优秀敏锐的匹配能力,极大地放宽了摄像机标定对于设备上的限制,拓宽了实时三维重建的适用范围。通过对系统的一系列优化,不但提升了三维重建的精度,减少了错误匹配对摄像机标定的影响,而且进一步提升了处理速度。通过在三维重建的基础之上进行虚拟化处理,展示了本系统的三维重建效果。实验结果表明,该系统适用范围广,处理速度较快,重建精度高,实现了基于视频运动图像的三维重建。     

面向不同距离的实时人体检测与跟踪系统

提出一种实时的覆盖不同距离的人体检测与跟踪系统,可快速准确检测和跟踪监控区域内出现的人体目标.该系统通过使用背景减除技术,分割背景与移动前景,缩小检测范围.针对在不同距离下便于提取的人体特征不同的情况,系统结合人体轮廓、头部、人脸等多种不同的特征描述、检测方式,并且充分利用视频信息在时间上的连续性及人体部分几何尺寸位置关系的先验知识,提高检测跟踪的效率和准确度.该系统较好地解决由于目标相对摄像机距离的改变导致跟踪失败或速度过慢的问题.     

基于线性内插神经网络的雷达目标一维距离像识别

本文提出一种新颖的神经网络模型线性内插神经网络(Linear InterpolationNeural Network,LINN)用于雷达目标一维距离像识别。它可避开提取不变特征的难点,利用目标一维距离像特征随姿态变化的信息来提高目标识别性能。实验结果表明,采用LINN很好地解决了在大的姿态角范围内识别目标时所存在的计算量与识别率的矛盾,提高了雷达对任意姿态目标的识别性能。