一种运动轨迹引导下的举重视频关键姿态提取方法

该文研究并提出了一种轨迹引导下的举重视频关键姿态自动提取方法.针对举重训练,首先提取稳定的杠铃轨迹,进一步分析杠铃轨迹和关键姿态之间的关系,将杠铃轨迹和基于姿态集的方法相结合进行关键姿态检测.根据运动轨迹的曲线极值点提取关键视频画面,而对于其他非轨迹极值点处的关键画面采用基于姿态集的姿态估计和目标检测方法,对每个关键姿态分别训练了一个线性的支持向量机分类器,建立图像的多尺度扫描模式,并提出了统计计算相似度的方法来处理帧间相似度问题,实验表明该文方法在姿态检测的准确性和效率方面都有很大改善.     

一种光照不变的人脸识别新方法

本文研究并实现了小波变换,光照商图像与BP神经网络相结合对不同光照条件下的人脸图像进行识别的算法.运用小波变换方法对图像进行降维,运用光照商图像方法对图像进行预去光,运用BP神经网络进行人脸识别;同时讨论了BP网络输入矢量的标准化处理问题、网络隐含层神经元数选取问题,以及对Sigmoid函数和网络学习速率的改进问题.利用Yale Face Database B人脸数据库进行识别实验,结果表明,通过预去光,网络的识别率有了显著提高;本文设计的改进BP网络在与非改进网络得到相同识别率情况下,其收敛速度明显加快.     

复杂背景下的人脸分割

针对复杂背景下人脸位置的不确定性和人脸轮廓边缘点的不连续性,本文提出一种新的人脸分割算法,能够在复杂背景下将人脸快速分割出来。本文算法包括三部分:首先设计了特征与模板相结合的人脸定位算法,在复杂背景中以双眼和嘴的坐标为基准确定人脸位置;其次,设计了自适应搜索算法,提取真正的人脸轮廓点,去除“假”轮廓点;最后利用人脸轮廓的平滑性通过曲线拟合来补充不确定轮廓点,完成人脸分割。本文算法综合利用了人脸的肤色、表面结构、轮廓边缘以及轮廓的平滑性等特征完成人脸分割,实验结果证明了算法的有效性。     

MPEG-7及其应用

MPEG－7是国际MPEG组织正在制订定的第4个MPEG标准,旨在实现多媒体内容描述的标准化。简要介绍了MPEG－7的应用背景、目标、内容及常用术语,并探讨了MPEG－7可能的应用领域。     

基于感兴趣区的图象近无损压缩

无损感兴趣区（Lossless Region of Interest (ROI)图象压缩方法,即在感兴趣区采用无损压缩,而在其他区域采用有损压缩,从而保证了重要信息不丢失,并尽可能提高衅象的压缩比,在整形小波变换（IWT）和嵌入式零树编码的基础上,实现了无损感兴趣区（Lossless ROI)的图象近无损压缩,并提出了一种小波变换域形状编码算法－－树映射形状编码,同时给出了算法的原理及实现,并进行了相关实验,实验结果表明,该算法能够提高压缩效率,且压缩效率取决于感兴趣区的大小以及对不感兴趣区图象的质量要求。     

最大熵法重建CT图像

针对现有CT设备上重建图像存在的“伪影”问题,提出了用最大墒法重建CT图像．鉴于现成的CT设备数据之间严格的关系难以找到,设计了模拟投影数据,用最大熵法重建图像的全软件,并针对二值图像进行了实验,得出了相应的结论．     

基于解耦空间异常检测的人脸活体检测算法

现有基于异常检测的方法大多仅利用活体样本进行单类建模,这样的特征用于活体检测的泛化能力强但准确率不高。而且,活体人脸特征单类建模并没有考虑活体人脸样本的多样性。活体人脸样本的不同身份、环境、采集设备等因素都会导致活体人脸的特征表达不紧凑,这样使得假体样本特征容易混入其中。为了解决以上两个问题,本文提出了一种基于解耦空间异常检测的人脸活体检测算法。本文设计了单中心对比损失,使得活体人脸特征在不限制假体人脸特征分布的情况下表达地更加紧凑。本文还对活体人脸进行了特征解耦,将其特征分为两个子空间:活体检测特征空间、活体无关特征空间。活体检测特征空间不受其他无关因素的影响,结合单中心对比损失来提高模型的泛化能力。库内实验和跨库实验共在5个数据集上与最新的方法进行了比较,在OULU-NPU数据集中,协议1相比于性能第2的模型错误率下降超过一半,最具挑战的协议4取得了仅3.3%的错误率;在SiW数据集的三个协议中也取得更低的错误检测率;在跨库实验中本文算法也表现出不错的泛化能力,尤其是在从重放攻击和打印攻击跨到3D面具攻击的跨攻击类型的测试中相比于性能第2的模型错误率下降5.41%。本文提出的人脸活体检测算法在检测性能和泛化性能上均优于其他先进方法,算法应对未知数据和新的攻击类型的能力有所提高。      

生物特征模板保护综述

近年来频繁出现的网络安全事件使得网络安全上升到国家战略的高度,可靠的互联网身份认证是互联网应用的关键环节,基于生物特征的身份认证技术可以保证用户物理身份和数字身份的一致性而受到关注。为了保护生物特征模板的安全性和隐私性,近年来提出了生物特征模板保护研究。首先分析了生物特征识别系统面临的安全问题,对生物特征模板保护技术在生物特征识别系统中的定位和具体概念进行了介绍。其次,基于国内外的研究工作,归纳了各类生物特征模板保护技术的特点、效果和应用范围,包括生物哈希、不可逆变换法、密钥绑定以及密钥生成等;阐述了每类方法的主要思想、代表性工作以及主要特点,并从隐私性、实用性、敏感性、安全性和认证性能方面对其中的典型方法进行了总结对比;进一步介绍了多生物特征融合的模板保护算法,主要包括多模态生物特征和单模态生物特征的不同特征融合的模板保护方法。最后,对生物特征模板保护存在的问题进行了分析,并对进一步的研究方向进行了展望。     

基于人脸模板保护的不可逆变换方法

生物特征加密技术由于生物特征认证技术和密码学方法组成。它在为生物认证系统提供精确性和便捷性的同时,也保证了生物模板的隐私性和安全性。本文针对有序人脸特征,设计了四种形态的不可逆变换函数,并将其运用到三种不可逆变换方案中。我们设计的不可逆变换方案包括:位置变换方案,特征值变换方案以及二维变换方案。在实验阶段,我们对比了三种变换方案产生模板的认证性能和安全性能,并以任意一幅人脸的变换模板为例进行重构,重构后的人脸图像与原始人脸有很大差异。实验结果表明,位置变换方案通过增加多对一区域方式来增加认证系统安全性能,且认证性能与原始生物特征几乎相同。     

“信号处理工程实践”课程与工程素质培养

培养具有良好工程素质的工程技术人才是高等工科院校的一项重要任务,如何培养大学生的工程素质成为高校教学改革的热点研究问题。本文从工程训练的课题来源及内容、课程的教学特点、评价模式以及训练效果等方面出发,探讨了"信号处理工程实践"课程对高等工科院校信息类大学生工程素质的培养。