基于红外热成像技术的车厢内部火灾预警研究

红外热成像技术是目前最为实用的火灾预警检测手段之一,可以有效提高列车车厢的运行安全。基于红外热像仪的原理及优点,结合动车组车厢较为狭长的特点,探讨红外探测器的镜头选择;提出了融合绝对温度和基于高度变化的火焰判定概率模型,提高了火焰检测的精度。在动车车组车厢环境中的测试验证了方法的有效性和稳定性,降低虚警。     

基于概率图模型优化的图像融合

针对图像融合问题的马尔可夫随机场模型,应用图割算法优化求解其等价的能量函数,不仅可以获得融合问题的全局最优解,而且计算速度相对于模拟退火算法求解图像融合问题的能量函数有显著的提高,仿真结果表明该算法是可行和高效的.     

车载摄像机的立体标定方法

提出了一种简便实用的基于立体标定板的车载摄像机标定方法。基于自制立体标定板对车载摄像机进行标定,方法比较便捷,精度较高,且方便车载摄像机进行后续检测等工作。实验结果及误差分析验证了该方法的可行性。     

人脸表情识别研究的新进展

人脸表情识别（facial expression recognition,简称FER）作为智能化人机交互技术中的一个重要组成部分,近年来得到了广泛的关注,涌现出许多新方法.本文综述了国内外近4年人脸表情识别（FER）技术的最新发展.首先,介绍了FER系统的组成：人脸检测、表情特征提取和表情分类,并详细叙述了其中表情特征提取和表情分类的方法.然后,对目前广泛应用的人脸表情数据库进行了介绍,并在此基础上对当前一些FER系统的性能进行了比较分析.最后,对FER领域的研究现状和挑战给予了评述,对FER可能的发展方向进行了讨论.     

基于角点特征的眼睛轮廓提取

提出了一种新的基于可变形模板的提取眼睛轮廓的方法。在新的方法中,利用了眼睛所有角点的信息来构造能量函数。同时,采用了SUSAN(smallest univalue segment assimilating nucleus)中的角点强度函数来描述角点的特性。通过结合角点的信息,眼睛轮廓能够得到更为鲁棒地提取。考虑到角点能量函数的局部特性,采用了三步优化的方法来对能量函数进行优化。为了测试新的能量函数的表现,随机设置眼睛模板的初始参数以模拟各种预处理方法得到的结果。实验结果表明,该方法能比以前的方法更精确地提取出眼睛的轮廓。     

基于Hausdorff距离的相似性和对称性度量及在人脸定位中的应用

本文提出了一种基于改进的Hausdorff度量的人脸定位方法.首先,改进了模板匹配中基于Hausdorff距离的相似性度量.传统的Hausdorff距离仅仅计算了两个点集之间的平均失配程度,而改进的方法同时考虑了点集之间的距离平均值和标准差,所以对人脸定位中姿态、表情、个体的变化具有更好的鲁棒性.另外还将Hausdorff距离应用于测量对称性这一人脸的重要特征,并将对称性度量和相似性度量结合起来进行人脸定位,从而取得了较高的定位正确率和定位精度.     

图像去雾的大气光幕修补改进算法

在雾天环境下,针对大气中存在悬浮微粒导致采集的图像降质问题,提出一种大气光幕修补改进算法对单幅图像去雾。首先简化大气散射物理模型,对大气光幕粗估计,并基于引导滤波器提出一种大气光幕修补的改进算法,从而得到更精确的大气光幕;然后提出了一种半逆法准确估计空气光强度;最后通过求解雾天图像大气散射模型恢复理想光照条件下的清晰图像。实验结果表明,该算法能鲁棒地估计大气光强度,能在保证大气光幕边缘的同时进行良好的平滑操作,提高图像的视见度。     

基于人脸相似度加权距离的非特定人表情识别

该文提出了一种用于非特定人表情识别的方法。首先,对测试人的初始表情特征进行高阶奇异值分解,得到测试人与训练集中所有人相关的表情特征。然后,根据相似的人有相似的表情的假设,计算人脸相似度加权距离,作为测试人的表情特征与标准的表情特征之间的相似性测度。通过加权的过程,可以有效地去除由于个体差异而造成的表情特征的差异,提高非特定人表情识别的鲁棒性。该文提出的方法在JAFFE数据库上进行了测试。对非特定人的表情识别实验表明,该文方法比传统的方法在识别率上有了提高。     

自适应去噪滤波器组合的训练与设计方法

该文通过建立噪声信道模型提出一种对噪声自适应的去噪滤波器组合进行训练和设计的方法。通过对训练图像及噪声信道输出图像的有监督训练,建立自适应于噪声的滤波器组合模型,并可在随后的应用中采用该模型对通过噪声信道的图像进行盲滤波达到滤除图像噪声和保留图像细节的目的。为验证设计方法的有效性,采用高斯调制的加权中值滤波器组对信道中常见的椒盐噪声和均匀分布脉冲噪声进行滤除,效果较现有方法有明显优势。该设计方法可以推广应用到其它具有适应性的去噪滤波器之上,使它们对不同类型、不同强度的信道噪声进行更柔性化的处理。