一种基于颜色特征的感兴趣目标提取方法

针对现有的感兴趣区域(ROI)提取方法边缘不清晰、区域不完整等问题,提出一种ROI提取方法.首先采用颜色局部特征的信息量大小衡量兴趣度的大小,然后融合颜色特征信息量图获得图像的显著图(SM),再进行阈值分割,得到显著值大的区域,即ROI.实验结果表明,该方法能有效地提取出感兴趣的对象,SM中目标区域的显著值均匀、边缘清晰;与人工标记的ROI比较,该方法召回率为79.71％,精度为78.53％,优于已有的ROI提取方法.     

电气原理图的自动识别

本文给出了一种识别通用CAD软件绘制的电气原理图的方法。该方法先根据电气符号的几何特征将其从图纸中提取出来并使用含两级属性的属性图表示,然后采用过滤图模式库和Ullman算法相结合的方法识别电气符号,最后提取图纸中各种文字标注和电气符号的连接关系。实验证明,该方法能够准确地识别电气原理图。     

视频监控系统中的运动目标分类技术研究

基于视频的运动分析是近年来计算机视觉领域备受关注的研究方向.提出了一种用于视频监控系统的运动目标分类算法,可以将运动目标分类为几种事先定义好的类别:人、人群、汽车、自行车.定义了运动目标的几种简单有效的形状特征,并选择基于小样本学习理论的支持向量机对不同目标进行分类.最后,提出隔帧分类的思想并描述了几种提高分类效率的方法,以满足实时性要求.实验证明该方法能较好地区分人、人群、车、自行车等目标.