基于选择性搜索算法的车脸部件检测

车脸部件检测能够广泛地应用于车辆识别及车辆的语义分割。尽管对于车脸的检测已经做出过大量的努力,但现有的研究大多集中在车脸的整块区域的检测及定位,提出了一种基于选择性搜索的车脸部件检测算法。该算法分为两个阶段：首先,将车辆图片进行高斯滤波去噪以及图像归一化预处理。其次,对预处理后的图片,利用基于图表示的图像分割算法获取初始分割区域,计算两两相邻区域在颜色、纹理、大小及吻合度之间的相似度;随后利用初始分割区域相邻区域间的颜色、纹理、大小以及吻合度的相似性对初始分割区域进行合并,从而准确分割车脸各部件。采用部分香港中文大学的公开数据集CompCars,总计4 199张图像,作为测试样本以测试车脸部件分割检测效果。实验结果表明,该算法检测车脸部件的平均重合度达到73.74%,明显胜过其它目标检测算法,此外,该算法不需训练,具有更强的通用性。     

基于部件融合特征的车辆重识别算法

针对车辆型号相同但车辆个体不同的重识别问题,提出一种新的车辆重识别算法。运用部件检测算法获取不同车辆之间差异较大的车窗和车脸区域,对检测到的车窗和车脸区域进行特征提取并进行融合,生成新的融合特征,计算图像特征之间距离度量进行分类识别。在中山大学公开数据集VRID-1上进行测试,结果表明,该算法的Rank1匹配率达到66.67%,明显优于经典的传统特征表征算法,从而验证该算法是可行且有效的。     

三价铬离子掺杂氟化物宽带近红外荧光粉研究进展

宽带近红外光源在夜视成像、无损检测、医疗成像和信息识别等领域中具有广泛应用场景。在众多近红外光源中，荧光粉转换的宽带近红外LED，（pc-LED）凭借其结构紧凑、成本低、效率高等优势逐渐崭露头角。作为宽带近红外pc-LED的关键组成，Cr³⁺离子掺杂的氟化物荧光粉表现出卓越的近红外发光性能、出色的热稳定性及低晶格声子能级等独特特性，因此近年来受到研究人员的广泛关注。从合成方法、材料设计和应用探索3个方面，综述了Cr³⁺掺杂氟化物荧光粉的最新研究进展。同时，提出了一些需要进一步研究的问题，以帮助读者深入了解该领域的研究现状和未来发展趋势。