一种改进的基于特征和基于图像相结合的人脸检测

为了提高人脸检测的速度,提出了一种基于脸部特征和支持向量机的人脸检测方法.该方法对训练样本图像进行二维离散余弦变换(DCT),变换后选取重要的DCT 系数来训练支持向量机(SVM)分类器;在检测时,首先利用双眼区域的亮度关系和脸部的对称特征来快速过滤掉大量的背景区域,再利用SVM对余下的区域进行进一步的验证,以确认是否是人脸.实现结果证明了该方法的正确性和有效性.     

一种用于图像内容认证的数字水印新方法

依据内容认证的特点和JPEG压缩原理提出一种半脆弱水印嵌入方法。该方法对原始图像进行分块DCT变换,每块取三个DCT低频系数,把这三个系数量化后取最低有效位,与水印的对应位进行异或运算得到密钥;再取三个高频系数进行异或等运算得到另一密钥。认证时使用这两个密钥来恢复水印信息。实验结果表明,该方法对JPEG压缩具有很好的鲁棒性,同时对滤波和加噪等处理具有很好的易碎性,适合于图像的内容认证。由于该水印方法不改变原图像,因而可应用于画面清晰度要求高的多媒体和认证系统中。     

基于NGA的特征选择和SVM参数优化

支持向量机（SVM）的分类性能受样本的特征以及SVM本身参数的选择影响较大。在以前的工作中，很多学者对特征子集的选择以及SVM参数的优化分别进行了研究，实际上，特征子集和参数相互影响，针对这种情况，本文提出了一种同时进行特征子集选择以及参数优化的方法，该方法基于小生境遗传算法（NGA），对参数和特征采用不同的编码方法，对得到的每个参数以及对应的特征子集，使用SVM对其进行性能评价。使用UCI数据集进行了相关的实验，实验结果证明了该方法可以减少特征的数量以及提高分类正确率。     

基于特征和基于图像相结合的快速人脸检测*

为了提高人脸检测的速度,提出了一种基于特征和基于图像相结合的快速人脸检测方法.该方法对训练样本图像进行离散小波变换(DWT),使用低频逼近系数来训练支持向量机(SVM)分类器;在检测时,首先利用双眼区域的亮度关系和脸部的对称特征来快速过滤掉大量的背景区域,再利用SVM对余下的区域进行进一步的验证,以确认是否为人脸.实验结果证明了该方法的正确性和有效性.