基于SVM输出概率和后置滤波的运动目标分类*

提出了一种新的运动目标分类方法,该方法利用sigmoid函数将标准SVM的输出结果直接转换为目标所属类别的概率,避免了分类器的组合问题;同时该方法还利用后置加权均值滤波器对SVM的初始输出结果进行滤波平滑处理,进一步提高了分类的正确率。实验结果表明,该方法能有效地提高运动目标分类的精度。     

一种基于位平面的压缩域人脸识别算法

针对光照等干扰因素对人脸识别的不利影响,以及人脸图像的维度过高等问题,提出了一种新的基于位平面的压缩域人脸识别算法。该算法综合利用了图像丰富的位平面信息和压缩域内图像处理技术,提出新的人脸特征表达方法。实验结果表明,该方法不仅能够有效地降低图片维度,并且具有较好的鲁棒性。