基于马尔科夫随机场的图像锐化方法

针对常规的反锐化掩膜方法对图像进行增强时会放大噪声的问题,提出一种基于马尔科夫随机场理论的图像锐化方法,将Thin Plate先验能量函数引入到反锐化掩膜方法中。实验结果表明,该方法在突出图像边缘细节的同时,可有效抑制噪声。主观视觉效果和客观评价结果表明,该方法的处理效果较好。     

基于进化规划的Markov随机场参数的估计

在应用Markov随机场作为先验模型对图像进行贝叶斯估计时,配分函数的难以计算使得对Markov随机场参数的估计存在着很大困难.为此,本文提出一种新的基于进化规划的参数估计法.该方法采用进化规划来寻求合适的参数,使得由该参数得到的生成图像和原始图像间的差异最小.该方法不仅可避免配分函数计算上的困难,而且从该参数出发还可得到最相似于(可完全吻合)原始图像的生成图像.在这一点上,该方法要明显优于以往传统的基于似然函数的参数估计法,如极大伪似然法.最终的实验结果也证实了该方法的可行性.     

基于条件随机场的异常协议行为检测方法*

针对现有异常应用协议行为检测主要针对某种特定应用,缺乏通用性的问题,提出一种基于条件随机场的异常应用协议行为检测方法,从网络数据流中提取应用协议关键字及其时间间隔作为状态特征,同时考虑关键字的频率分布特征,应用条件随机场模型对协议行为进行建模,将偏离模型的协议行为判定为异常。相比于传统的基于隐马尔可夫模型建模方法,该方法不必对特征量作出严格的独立性假设,具有能够融合多特征的优势。实验结果表明,本文方法在检测协议异常时准确率高,误报率低。     

基于分层分数条件随机场的行为识别

针对隐条件随机场(HCRF)的实时性问题和隐动态条件随机场（LDCRF）行为转换时的标记偏差问题,提出了一种基于分层分数条件随机场(SFCRF)模型的行为识别算法。该算法改进了LDCRF,并提出分数标记的概念,将人体行为的完整性和有向性具体化。实验结果表明,该算法取得了比条件随机场(CRF)、HCRF和LDCRF更好的识别效果。     

基于改进马尔科夫随机场的路标去噪识别算法

针对路标图像容易受噪声干扰和路标的识别问题,提出了一种基于改进马尔科夫随机场的路标去噪识别算法,标识变量采用EM学习算法估计;算法分为两步:首先利用马尔科夫随机场对已经被噪声污染的图像进行建模恢复;其次,通过计算恢复后图像的不变矩对路标图像进行分类识别;仿真实验比较了中值滤波方法和高斯平滑两种方法,实验结果表明利用马尔科夫随机场的方法与其他两种方法相比,该新算法处理后的图像可以达到较好的降噪效果,提高恢复路标图像的清晰度,能够更好地识别出路标,体现出该算法的优越性和有效性。     

基于条件随机场模型的数据异常检测算法

企业数据中心作为辅助决策的重要工具,保证其数据的及时性、准确性和科学性是最基本的要求和最核心的原则。对于数据异常的情况,若仅依靠人为的经验在海量数据中进行判断是很困难的,也是不科学且低效的。针对企业购销存数据的准确性问题,研究了基于机器学习的数据异常检测算法。由于购销存数据是由一组相对固定的数据项组成,可以看作是一个结构化数据序列,因此选择了解决结构化序列预测问题最为有效的条件随机场模型CRFs。通过对大量历史数据进行学习,分析出数据的自身规律以及关联关系,使计算机具备自动检测异常的能力。实验结果表明了该算法的有效性。     

基于马尔科夫随机场的炉膛火焰图像分割

提出一种基于马尔科夫随机场模型的火焰图像分割算法。将由系统装置获取的原始火焰图像从RGB空间变换到HSV颜色空间,以提取颜色特征。分别对原始图像建立Potts标记场模型和有限正态混合观测场模型(FGMM),结合颜色特征,运用贝叶斯估计和ICM算法,计算最大后验概率(MAP),并完成图像分割。实验证明,该算法可以有效地分割炉膛火焰图像,为之后的工作奠定了基础。     

基于条件随机场的中文命名体识别

本文使用条件随机场模型解决中文命名体识别问题,探讨了特征的选择对命名体识别的影响。实验证明,词的边界特征、构词特征(词的首字和尾子)、词性特征、词的上下文特征(尤其是前缀和后缀)对识别命名体具有非常大的帮助。     

基于条件随机场的藏文人名识别研究

基于条件随机场模型在字粒度上识别并切分藏文人名,其优势是可以较好地利用藏文人名在文本中出现的基本特征和上下文特征来确定藏文人名在文本序列中的边界。根据藏文人名自身的特点设定特征标签集,利用条件随机场模型作为标注建模工具来进行训练和测试。从实验结果来看,该方法有较高的识别正确率,具有进一步研究的价值。下一步的改进需要扩充训练语料,并针对人名与一般词语同形现象进行特征标签集的优化。     

基于中层时空特征的人体行为识别

目的 人体行为识别是计算机视觉领域的一个重要研究课题,具有广泛的应用前景.针对局部时空特征和全局时空特征在行为识别问题中的局限性,提出一种新颖、有效的人体行为中层时空特征.方法 该特征通过描述视频中时空兴趣点邻域内局部特征的结构化分布,增强时空兴趣点的行为鉴别能力,同时,避免对人体行为的全局描述,能够灵活地适应行为的类内变化.使用互信息度量中层时空特征与行为类别的相关性,将视频识别为与之具有最大互信息的行为类别.结果 实验结果表明,本文的中层时空特征在行为识别准确率上优于基于局部时空特征的方法和其他方法,在KTH数据集和日常生活行为(ADL)数据集上分别达到了96.3%和98.0%的识别准确率.结论 本文的中层时空特征通过利用局部特征的时空分布信息,显著增强了行为鉴别能力,能够有效地识别多种复杂人体行为.     

改进的分层马尔可夫随机场彩色图像分割算法

针对传统的分层马尔可夫随机场（MRF）算法难以描述彩色图像像素值分布等问题,提出一种基于RGB色彩统计分布的分层MRF分割算法。在分层MRF模型的基础上,设定了相关参数并对分割过程进行了公式推导;结合RGB色彩统计分布模型,重写了分层MRF能量函数,利用k-means算法作为预分割算法,实现了算法的无监督分割。相比传统的分层MRF分割模型,该算法充分利用了彩色图像的像素值的信息,可有效地减少颜色分布参数和计算成本,能更准确地描述各分割对象的颜色分布;且该算法不受目标和背景颜色区间分布、目标空间分布的限制,能够很好地描述不同目标和背景。通过大量实验验证了算法的有效性,其在运算速度、分割精度等方面均优于传统MRF算法和模糊C均值（FCM）算法。     

基于视频区域特征的行人异常行为检测

从区域特征分析的角度检测行人的异常行为，先进行背景建模，然后通过运动目标检测，得到运动目标区域信息，采用最小外接矩形框作为区域特征，最后计算该矩形长宽比并进行曲线拟合、预测，进而完成异常行为检测。实验结果显示，该方法简单、快速。     

基于马尔可夫随机场模型的运动对象分割算法

提出了一种基于马尔可夫随机场(MRF)模型的运动分割算法,仅使用了压缩流中的运动矢量和块编码模式信息,可以在复杂场景下对运动对象有很好的分割效果.利用运动矢量量化的方法来对运动矢量进行预处理,对运动矢量进行马尔可夫建模,利用能量最小函数进行优化得到运动对象分割的效果.实验表明:与现有的方法相比,该方法可从复杂场景中更准确地对运动对象进行分割.     

基于马尔可夫随机场的运动分割研究

运动对象的分割技术一直是图像处理和计算机视觉领域的重要研究课题。采用一种将运动估计方法与马尔可夫随机场（MRF）模型相结合的运动分割方法。采用鲁棒统计技术与误差模型相结合构成运动估计的目标函数,运动模型为仿射运动,通过过松弛算法获得每种运动的运动参数;根据误差最小原则确定运动对应区域的初值,采用马尔可夫随机场（MRF）模型对运动估计结果进行平滑去噪。最后给出了该方法在通用图像实例上的实验结果。     

基于动态特征的突发暴力事件辨识算法

在智能监控系统中,公共场所发生的暴力事件应及时预警,否则可能造成严重的后果。针对该情况,对暴力事件发生时图像中反映出来的信息进行了全面的提取,提出一种基于动态特征的能量算法。该算法从运动的剧烈程度、运动的不规则程度和目标间的位置关系3个角度较为全面地描述了该事件发生时图像的数字特征,并通过引入动能和势能总结出能量函数,用于辨识是否发生突发暴力事件。最后通过对大量包含各类事件的视频进行实验,并得出结论,该方法在处理突发暴力事件时有较高的识别率。     

基于视频的人体异常行为识别与检测方法综述

作为计算机视觉的重要分支,异常行为识别与检测技术已在智能安防、医疗监护、交通管控等领域获得了广泛应用.对异常行为的界定及判别方法与场景因素紧密相关,针对不同应用场景特点,适当选择特征提取及异常行为识别与检测方法,进而保证预警准确率,在实际应用中至关重要.基于此,对基于视频的人体异常行为识别与检测方法进行综述,首先给出人体异常行为的定义、特点及分类;其次,对特征提取方法进行总结,特征提取方法的选取及提取特征的好坏直接影响后续判别结果;再次,从异常行为识别和异常行为检测两个角度对异常行为判别方法进行分析和讨论,给出常用异常行为检测数据集及相关算法表现;最后,对本领域未来研究方向提出展望.     

一种基于多尺度马尔可夫随机场的SAR图像分割算法

利用小波变换模大值边缘检测算法得到SAR图像不同尺度下的边缘信息,再利用MRF分割算法对SAR图像进行分割。实验结果表明,该方法改善了SAR图像分割的质量,有效地改善了MRF图像分割算法的方向灵敏性。     

一种新的异常行为检测算法

行人异常行为的自动检测与识别是计算机视觉领域的重点和难点,同时也是智能监控系统中研究的热点问题。针对这一问题,提出了一种基于人体形态特征的异常检测算法。利用轮廓信息将目标从视频序列中分割出来,再对分割出来的目标进行轮廓拟合,根据所得到的拟合信息提取文中所定义的形态特征因子,将特征因子经过行为分类器的判定,从而决策出该行为是否异常。实验结果表明该方法实现简单,具有较好的实时性与鲁棒性,可以作为实时监控系统中异常行为检测的有效方法。     

基于K层特征模型的异常流量识别算法

针对在NetFlow数据流的环境中，如何解决海量数据识别的问题，提出基于K层特征模型的异常流量识别算法。采用优先级策略依次打开索引表，读取异常行为，并与异常行为的特征值逐条匹配，匹配成功作标记，确定异常行为类型。实验结果表明，该算法能够快速有效地识别异常数据流，提高了海量数据识别的实效性，有效地解决了网络安全问题，达到设计目标。     

基于马尔可夫随机场与活动轮廓的运动目标分割

针对视频序列图像中的运动目标分割,提出了将马尔可夫随机场模型和活动轮廓模型相结合的运动目标分割算法。该算法首先利用马尔可夫随机场模型的运动检测算法,得到运动目标的初始模板。在此基础上提取出活动轮廓模型的初始轮廓点,然后构造活动轮廓模型的能量函数。用改进的贪婪算法求得能量函数最小值,提取出运动目标的精确轮廓,从而得到具有精确边缘的运动目标。实验结果表明该算法能有效地分割和提取出视频序列中的运动目标。