基于光流的快速人体姿态估计

针对目前深度学习领域人体姿态估计算法计算复杂度高的问题,提出了一种基于光流的快速人体姿态估计算法.在原算法的基础上,首先利用视频帧之间的时间相关性,将原始视频序列分为关键帧和非关键帧分别处理（相邻两关键帧之间的图像和前向关键帧组成一个视频帧组,同一视频帧组内的视频帧相似）,仅在关键帧上运用人体姿态估计算法,并通过轻量级光流场将关键帧识别结果传播到其他非关键帧.其次针对视频中运动场的动态特性,提出一种基于局部光流场的自适应关键帧检测算法,以根据视频的局部时域特性确定视频关键帧的位置.在OutdoorPose和HumanEvaI数据集上的实验结果表明,对于存在背景复杂、部件遮挡等问题的视频序列中,所提算法较原算法检测性能略有提升,检测速度平均可提升89.6%.     

图像欧氏距离在人脸识别中的应用研究

图像欧氏距离可以嵌入到许多传统的图像分类识别算法中,该嵌入是通过对原始图像的线性变换来实现的,给出了一种基于数据场的图像线性变换方法,将其应用到图像欧氏距离中.实验结果表明,基于数据场的线性变换方法是一种可行的图像线性变换方法,该方法可以完成大尺度图像的线性变换,方便地将图像欧氏距离嵌入到传统人脸识别算法中.     

基于贝叶斯估计与区域划分遍历的四轴飞行器避障路径规划算法

为了提高利用图像处理技术进行四轴飞行器避障的实时性,提出一种基于贝叶斯估计与区域划分遍历的避障路径规划算法.首先,通过贝叶斯估计来对四轴飞行器采集到的视频图像进行预处理;其次,对采集到的图像进行障碍物概率分析以获取视频图像中的关键帧,最大限度地提高四轴飞行器的实时性;最后,对选取的图像帧进行背景差分实现障碍物识别,并通...     

基于分布式网络的监控系统

设计了一个基于分布式网络的监控系统.该系统利用网络摄像头采集视频数据,压缩后传送到远程的PC主机,主机对图像帧进行分析,进行人脸识别和步态识别,检测出异常人体,控制摄像头云台进行监视.整个系统使用实时传输协议和实时控制协议,利用网络实现了分布式的视频采集和集中处理,为远程视频监控提供了高效可行性且价格低廉的解决方案,并且具有较强的实时性和可交互性.     

同源视频Copy-Move篡改检测及恢复

针对同源视频序列的copy-move篡改方式, 提出一种通过度量图像内容间的相关性, 来实现对视频序列的copy-move篡改检测并恢复的方法. 首先将视频帧内容转化为一系列连续的图像帧, 对图像分块, 提取每帧图像的8个特征矢量, 再利用欧氏距离计算帧间相关性, 并通过添加偏差矩阵构造动态偏差阈值, 检测出copy-move篡改序列且精确至帧, 从而实现对视频序列的篡改检测与恢复. 实验表明, 该算法对同源视频序列的copy-move篡改检测及恢复能够取得理想的效果.     

基于分类稀疏表示的人脸表情识别

为挖掘不同人脸表情图像的统计特性差异,提出一种基于分类稀疏表示的表情识别算法。首先通过对不同类别表情图像的字典学习,构建满足各类表情图像统计特性的基函数子集,进而采用Lasso算法获得表情图像在由基函数集所张成特征子空间中的稀疏表示,最后通过比较表情图像在各基函数子集上的重构误差实现不同表情的分类识别。基于JAFFE人脸表情数据库的实验结果表明,该算法可以有效克服人脸身份对表情识别的影响,具有较高的表情识别率和鲁棒性。     

一种改进的伪3D-DCT域的视频零水印算法

为进一步提高视频水印算法的鲁棒性,提出了一种改进的伪三维离散余弦变换(3D-DCT)的视频零水印算法。该算法首先采用帧间欧氏距离法选取关键帧,然后,利用三帧差分法得到关键帧的运动目标,并对关键帧的运动目标图像进行分块,同时对运动目标的几何形心坐标所在块进行伪3D-DCT变换。将变换后的AC系数用于构造视频的特征值序列,并将混沌映射加密的水印嵌入特征值序列中构造零水印。最后将零水印在数据库中进行注册。实验表明,该算法对噪声、滤波攻击,帧剪切、旋转、缩放等攻击具有很强的不可见性和鲁棒性。     

一种基于QPSO优化的流形学习的视频人脸识别算法

视频场景复杂多变,视频采集设备不一致等原因,导致无约束视频中充斥着大量的遮挡和人脸旋转,视频人脸识别方法的准确率不高且性能不稳定.为解决上述问题,本文提出了一种基于QPSO优化的流形学习的视频人脸识别算法.该算法将视频人脸识别视为图像集相似度度量问题,首先帧图像对齐后提取纹理特征并进行融合,再利用带有QPSO优化的黎曼流形大幅度简约维度以获得视频人脸的内在表示,相似度则由凸包距离表示,最后利用SVM分类器获得分类结果.通过在Youtube Face数据库和Honda/UCSD数据库上与当前主流算法进行的对比实验,验证了本文算法的有效性,所提算法识别精度较高,误差较低,并且对光照和表情变化具有较强的鲁棒性.     

融合显著特征和互信息熵的SLAM闭环检测算法

针对移动机器人SLAM闭环检测存在的闭环错误判定问题,提出了一种融合显著特征和互信息熵的闭环检测算法.首先,通过帧间位姿变化和信息熵差异得到关键帧,利用词袋模型逆向索引查询关键帧获取闭环候选帧.然后,引入图像颜色与深度信息计算当前关键帧与闭环候选帧的显著特征生成显著图.最后,将显著图均匀划分四块,计算两匹配关键帧显著图对应块的互信息熵,由每块对应互信息熵生成一个表征两幅图像相似度的四维向量,通过四维向量将满足互信息熵条件的闭环帧进行几何验证,判断是否产生闭环.实验结果表明,该算法能够降低机器人累积误差,生成全局一致的地图,同时满足实时性要求.     

基于欧氏骨架的手势识别系统

引进最新骨架提取算法,设计并实现了一种以手势的欧氏骨架为基准的手势识别系统,系统由通用视频采集模块和ARM开发板硬件组成.利用动态前景检测算法结合YCbCr肤色识别模型,分割出手势区域;借助欧氏距离变换和Delta—中轴骨架提取算法获得手势区域的欧氏骨架,并提取骨架的关键点和欧氏距离等几何参数,以此建立手势识别的几何模型.实验测试正确识别率高达94%,每帧图片处理时间小于25 ms,表明该系统实时、有效.