基于改进SURF算法的交通视频车辆检索方法研究

针对传统车辆检索方法中存在准确性和区分度较低的问题,提出了一个基于改进SURF(speeded up robust features)算法的视频车辆检索方法。在车辆视频关键帧提取的基础上,根据改进SURF算法完成车辆图像的特征提取及匹配,其中包含改进FAST(features from accelerated segment test)特征点检测、SURF特征向量提取以及最近邻查询方法来进行特征点的匹配;通过计算比较待检索车辆图像与数据库车辆图像的相似度,算法完成图像筛选并反馈检索结果。实验结果表明:针对交通监控视频中待检索车辆,该方法能够较为准确地进行检索并反馈结果。     

结合级联仿射变换和K-means聚类的全局运动估计

视频稳像中全局运动的提取过程常会受到局部运动的干扰。针对这一问题,提出一种结合级联仿射变换和K-means聚类的全局运动估计方法。首先,利用加速鲁棒性特征算法(SURF)匹配帧间特征点,并建立二维特征空间。然后通过K-means聚类法剔除误匹配点对,最后采用级联仿射变换模型计算出帧间全局运动估计,消除了视频中的局部运动,获得了稳定的视频序列。     

基于空间金字塔的BoW模型图像分类方法

针对不同场景图像下词袋(bag of words,BoW)模型的图像分类准确率较低的问题,提出了一种基于空间金字塔BoW模型的图像分类方法。该方法通过尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法提取原始图像像素特征点作为视觉特征,对相似视觉特征进行聚类形成视觉词袋,并采用空间金字塔方法对视觉词袋进行划分,构建空间金字塔的BoW模型,通过支持向量机分类器对分层后的视觉词袋进行图像分类。分别使用BoW模型和空间金字塔的BoW模型分类方法对网络图像数据库进行分类实验对比,结果表明,空间金字塔BoW模型能有效提高BoW模型的图像分类准确率。     

一种基于改进词袋模型的视觉SLAM算法

针对室内环境中视觉同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)精度不高和实用性较差等问题,采用深度相机作为传感器,提出一种基于改进词袋模型的视觉SLAM算法.该算法通过增加节点距离的方式,对传统的词袋模型进行改进,采用octree方法转化点云,生成可用于导航的八...     

SURF算法及其对运动目标的检测跟踪效果

视频图像的特征点提取和描述是智能交通系统中运动目标跟踪的一项关键技术。由于场景的复杂性、环境的变化以及目标运动的影响,Harris角点检测算法和尺度不变特征变换（SIFT）算法的精度和稳定性都不够,而加速鲁棒特性（SURF）算法具有很强的鲁棒性,运算速度比Harris角点检测算法和SIFF算法有明显提高。应用SURF算法对视频图像进行特征点提取和匹配,并结合聚类分析和卡尔曼滤波对匹配的目标进行跟踪。实验表明,SURF算法对亮度变化具有很强的鲁棒性,并且速度比较快。     

基于SURF算法的双目视觉立体匹配研究

针对双目视觉立体匹配效率低的问题,从SURF匹配算法和摄像机标定、校准方面进行了改进。与传统视觉匹配算法相比,SURF匹配算法具有效率高、抗干扰能力强等优点。对摄像机进行标定与校准,校准后的特征点更精确,为准确匹配奠定了基础。利用极线约束条件改进SURF算法匹配速率,并进行了相关实验。实验结果表明,算法不仅降低了匹配时间,而且还提高了匹配准确率。     

一种改进的现勘图像分类算法

针对加速鲁棒特征在尺度变化和旋转变化方面表现不够理想的问题,提出一种改进的现勘图像分类算法。根据高斯金字塔模拟人眼由近及远视物且能保持物体尺度不变的特性,对图像提取基于高斯金字塔的加速鲁棒特征,并用词袋模型描述图像。通过训练得到支持向量机分类器,对输入图像进行分类。实验结果表明,改进算法分类准确率有明显提高。     

协同视觉信息与标注信息图像聚类

针对如何有效地利用图像视觉信息与标注信息进行图像聚类的问题,提出了一种基于视觉单词与标注单词共生的聚类算法.在视觉特征空间,采用K-means算法对图像聚类,得到表征图像视觉信息的视觉单词,即聚类中心.在图像标注字空间,计算各聚类中心下标注单词的统计分布,建立视觉单词与标注单词共生矩阵,进而针对图像提取嵌入有视觉信息的标注词特征LDA(latent dirichlet allocation)主题模型作为最终聚类算法完成图像的聚类.通过对Pascal VOC 2007标注图像数据库进行的实验仿真以及对比试验结果表明,基于视觉单词与标注单词共生的聚类算法可以有效地利用图像的视觉信息与标注信息的互补特性,提高聚类算法的性能.     

基于低尺度词袋模型的图像快速分类方法

提出一种新的框架用于改进传统词袋模型效率较低的问题。该方法建立在通过小波变换获取的低尺度图像表示上,利用在低尺度图像上提取单尺度的SIFT特征,建立低尺度视觉词典。由于大幅度减少了图像初始特征维数,该方法可以快速建立视觉词典,并且有效地降低后续图像分类所花费的时间。通过对Caltech101数据集全部8 677张图像的分类测试显示,该方法可以在保证分类性能的同时,有效地提升基于传统词袋模型的图像分类效率。实验结果表明,该方法可以全面提升金字塔匹配的词袋模型分类性能和分类效率,普遍用于传统词袋模型及其衍生方法。     

基于有偏彩色纹理字典的X光安检图像检测

为提高X光安检图像的检测效率和正确率,通过改进局部二值模式算子,给出一种基于有偏彩色纹理字典的X光安检图像自动检测算法。先根据被检测物体的颜色分布构建色彩权值矩阵,提取多通道图像的局部纹理特征,结合词袋模型生成多通道优化的图像字典,再通过色彩加权矩阵映射到有偏彩色纹理字典,并通过训练支持向量机对输入的测试图像进行检测。对于相同训练集与测试集,改进算法能准确对X光安检图像进行目标检测,且检测正确率和查全率均有提升。     

Bag-of-visual-words model for artificial pornographic images recognition

It is illegal to spread and transmit pornographic images over internet,either in real or in artificial format.The traditional methods are designed to identify real pornographic images and they are less efficient in dealing with artificial images.Therefore,criminals turn to release artificial pornographic images in some specific scenes,e.g.,in social networks.To efficiently identify artificial pornographic images,a novel bag-of-visual-words based approach is proposed in the work.In the bag-of-words(Bo W)framework,speeded-up robust feature(SURF)is adopted for feature extraction at first,then a visual vocabulary is constructed through K-means clustering and images are represented by an improved Bo W encoding method,and finally the visual words are fed into a learning machine for training and classification.Different from the traditional BoW method,the proposed method sets a weight on each visual word according to the number of features that each cluster contains.Moreover,a non-binary encoding method and cross-matching strategy are utilized to improve the discriminative power of the visual words.Experimental results indicate that the proposed method outperforms the traditional method.     

抗畸变高效的视频拼接算法

针对视频拼接存在的边缘失真和融合效率问题,提出一种新的抗畸变高效的实时视频拼接算法。通过建立非线性抗畸变模型,对视频图像存在的非线性畸变进行校正,改善图像边缘过渡的平滑性;采用SURF配准算法兼顾配准的精度和效率;使用二维标记模板降低融合过程的冗余计算,进行快速图像融合。该算法提升了传统方法的视频拼接质量与融合效率。     

Recognition of Group Activities Using Complex Wavelet Domain Based Cayley-Klein Metric Learning

A group activity recognition algorithm is proposed to improve the recognition accuracy in video surveillance by using complex wavelet domain based Cayley-Klein metric learning. Non-sampled dual-tree complex wavelet packet transform (NS-DTCWPT) is used to decompose the human images in videos into multi-scale and multi-resolution. An improved local binary pattern (ILBP) and an inner-distance shape context (IDSC) combined with bag-of-words model is adopted to extract the decomposed high and low frequency coefficient features. The extracted coefficient features of the training samples are used to optimize Cayley-Klein metric matrix by solving a nonlinear optimization problem. The group activities in videos are recognized by using the method of feature extraction and Cayley-Klein metric learning. Experimental results on behave video set, group activity video set, and self-built video set show that the proposed algorithm has higher recognition accuracy than the existing algorithms.     

模拟退火改进K均值算法在镜头聚类中的应用

针对基于内容的视频检索中的镜头聚类问题,采用了一种基于模拟退火思想改进的K均值聚类算法.该方法提取视频帧的时间信息、均值、方差、偏度和信息熵等颜色直方信息作为特征,利用模拟退火算法全局寻优的能力来改善K均值聚类易陷入局部极值的缺点,从而提高视频镜头聚类的准确性.理论分析和实验结果表明该方法是一种有效的视频镜头聚类算法.     

面向人体动作识别的局部特征时空编码方法

为克服BoF特征袋模型在视频人体动作识别中忽视局部特征间时空位置关系的问题,本文提出局部特征时空编码方法。将局部特征时空位置坐标引入特征编码中,直接对它们的时空位置关系建模。首先,将局部特征投影到人体运动子时空域,获得局部特征的时空位置坐标;然后,在特征编码阶段同时对局部特征的出现信息和时空位置坐标进行编码;最后,采用特征池提取该时空域内局部特征的统计信息用于动作分类。为进一步提高性能,多尺度时空编码和局部约束时空编码方法也一并被提出,并在分类阶段采用局部约束块稀疏表示分类方法提高动作识别精度。在KTH, Weizmann, UCF sports等标准测试集的实验表明,本文算法能够有效表示局部特征间时空位置关系、提高动作识别精度。     

Sonar Image Detection Algorithm Based on Two-Phase Manifold Partner Clustering

According to the characteristics of sonar image data with manifold feature, the sonar image detection method based on two-phase manifold partner clustering algorithm is proposed. Firstly, K-means block clustering based on euclidean distance is proposed to reduce the data set. Mean value, standard deviation, and gray minimum value are considered as three features based on the relatinship between clustering model and data structure. Then K-means clustering algorithm based on manifold distance is utilized clustering again on the reduced data set to improve the detection efficiency. In K-means clustering algorithm based on manifold distance, line segment length on the manifold is analyzed, and a new power function line segment length is proposed to decrease the computational complexity. In order to quickly calculate the manifold distance, new all-source shortest path as the pretreatment of efficient algorithm is proposed. Based on this, the spatial feature of the image block is added in the three features to get the final precise partner clustering algorithm. The comparison with the other typical clustering algorithms demonstrates that the proposed algorithm gets good detection result. And it has better adaptability by experiments of the different real sonar images.     

轴承故障诊断中特征选取技术

针对轴承故障诊断建模中如何通过筛选有效特征提高模型诊断准确率的问题,提出一种新的特征选取方法。在计算所得特征集合中,利用诊断模型直接对特征进行判断,将高于阈值的诊断准确率对应的特征(组合)选取为显著特征,以显著特征导向选取方式,找到候选特征集合中维度低、诊断准确率高的特征。试验结果表明,本研究提出的方法可筛选出有效特征,降低模型参数、减少样本需求量、提高模型准确率,提升了故障诊断的效率。     

基于平面颜色分布的增强现实自然特征注册算法

针对增强现实中自然特征注册算法其自然特征的复杂和无规律而难以兼顾算法速度和精度的问题,提出一种基于平面颜色分布的自然特征注册算法.算法提取彩色连通域作为局部不变特征,计算简单的色调、几何信息作为特征描述,结合颜色分布在视角变换下的几何限制进行全局的匹配优化.该算法无须追踪连续帧间的运动特性,可以在独立帧上完成.算法采用Mikolajczyk标准库验证其注册效果,在800×600的图像尺寸下实现15帧/s的实时注册.与加速鲁棒特征（SURF）算法的对比表明：本算法能满足更苛刻的注册条件,并能保持较好的注册精度.动态视频的注册结果也表明算法面对动态模糊也十分鲁棒.     

基于谱信息熵和互补模型的声效模式检测

提出了一种基于模型融合的声效检测方法.首先提取对所有声效模式都具有良好辨识能力的谱信息熵特征,并进行声效辨识度分析;然后引入互补模型进行声效识别,从模型层面实现了整体谱特征、梅尔频率倒谱系数和谱信息熵的融合.对孤立词测试集进行了声效检测实验,识别精度为81.6%,实验结果表明,谱信息熵在3类特征中具有最好的分类能力,而互补模型能够有效集成3种特征蕴含的显著性信息.