由粗到细的渐进式特征点定位算法

为了解决描述口形轮廓的特征点定位问题,提出了一种特征点定位算法,通过建立口形灰度图像与口形特征点矢量之间的线性映射关系,实现了特征点的初始定位．在此基础上利用局部纹理模型,对特征点位置进行了准确调整．该算法克服了单纯基于局部纹理模型可能陷入搜索过程中局部收敛的缺点．并提出了适合描述唇部特征的局部纹理模型,提高了特征点标定的准确性．     

视觉注意引导和区域竞争控制的医学图像分割

模糊连接度已经成为医学图像分割的实用方法，但其困难在于需要设定多种子点，自动给定的手段不是很有效.为此将种子点等价于视觉特征显著点，提出了在视觉注意模型引导下种子点给定的新方法.通过研究显著点定位与图像特征概率密度估计之间的关系，引入新的视觉特征估计地图，构造了注意计算模型，采用无阈值方法定位各类物体的视觉显著点并用于引导区域增长方式的图像分割.新的注意计算模型的定量描述能力较以往的模型有很大提高，适用于处理模糊图像.新方法能够完全自动定位种子点，有效分割图像，准确率高.引入多种子点之间的竞争策略加快了图像分割中的区域增长处理过程.     

自底向上的人脸特征点定位

针对人脸特征点定位的复杂性,提出了一种鲁棒的人脸特征点定位方法.该方法通过对497张不同年龄层次、不同性别、不同脸型的人脸进行训练学习,可以自动地对新输入的人脸图像进行识别和定位.与传统方法不同的是,该方法首先通过皮肤模型确定人脸的大致位置,然后采用自底向上的方法,利用主动外观模型（AAM）对特征明显的局部器官进行定位,再进一步定位器官组合,直至完成整张脸的器官定位.与传统方法相比,该方法不是局限于全局化的定位手段,而是通过逐层调整匹配精度的形式,使总体匹配精度得到提高.     

基于tree part-based模型的目标识别和定位

提出了一种基于tree part-based模型的目标识别和定位的方法。该方法将tree part-based模型应用于静态图像中单一目标的识别定位,使用可变形模板(Deformable template)处理测试图像,提取与训练模型中的每一部分关联度在一定阈值范围内的特征点,结合外观模型和空间模型实现目标识别和定位。实验结果表明,该方法提高了目标识别和定位的准确率和可靠性。     

一种基于MASM的口形轮廓特征提取方法及听视觉语音识别

提出了一种用于听视觉语音识别的基于MASM的口形轮廓提取方法，这种方法只需要少量的训练数据就可以实现对大量口形轮廓的准确提取。还引入了一种口形轮廓的平滑修正方法，该方法利用口形连续变化的特点，对错误轮廓进行修正。实验证明，利用该方法提取轮廓的准确率比常规ASM模型高出20个百分点；将该口形轮廓特征引入到听视觉语音识别中，可以有效地提高噪音环境下的识别率。     

基于融合约束局部模型的三维人脸特征点定位

提出基于特征融合约束局部模型的三维人脸特征点定位算法. 该算法对每个特征点分别使用三维网格的深度信息和网格局部形状信息训练分类器,对分类器的响应进行融合. 使用基于融合响应的正则化特征点均值漂移算法进行模型拟合,实现特征点定位. 三维人脸特征点定位经常需要对每个特征点的候选点集进行遍历产生候选点组合,该算法使用模型拟合代替穷举搜索,避免了嵌套循环带来的快速增长的时间开销. 使用FRGC v2.0和Bosphorus数据库,对算法进行实验评估. FRGC v2.0库上的特征点平均误差为2.48~4.12 mm,总体检测成功率为97.3%,其中中性、温和及极端表情下的检测成功率分别为97.6%、97.4%和95.5%. Bosphorus库上3种姿态下的检测成功率分别是94%、95%和89%. 实验结果表明,提出方法具有较好的效果,对表情和小幅度的姿态变化具有较好的鲁棒性.     

用改进的Rao-Blackwellized粒子滤波器实现移动机器人同时定位和地图创建

将进化策略应用于Rao-Blackwellized粒子滤波器,并结合自适应重新采样方案实现了室内移动机器人同时定位和地图创建.在仅有单目视觉和里程计的基础上,建立了鲁棒的感知模型,通过有效的尺度不变特征变换方法提取环境特征,并采用Unscented卡尔曼滤波更新特征,特征点的匹配采用基于KD-Tree的高维特征点快速匹配算法.在实际Pioneer 3移动机器人上进行的实验结果表明,本文提出的方法是可行的.     

用改进的Rao-Blackwellized粒子滤波器实现移动机器人同时定位和地图创建

将进化策略应用于Rao-Blackwellized粒子滤波器,并结合自适应重新采样方案实现了室内移动机器人同时定位和地图创建。在仅有单目视觉和里程计的基础上,建立了鲁棒的感知模型,通过有效的尺度不变特征变换方法提取环境特征,并采用Unscented卡尔曼滤波更新特征,特征点的匹配采用基于KD-Tree的高维特征点快速匹配算法。在实际Pioneer 3移动机器人上进行的实验结果表明,本文提出的方法是可行的。     

基于级联形状回归的多视角人脸特征点定位

针对当前人脸特征点定位精度低、且当人脸图像存在较大姿态变化时不能在同一模型框架下实现任意姿态人脸图像的面部特征点精确定位问题,提出基于级联形状回归的对姿态、遮挡都鲁棒的人脸特征点定位方法. 为了提高定位的准确度,提出按姿态偏转造成的遮挡程度对人脸区域进行分块,针对每一块分别训练形状估计回归器;为了能够在同一框架下实现任意姿态人脸的特征点定位,在特征点形状定义中引入特征点的可见/不可见属性;为了提高该算法的性能,在特征的计算方法和计算策略上分别进行改进. 在Multi-PIE、AFLW、COFW和300-W数据库上的实验结果表明,提出算法不但对姿态、遮挡具有很强的鲁棒性,而且在其他不可控因素影响下取得很好的效果.     

钢筋混凝土剪力墙构件恢复力模型

目的研究RC剪力墙构件并给出其基于试验结果的恢复力模型．方法在同济大学土木工程防灾国家重点实验室进行了15片变参数剪力墙构件的拟静力试验,分析了剪力墙构件骨架曲线和滞回规律的特点．提出了以屈服点、峰值点和极限点为特征点,包括负刚度段的三折线骨架曲线模型．结果从理论分析和试验数据得到影响特征点值的主要影响因素,给出了骨架曲线的计算方法．给出了滞回模型,再加载刚度K1和卸载刚度Ku1、Ku2的计算方法及剪力墙构件恢复力模型的计算方法．结论利用已有剪力墙构件试验结果对笔者的计算方法进行了验证,结果符合较好．计算方法简单,便于工程应用．     

基于正交图像生成人脸模型的合成分析方法

针对采用现有基于图像的人脸建模方法生成的三维人脸模型存在的人工性缺陷问题,提出了一种基于合成分析方法的个性化三维人脸建模方法.利用合成方法由两幅正交人脸图像生成一个初始三维人脸模型,比较基于颜色直方图方法合成的人脸图像纹理与输入图像纹理的差异,根据纹理差异来指导对人脸网格的局部自适应细分,不断调整合成的三维人脸模型,从而更好地保持了人脸的精细细节特征.实验结果表明,使用该细分反馈算法,可以减少模型的人工性缺陷,在整体上提高了合成人脸模型纹理的真实感.     

喷墨印花纹理图像的单元分解光流场配准算法

为了解决喷墨印花纹理图像在噪声环境下配准精确度低,以及局部区域存在大的配准偏差的问题,提出一种新的基于单元分解光流场的图像配准算法.利用单元分解技术对光流场图像配准问题进行建模,采用阶谱分层策略和基函数自适应调整,对单元分解过程中生成的局部和全局网格实施灵活度控制.通过引入一个新的能够对纹理结构的光滑效果实施约束的特征能量项,可以使网格单元取得令人满意的纹理表征效果,并且能够提高光流场模型在定位精细纹理边缘时的配准精度.对含噪喷墨印花纹理图像的配准实验结果表明了本文算法的可行性.     

基于双路径残差网络的虹膜图像超分辨率重建

低分辨率虹膜图像所含有效信息较少,实际应用到虹膜识别中会影响识别精度,而图像超分辨率重建技术能够有效解决这一问题。针对虹膜图像的结构和纹理差异,提出了适用于虹膜图像超分辨率的双路径网络结构,设计了双支路残差密集块提取深层虹膜特征,并采用后置放大策略重建图像。针对CASIA-IrisV4虹膜图像库进行了实验,并与主流重建算法进行了比较,发现重建的图像结构清晰,纹理细节丰富。虹膜匹配实验结果表明,该算法的等错误率均为最优,重建图像具有良好的识别效果。     

Texture feature extraction simulating the structure of V1 in the cortex

Focusing on the limitation of the traditional model in extracting image texture features, and referring to the sensitivity of V1 to the edge and shape, the texture feature extraction model based on the V1 model is creatively put forward. 2D Gabor filters and exponential delay function are adopted to simulate the receptive fields of the V1 simple cell, and further a V1 model is obtained by citing the sum of absolute values and normalization, and by analyzing the response characteristics of natural images, image texture features can be obtained by decoding. Simulation results show that the V1 model can tally basically with the experimental data of biology and extract motion features from the grid and random-dot stimuli, and by choosing the best model parameters by comparison, the proposed texture feature extraction model can extract texture features from simple synthetic images and natural images, which effectively sets up the correlation platform of biological vision and computer vision.     

利用模糊特征改进Snakes模型的图像分割

利用模糊特征自适应地控制曲线法向力场改进参数主动轮廓模型,改进后的模型可以对弱边缘、无边缘区域和纹理图像进行分割。曲线法向力场加速了曲线收敛到目标区域边界,改进了抓取范围和提取凹区域的能力。对弱边缘图像、医学图像和纹理的分割实验表明,新方法具有良好的性能。     

基于深度学习特征融合的遥感图像场景分类应用

针对传统手工特征方法无法有效提取整体图像深层信息的问题,本文提出一种基于深度学习特征融合的场景分类新方法.利用灰度共生矩阵（GLCM）和局部二值模式（LBP）提取具有相关空间特性的纹理特征和局部纹理特征的浅层信息;通过基于AlexNet迁移学习网络提取图像的深层信息,在去除最后一层全连接层的同时加入一层256维的全连接层作为特征输出;将两种特征进行自适应融合,最终输入到网格搜索算法优化的支持向量机（GS-SVM）中对遥感图像进行场景分类识别.在公开数据集UC Merced的21类目标数据和RSSCN7的7类目标数据的实验结果表明,5次实验的平均准确率分别达94.77%和93.79%.该方法可有效提升遥感图像场景的分类精度.     

基于LBP驱动的区域围道纹理分割模型

纹理分割是图像处理的难点之一。针对此问题,提出了一种基于局部二进制模式(localbinary pattern,LBP)驱动的区域围道分割模型。该模型首先将均匀模式的思想用于LBP/C算子,使纹理模式的数量减少了77%,明显降低了提取纹理特征所需的时间;其次对无边缘活动围道模型进行了改进,使其能用纹理特征来演化曲线或曲面分割纹理图像;然后用多级分层的策略对提出的模型进行了延拓,可用于分割多类目标的图像,避免了多相位模型初始围道难以选择的问题,提高了模型收敛的速度;最后运用AOS(additive operator splitting)算法以改善模型求解的效率,进一步提高了图像分割的速度。对合成纹理图像和遥感图像的实验结果说明,提出的分割方法具有分割速度快、精度高的优点。     

一种用于三维人脸重建的快速稠密视差图生成方法

口腔数字化是口腔临床发展的重要方向,三维颅颌面部结构数字化重建是其重点环节。为此,文章提出一种用于三维人脸重建的稠密视差快速求解的方法。该方法对校准后的图像进行初始匹配,构建强对应点点集,再对点集内的点进行三角剖分,并分配初始视差,逐步求精生成稠密视差。该方法加入强匹配对应点,减少了匹配二义性的产生,同时有效克服了因使用全局能量函数优化方法而易陷于局部最小值的缺点。实验结果显示,该方法匹配速度快、精度高,能满足三维人脸重建的实际应用需求。     

一种面向弱纹理图像的特征点描述子

现有的大多数特征点提取算法适用于处理纹理丰富的图像,而对于弱纹理图像则无法提取有效的特征点. 对此,提出了多邻域结构张量特征(MNSTF)算法. 基于一系列固定的邻域和图像结构张量,通过表达局部图像的结构和纹理信息,解决了弱纹理和无纹理场景下特征点提取和匹配等相关问题;同时,通过计算邻域之间的相对方向,实现了MNSTF算法特征描述子的旋转不变性. 实验结果表明,MNSTF算法在经过旋转的弱纹理图像测试集上的特征点匹配准确率达到了99.9%以上,验证了其良好的适用性、旋转不变性和鲁棒性.     

小波域声纳图像识别

声纳图像的最主要缺点是所受噪声干扰大，针对这个问题，设计了一种抗噪性强的声纳图像识别算法．首先对传统的塔型小波分解和树型小波分解进行比较，利用完全树式小波分解法获得了小波域的块纳子图像。其次，根据小波系数移变的特点，分别采用方差、三阶中心矩、四阶中心矩和熵作为统计量提取图像的纹理特征。最后，按照特征本身的离散程度对其进行规范化处理．为了验证该算法的性能，采用最小距离分类器对实测的4000余幅块纳图像进行分类识别实验，实验结果表明，利用规范化处理后的方差作为块纳图像的纹理特征表示时，分类识别性能是最佳的。