一种精确的人眼瞳孔定位算法

提出一种利用单目摄像头快速定位人眼的方法,通过改进的AdaBoost方法构造级联强分类器定位人脸,根据人眼眨眼前后眼部区域灰度变化显著的特点检测人眼区域,采用边缘提取、局部Hough变换检测圆心的方法定位瞳孔中心。实验结果表明,该算法能够快捷、准确地定位复杂背景下的人眼,对于光照及头部旋转情况下人眼定位具有较好的鲁棒性。     

基于灰度信息和瞳孔滤波器的人眼定位算法

提出一种新的人眼定位方法,首先用Adaboost算法检测人脸区域,经过归一化和预处理后截取出人眼检测窗,然后利用眼眉的灰度信息确定人眼的大致位置,再利用瞳孔滤波器以精确定位。该方法解决了将眼睛错误定位到眉毛的问题,速度快而且定位准确。实验结果表明,无论是用于背景复杂的静态图像还是实时人脸检测系统,该算法都能取得很好的定位效果。     

基于肤色和人脸特征的人眼定位方法

描述了一种能够对不同背景下彩色图像快速定位人眼的框架。首先,对图像进行光照补偿,然后,根据Ycbcr颜色空间肤色聚类的特点分割图像,检测人脸区域,并利用基于像素＂密度＂的滤波方法去除大面积的噪声。最后,利用人脸的结构特征和对称信息准确定位人眼。实验结果表明,该方法能够准确定位人眼,并且对于具有不同背景、带眼镜的、表情变化的图像都能有很好的鲁棒性。     

复杂背景下基于肤色和几何特征的人眼定位

人眼检测和定位是人脸识别技术中一个重要组成部分。基于肤色信息和人脸面部几何特征的算法是一种快速、高效、稳定的人眼检测算法。算法采用由粗到细的检测策略,先通过肤色信息对人脸区域进行预检测,然后结合人眼几何特征进行定位,该算法定位效率高,并对背景、尺寸、旋转角度等细节具有很好的适应性,在人脸实时检测系统中具有很好的应用价值。     

基于肤色和几何关系的人眼快速定位方法

人眼检测是人脸检测与识别、驾驶员行为分析或MPEG4压缩中的关键技术,为了提高处理速度和检测结果的鲁棒性,提出了一种基于肤色检测和几何特征人眼快速定位方法;通过比较,选用YIQ空间和KL变换联合的方法检测肤色区域,然后运用面积阈值检测出备选人脸区域,并在备选人脸区域中通过灰度特征确定人脸特征区域的位置,并根据人眼的几何位置关系检测出其大致位置;通过对称性和相似性校验所得位置是否为真正的人眼位置,最后运用Hough变换确定人眼瞳孔中心的精确位置;试验表明,该方法操作简单,速度较快,能满足实时处理的要求,对不同的光照条件、姿态以及干扰背景具有较强的适应性。     

基于肤色检测和人眼定位的人脸检测方法

提出了一种基于肤色检测和人眼定位的人脸检测方法。使用基于“基准白色”的色彩平衡方法归一化彩色图像,将图像在HSV空间进行肤色分割,确定候选人脸,采用形态学滤波器对其降噪。在获得虹膜位置的基础上,使用Susan算子定位两个眼角点,从而实现眼睛的精确定位。实验证明提出的方法能够很好的检测人脸、定位人眼,尤其对存在人脸旋转和光照异常的人脸图像有很高的精确度和鲁棒性.     

基于肤色信息的人脸检测和人眼定位方法

提出的人脸检测和人眼定位方法利用人类肤色在YIQ颜色空间分布的稳定性,检测出图像中的皮肤区域,然后利用人脸的特征知识来判断人脸的存在,通过计算脸部特征的对称性,从而精确定位。实验结果证明了方法的有效性。     

基于肤色检测和Hough变换的彩色图像人眼定位

提出一种基于肤色检测和Hough变换两步快速定位人眼的方法。通过YCbCr肤色模型对图像肤色区域进行检测,同时进行Sobel边缘提取,然后用Hough变换的圆检测方法对二值化图像进行圆检测,从而确定双眼的精确位置。实验结果表明该算法受噪声和边缘间断影响小,具有较高的定位准确率。同时具有很好的容错性和健壮性。     

人眼检测及瞳孔定位

提出一种自动定位瞳孔的方法。该方法利用人眼在人脸的位置分布设置人眼的搜索区域,通过Adaboost（The Adaptive Boosting Algorithm）算法搜索先前设置好的区域,可以得到人眼所在粗略位置,利用图像二值化和Canny算法提取图像轮廓,通过对提取的轮廓进行椭圆拟合即可得到人的眼球中心坐标,即瞳孔的位置。实验结果表明该方法能准确定位瞳孔,对光照、姿态具有一定的鲁棒性。     

基于Kinect传感器的瞳孔定位算法

传统算法通常需在头部稳定或光线明亮的情况下进行,较难在自然条件下对多姿态头部运动时的人眼进行跟踪。针对该问题,提出基于Kinect传感器的瞳孔定位算法,使用三维主动表观模型（ AAM）对眼轮廓匹配得到眼部特征点,粗定位分割出眼睛,再对瞳孔进行精确定位。实验表明：在多姿态与头部带有遮挡物的情况下仍能较好地跟踪和定位人眼。     

基于遗传算法的集装箱后方堆场箱位分配策略*

根据重庆港实际情况建立了以提箱时间为制约因素,以最小化翻箱率为目标的集装箱后方堆场箱位分配模型,并针对模型提出了基于遗传算法的解决方案。方案对一次卸船或者进港的一批箱进行全局优化,并考虑其分配对后续集装箱的影响。遗传算法迭代过程中采用适应度函数指数变换防早熟,采用可行解替换法处理约束,并设计最优解保存策略保证最终的优化效果。最后针对实际堆场的不同规模,对方案的优化结果同文献中的其他遗传算法方案进行比较,证明了本文优化策略的优越性和实用性。     

基于遗传算法的无线传感网精确定位方法

基于以未知节点为中心的散射体圆盘模型,通过测量电波到达时间和电波达到角信息,对未知节点及其周围的散射体进行初步估计,然后通过反算得出估计的距离值,选取含较小NLOS误差的TOA测量值组,进行数值修正处理,并建立以未知节点为变量的似然函数,最后利用遗传算法对此非线性似然函数寻优求解得到未知节点坐标。计算机仿真结果表明,所提定位方法能有效地抑制NLOS误差,较传统定位方法提高了定位精度,且鲁棒性较好。     

基于遗传算法的图像特征选择

针对模式识别时,提取的特征参数量大而又有冗余的现象,提出了基于遗传算法的特征选择方法。介绍了遗传算法的基本原理,阐述并设计了适应度函数和遗传算子。仿真实验表明,该方法在求解的效率和解的质量方面都达到了令人满意的效果。     

基于遗传算法的彩色图像滤波器研究

为实现彩色图像噪声的滤波,基于遗传算法技术构建了一种新型的彩色图像滤波器,在彩色图像的矢量中值滤波过程中,该滤波器利用遗传算法具有寻找全局最优解的能力,获得滤波器窗口的最优权值。从滤波效果看,有一定提高,并进一步提出了一种基于个体相似性的遗传算法：当种群的多样性较好时,采用标准的交叉策略;当种群的多样性较差时,根据个体的相似性选择个体配对,避免相同的个体配对交叉,减少高度相似个体进行配对交叉的概率,从而提高交叉操作的效率。     

融合HOG和颜色特征的人体姿态估计新算法

为解决现有人体姿态估计算法在处理光照条件很差或颜色对比度很低的待处理图像时估计准确度较低的问题,利用梯度方向直方图（HOG）和颜色特征建立了一种的基于可能性C（PCM）聚类算法部位外观模型,提出了一种新的融合HOG特征和颜色特征的人体姿态估计算法。算法根据待处理图像自动选择部位外观模型,若图像的光照条件和颜色对比度都较好则选择现有的基于HOG和颜色特征融合的部位外观模型,否则选择基于PCM聚类算法的部位外观模型。仿真实验表明所建立的部位外观模型能更准确地描述光照条件很差或颜色对比度很低的图像中下真实人体部位的外观,提出的人体姿态估计算法对各种类型的待处理图像均能得到准确度更高的估计结果。     

一种基于积分投影与色度匹配相结合的快速人眼嘴定位算法*

设计一种基于积分投影与色度匹配相结合的快速人眼嘴定位算法。改进积分投影方法仅对选定条形人眼区域作垂直投影,利用极小值特征定位人眼,再根据人脸先验几何特征估算人嘴区域,并统计其色度分布特征。实验结果表明,该算法对于复杂背景下人眼嘴定位行之有效,且能提高人眼嘴定位的计算速度,适用于实时性要求较高的场合。     

Clavulanic acid production estimation based on color and structural features of streptomyces clavuligerus bacteria using self-organizing map and genetic algorithm

The utilization of antibiotics produced by Clavulanic acid (CA) is an increasing need in medicine and industry. Usually, the CA is created from the fermentation of Streptomycen Clavuligerus (SC) bacteria. Analysis of visual and morphological features of SC bacteria is an appropriate measure to estimate the growth of CA. In this paper, an automatic and fast CA production level estimation algorithm based on visual and structural features of SC bacteria instead of statistical methods and experimental evaluation by microbiologist is proposed. In this algorithm, structural features such as the number of newborn branches, thickness of hyphal and bacterial density and also color features such as acceptance color levels are extracted from the SC bacteria. Moreover, PH and biomass of the medium provided by microbiologists are considered as specified features. The level of CA production is estimated by using a new application of Self-Organizing Map (SOM), and a hybrid model of genetic algorithm with back propagation network (GA-BPN). The proposed algorithm is evaluated on four carbonic resources including malt, starch, wheat flour and glycerol that had used as different mediums of bacterial growth. Then, the obtained results are compared and evaluated with observation of specialist. Finally, the Relative Error (RE) for the SOM and GA-BPN are achieved 14.97% and 16.63%, respectively.     

基于层次遗传算法的物流配送中心选址策略*

在考虑物流规划部门和客户双方利益的基础上,采用双层规划模型描述物流配送中心的选址问题。基于进化博弈与多目标优化的思想设计了层次遗传算法来求解该模型,通过两个遗传算法的交互迭代求解物流配送中心选址问题。最后通过算例验证了模型与算法的可行性。     

基于遗传算法的彩色图像二维熵多阈值自适应分割

提出一种基于遗传算法的二维熵多阈值自适应图像分割方法.在分析研究二维熵阈值分割原理的基础上,将可变码长的遗传算法应用于多阈值分割处理过程,采用基于多阈值的整数编码方式,将图像分割的类别数即染色体的码长融合到适应度函数中,从而实现了在对阈值寻优的同时得以优化分割类别数,最终实现图像的多阈值自适应分割处理.实验分析结果表明,该方法具有实现阈值寻优速度快,最优解对应图像分割效果好的特点.