基于视觉特征定位的物联网车祸现场识别

准确定位车祸现场有利于后期的营救工作.车祸发生过程中,对车辆碎片特征识别是判断车辆发生车祸的重要依据.但是车祸发生现场,无法避免由于现场环境信息紊乱造成的车辆碎片特征零散分布,与外部干扰特征形成混淆等弊端.传统的智能识别方法在大区域物联网车祸识别中,对车祸现场细小碎片的可识别特征难以准确分割,造成识别虚警率较高.为此,提出一种新的碎片视觉特征定位的物联网车祸现场识别方法.针对采集的车祸现场图像利用小波变换的方法进行碎片干扰特征滤波,消除由于环境信息紊乱造成的图像噪声,针对物联网环境下的多信号干扰问题,利用线性分类相关原理,对车祸现场图像中的细节特征进行分类提取,从而完成物联网框架下车祸现场的识别.实验结果表明,利用新算法进行物联网车祸现场识别,能够提高车祸识别精度.     

基于轨迹的时空光谱特征语音情感识别算法

语音识别领域的发展日新月异.同时,现有的研究结果表明声学特性集中存在较多的互补信息.本文提出了一种基于轨迹的空间-时间谱特语音情感识别方法.其核心思想是从语音频谱图中获得空间和时间上的描述符,进行分类和维度情感识别.本方法采用了穷举特征提取的实验表明：与MFCCs和基频等特征提取方法相比,提出的方法在噪声条件下,更具鲁棒性.通过在4类情感识别实验中获得了可比较的非加权平均回馈,得到了较为准确的结果,语音激活检测方面也具有显著的改进.     

基于动态时空信息融合的视频行为识别

由于视频数据在时空维度上具有复杂和冗余的信息。针对这个问题,提出运动模块,该模块基于时空特征去计算像素特征之间的时空差异。将动态的时空差异分解为两个分支进行处理,一个分支用于修正相邻帧间特征差上的时空位移,另一个分支用于捕获此时间差上的上下文信息。在当前时间差中,对时空差异的像素点的概率分布进行建模。结果表明,在尽量不影响计算量(flops)与参数量的情况下,运动模块提高了视频识别任务方面的性能,并在公共数据集上证实了其有效性和效率。     

基于时空模型视频监控的行人活动预测算法

在现代监控和视频检索系统中,跨摄像头行人跟踪问题仍然是个挑战,其原因是行人再识别时庞大的搜索空间,特别是当有大量的摄像头和行人的时候。针对跨摄像头行人再匹配计算量大,耗时久等问题,提出一种融合样本数理统计和混合高斯分布的时空关系模型。该模型可以有效地预测行人活动,即当一个行人从一个摄像头可视区域离开时,我们能够预测该行人下一次直接进入摄像头可视区域的时间和所在的出入点位置。根据预测的结果,极大地减少了行人再识别的匹配范围,从而提高匹配识别的准确率,再依赖行人的表现模型和轨迹进行行人再识别,最终实现跨摄像头行人持续跟踪的目的。实验结果表明了模型的表现与实际情况比较接近。     

远距离人体步态识别算法的研究

步态识别是一种新的生物特征识别技术，它旨在根据人们走路的姿势进行身份识别本文就远距离人体识别算法以及步态识别所涉及到的运动分割．特征提取，模式识别进行了研究，给出了实验图像。特别对基于模型的步态特征识别和基于人体行走的步态序列特征进行识别两种方法进行了比较和分析。     

基于步态的身份识别

提出了一种简单有效的自动步态识别算法，对于每个序列而言，一种改进的背景减除方法用于检测行人的运动轮廓，然后，这些时变的2D轮廓形状被转换为对应的1D距离信号，同时通过特征空间变换来提取低维步态特征，基于时空相关或归一化欧氏距离度量，标准的模式分类技术用于最终的识别，实验结果表明该算法不仅获得了令人鼓舞的识别性能，而且拥有相对较低的计算代价。     

一种基于2D时空信息提取的行为识别算法

基于计算机视觉的人体行为识别技术是当前的研究热点,其在行为检测、视频监控等领域都有着广泛的应用价值。传统的行为识别方法,计算比较繁琐,时效性不高。深度学习的发展极大提高了行为识别算法准确性,但是此类方法和图像处理领域相比,效果上存在一定的差距。设计了一种基于DenseNet的新颖的行为识别算法,该算法以DenseNet做为网络的架构,通过2D卷积操作进行时空信息的学习,在视频中选取用于表征行为的帧,并将这些帧按时空次序组织到RGB空间上,传入网络中进行训练。在UCF101数据集上进行了大量实验,实验准确率可以达到94.46%。     

基于多特征匹配的视频拷贝检测算法

针对已有的视频拷贝检测算法仅使用单一特征进行视频内容匹配,难以应对多种不同形式的拷贝变化的问题,提出一种基于多种视觉特征的视频拷贝检测算法.该算法采用级联式检测过滤框架,在提取视频帧图像的全局特征用于检测画面轻微变化的重复视频片段后,使用更精准的局部特征等来检测各种复杂变化后的拷贝内容.为在大规模数据库中实现快速检测,使用kd树型索引结构实现特征近邻检索.在标准评测数据集上的实验结果表明,文中算法对多种拷贝变化具有鲁棒性,并具有较高的检测效率.     

基于局部时空特征方向加权的人体行为识别

目的 对人体行为的描述是行为识别中的关键问题,为了能够充分利用训练数据从而保证特征对行为的高描述性,提出了基于局部时空特征方向加权的人体行为识别方法。方法 首先,将局部时空特征的亮度梯度特征分解为3个方向(X、Y、Z)分别来描述行为, 通过直接构造视觉词汇表分别得到不同行为3方向特征描述子集合的标准视觉词汇码本,并利用训练视频得到每个行为的标准3方向词汇分布;进而,根据不同行为3方向特征描述子集合的标准视觉词汇码本,分别计算测试视频相应的3方向的词汇分布,并利用与各行为标准3方向词汇分布的加权相似性度量进行行为识别;结果 在Weizmann数据库和KTH数据库中进行实验,Weizmann数据库中的平均识别率高达96.04%,KTH数据库中的平均识别率也高达96.93%。结论 与其他行为识别方法相比可以明显提高行为平均识别率。     

掌纹识别算法综述

掌纹识别作为一种新兴的生物识别技术, 近年来得到了广泛的关注与研究. 与其他生物特征相比, 掌纹有许多独特的优势,包括识别率高、采集设备价格低廉、用户可接受性好等. 这些优势使得掌纹识别成为一种有着广泛应用前景的生物识别方法. 本文首先介绍了掌纹的特点、掌纹的采集设备和预处理方法, 之后详细介绍了近几年来提出的各种掌纹识别方法. 根据特征提取以及匹配方法的不同, 本文将掌纹识别方法分为基于结构的、基于子空间的、基于编码的和基于统计的四类方法. 在回顾和比较了各种算法的特点之后, 对未来的掌纹识别方法的发展方向作了展望.     

基于奇异值特征和统计模型的人像识别算法

人像识别是模式识别领域中的一个前沿课题。目前多数研究者采用人脸的一维和二维几何特征来完成识别任务。人脸的几何特征抽取以及这些特性的有效性都面临着很多问题，至今人像识别的研究仍然处于较低的水平。作者证明了图象矩阵的奇异值特征矢量具备了代数上和几何上的不变性以及稳定性，提出用它作为识别人脸的代数特征。本文的人像识别算法是基于奇异值特征矢量建立Ｓａｍｍｏｎ最佳鉴别平面上的正态Ｂａｙｅｓ分类模型。在本文的     

一种改进的细化算法在车牌识别系统中的应用

首先介绍了几种典型的细化算法,以Zhang细化算法为基础,并加以适当改进,然后应用到车牌识别系统中。实验结果表明,该改进算法实现效率高、细化效果好、大大提高了车牌识别系统的整体性能。     

基于子空间分析的人脸识别算法

本文以人脸识别为目标,重点分析基于子空间分析的人脸特征提取技术.首先介绍人脸识别系统的构成,其次分析人脸识别的关键技术,如人脸检测、特征提取和图像预处理等,重点分析人脸识别的各种算法,根据小波在对图像数据矩阵的处理的高效性,以及LDA训练样本维数少的缺陷,PCA不能利用数据的高阶统计特性,本文将这三种算法进行融合,并用MATLAB进行仿真实验,实验证明该方法的有效性.     

基于典型相关分析的组合特征抽取及脸像鉴别

利用典型相关分析的思想,提出了一种基于特征级融合的组合特征抽取新方法.首先,抽取同 一模式的两组特征矢量,给出描述两组特征矢量之间相关性的判据准则函数;然后依此准则 抽取它们的典型相关特征,构成有效鉴别特征矢量用于识别.该方法巧妙地将两组特征矢量之 间的相关性特征作为有效判别信息,既达到了信息融合之目的,又消除了特征之间的信息冗余 ,为两组特征融合用于分类识别提供了新的思路.此外,从理论上进一步剖析了所提出的方法 之所以能有效地用于识别的内在本质.在Yale和ORL标准人脸数据库上的实验结果证实了所提 算法的有效性和稳定性,而且识别率大大高于用单一特征进行识别的结果.     

多模态特征融合的长视频行为识别方法

行为识别技术在视频检索具有重要的应用价值;针对基于卷积神经网络的行为识别方法存在的长时序行为识别能力不足、尺度特征提取困难、光照变化及复杂背景干扰等问题,提出一种多模态特征融合的长视频行为识别方法;首先,考虑到长时序行为帧间差距较小,易造成视频帧的冗余,基于此,通过均匀稀疏采样策略完成全视频段的时域建模,在降低视频帧冗余度的前提下实现长时序信息的充分保留;其次,通过多列卷积获取多尺度时空特征,弱化视角变化对视频图像带来的干扰;后引入光流数据信息,通过空间注意力机制引导的特征提取网络获取光流数据的深层次特征,进而利用不同数据模式之间的优势互补,提高网络在不同场景下的准确性和鲁棒性;最后,将获取的多尺度时空特征和光流信息在网络的全连接层进行融合,实现了端到端的长视频行为识别;实验结果表明,所提方法在UCF101和HMDB51数据集上平均精度分别为97.2％和72.8％,优于其他对比方法,实验结果证明了该方法的有效性.     

基于定点ICA算法的人脸识别方法

提出定点ICA算法结合均一化欧氏距离的人脸识别方法。该方法不仅可以提取出独立主成分,而且收敛速度快,克服了PCA算法提取特征不独立和一般ICA算法收敛速度慢的缺点。在特征聚类方法中,均一化欧氏距离的聚类效果优于欧氏距离和马氏距离。在正交在预处理程中,投影特征空间维数的选取根据具体数据库和训练样本集通过试验确定。试验结果表明,该人脸识别方法具有较好的识别能力和鲁棒性。     

利用SVM进行车型识别

为了提高车辆图像的识别率,提出了利用支持向量机（SVM）理论进行轿车车型识别方法.SVM能够解决线性及非线性分类问题,以较少的支持向量确定分类面,对样本数量及维数不敏感.基于颜色直方图及惯性比确定的图像特征具有平移、旋转和尺度不变性,可以用来确定SVM的最优分类面,并由此识别车型.     

路况视频能见度检测算法

针对现有气象能见度仪价格昂贵且无法全程分析的不足,提出一种利用路况视频图像的能见度检测算法,通过目标物预置获得距离信息,通过图像预处理得到含有目标物的去噪图像。利用目标物的相互关系和SAD图像匹配算法从图像上分割出目标物,利用Kohler的一致对比度法实现目标物图像的人眼模拟,进而对其特征进行拟合,得出能见度值,实现基于路况视频的能见度检测。实验结果表明,该算法与人眼观察一致,对噪声有较好的鲁棒性。     

一种动态场景下基于时空信息的视频对象提取算法

在实际应用中,许多视频序列具有运动背景,使得从其中提取视频对象变得复杂,为此提出了一种基于运动估计和图形金字塔的动态场景下的视频对象提取算法。该算法首先引入了相位相关法求取运动向量,因避免了视频序列中光照变化的影响,故可提高效率和稳健性;接着再根据参数模型进行全局运动估计来得到最终运动模板;然后利用图形金字塔算法对当前模板内图像区域进行空间分割,最终提取出语义视频对象。与现有算法相比,对于从具有动态场景的视频流中提取运动对象的情况,由于使用该算法能有效地避开精准背景补偿,因而不仅节省了计算量,而且提取出来的语义对象精度较高。实验表明,无论是对动态场景中刚性还是非刚性运动物体的分割,该算法都具有较好的效果。