基于豪斯多夫距离的快速多人脸检测算法

以豪斯多夫距离为相似性度量,提出了一种对光照及背景变化具有鲁棒性的快速准确多人脸检测算法。由于豪斯多夫距离多模板匹配算法的复杂性,采用降低模型维数,寻找感兴趣区域和用变换间距离来寻找最适宜模型等多种方法提高计算豪斯多夫距离的效率。实验结果证明该算法能快速准确检测人脸。     

基于改进的部分Hausdorff距离的图像配准

在获取基准图与参考图边缘的基础上,采用改进的部分Hausdorff距离作为相似性度量对图像进行配准。在搜索策略上,采用遗传算法加快了搜索的速度。该方法不仅加快了匹配过程,提高了抗噪性能,而且能准确匹配遮挡图像。实验证明,这种算法鲁棒性好、匹配精度高、计算速度快.     

基于多分辨率图像锥与Hausdorff距离的医学图像配准

提出了利用小波分解建立多分辨率图像锥和Hausdorff距离的医学图像配准方法。先利用小波方法建立多分辨率图像锥,然后根据梯度向量幅度提取分层图像的特征点,利用Hausdorff距离进行特征点集的匹配。该方法提高了配准的速度和精度,而且具有鲁棒性。     

基于形状模板匹配的前视红外目标检测方法

针对前视红外复杂地面固定目标无直接可用基准图、背景干扰严重、目标与背景灰度差异小、不利于目标识别等问题,提出了一种基于形状模板的目标识别方法.首先,在构建高斯多尺度空间的基础上,设计分层多阈值算法,检测感兴趣区域;其次,引入模糊集理论,提取形状特征,分离目标与背景;最后,用改进的Hausdorff距离算法进行精匹配,确定目标.实验结果表明,该算法匹配率与改进的Hausdorff距离算法相比提高了近20%,算法花费时间缩短了2/3;与Nprod算法相比匹配率提高了近30%,时间缩短了1/2,在密度为0.3的椒盐噪声下,匹配率仍能达到70%以上.对于复杂背景下的前视红外固定目标,该方法具有匹配率高、速度快、精度高等优点.     

一种基于YOLOv4的改进DeepSort目标跟踪算法

针对车辆检测在弱光照和有遮挡情况下出现的漏检问题,提出了一种基于YOLOv4的改进DeepSort目标跟踪算法.首先使用YOLOv4算法对输入图片进行特征提取,获得目标信息,然后采用卡尔曼滤波算法估计车辆的轨迹状态并进行状态更新,最后在级联匹配中运用匈牙利匹配算法对检测框和预测框进行匹配.对未成功匹配的轨迹和检测结果,...     

基于边缘频率加权的Hausdorff距离人脸检测定位算法

为解决现有的基于Hausdorff距离人脸检测定位算法误差较大的问题,提出了一种边缘频率加权的Hausdorff距离人脸检测定位算法,并经实验验证能较有效的解决图像中人脸因姿态、光照、遮罩等原因对检测定位的干扰,且精度较高,耗时较少.     

改进Hausdorff距离和粒子群的图像配准算法

为了实现异源遥感图像在部分遮挡情况下配准,提出一种改进粒子群和Hausdorff距离测度图像配准算法。利用尺度不变特征变换算法提取图像特征集,融合部分平均和标准方差思想改进Hausdorff距离,将其作为特征匹配相似性测度。引入正余弦变化动态改变粒子群算法中惯性因子和学习因子,并加入Levy飞行和Logistic混沌机制避免粒子群算法陷入局部最优,将改进的粒子群算法作为特征匹配搜索策略,得到最优解值,从而完成图像配准。实验结果表明,改进的Hausdorff距离测度适应性更强,粒子群算法寻优性能更佳。该图像配准算法具有较好地图像配准效果。     

哈希编码和Kalman滤波的目标跟踪算法

针对现有的目标跟踪算法过于复杂、计算量大和遮挡无法跟踪等缺点,提出了基于哈希编码和Kalman滤波的目标跟踪改进算法.采用哈希算法对图像感兴趣的区域进行编码,将二维图像变为一维数字摘要,大大地减少了匹配运算量;采用Kalman滤波算法进行目标搜索,并预测目标在下一帧图像中的位置,再以预测位置为起点进行搜索,从而缩小了搜索范围,加快了跟踪速度.通过对多组视频中的目标进行跟踪实验,结果说明所提出的改进算法在背景复杂、目标快速运动、完全遮挡的环境下具有较强的抗干扰能力,跟踪效果较好,跟踪速率高达12帧/s.     

综合肤色模型和多模板匹配增强Adaboost人耳检测

为克服传统的Adaboost算法出现的样本训练时间过长、过于依赖样本质量等问题,在训练不足及初始人耳定位不好的情况下,引入YCbCr肤色模型和多模板匹配技术策略对人耳进行精确定位。实验表明,改进后的人耳检测性能得到较大的提高,对动、静态人耳均能达到准确定位和检测的效果,算法的鲁棒性较好。     

一种基于置信传播的全局立体匹配算法

针对局部立体匹配算法匹配速度慢、误匹配率高,对遮挡区、无纹理区较敏感等特点,提出了一种基于置信传播的全局立体匹配算法.通过距离变换算法优化消息计算,双边图技术进行消息迭代更新,使用分块更新的多尺度置信传播,在不影响计算精确度的情况下降低了消息更新的时间复杂度.最后通过左右一致性检测实现遮挡检测并进行遮挡填充,对于遮挡剔除之后产生的水平条纹进行了中值滤波处理.实验结果表明,改进的置信传播算法在速度上具有明显的优势,同时也获得了良好的视差图效果.     

基于CycleGAN的非配对人脸图片光照归一化方法

针对人脸识别过程中光照对识别结果的影响问题,提出了一种基于CycleGAN的光照归一化方法.使用了生成对抗式的网络结构,利用图像翻译的原理,将较亮图片的光照风格迁移至较暗图片,同时保持原人脸表面平滑且结构基本不变.使用非配对的数据集,无需人工标注标签,简化了数据准备阶段的工作,达到了利用无监督的深度学习方法去除图片光照影响的目的.最后用训练好的模型处理CroppedYale测试集,比较处理前后的人脸识别准确率.实验证明,本文方法具有较强的降低人脸光照对识别率影响的能力且基本不改变人脸结构,有利于提高人脸识别的准确率.     

人脸检测中的图像光照处理研究

在人脸检测过程中,由于光照条件的不同对人脸的检测结果影响很大.提出了一种基于灰度统计模型的对数变换和局部归一化相结合的复合光照处理算法,并且有效的消除了局部归一化所产生的虚假边界.该算法不仅可以调节光照条件较差的图像,对于光照条件较好的图像,也产生较少负面作用.通过与其他常用的一些光照调节方法也做了相应的比较,实验表明,此算法能有效地改善图像质量,减少不同光照条件对人脸检测准确率的影响.     

人脸识别中去光照算法

光照变化问题是人脸检测和识别中的一个非常重要而又难于解决的问题。提出一种人脸光照无关图算法,从单一图像中获得人脸光照的无关灰度图。算法在色度比空间中计算出信息熵最小的灰度图,所获得的灰度图像去除了光照影响,并且保留了图像信息和人脸特征。     

基于压缩感知和图像分块的遮挡人脸识别

针对基于压缩感知的SRC算法对遮挡人脸识别效果不够理想的问题, 提出一种先将图像分块再进行识别的方法。将遮挡分散在尽可能少的分块中以降低遮挡对人脸识别的不利影响, 从而提高识别率。在AR人脸数据库上的实验结果表明, 使用该方法的遮挡人脸识别率可超过80%, 显著高于基本SRC算法40%~50%的识别率。       

基于残差单发多框检测器模型的交通标志检测与识别

针对现有目标检测方法仅适用于大尺寸、少量特定种类交通标志的检测,且对复杂交通场景图像检测效果不佳的问题,以抗退化性能较强的ResNet101为基础网络,增加若干卷积层构建残差单发多框检测器（SSD）模型,对高分辨率的交通图像进行多尺度分块检测。为了加快检测速度,采取由粗到精的策略,省略对纯背景图像块的预测. 利用中等尺度图像块的初检结果缩小目标范围;对目标范围内的其他图像块进行检测;将所有图像块结果映射回原图像,并结合非极大值抑制实现精准识别。实验结果表明,该模型在公开的交通标志数据集Tsinghua-Tencent 100K上取得了94%的总体准确率和95%的总体召回率,对多分辨率图像中不同大小和形态的交通标志都具有良好的检测能力,鲁棒性较强。     

基于非均匀光照下文本图像二值化改进算法

针对传统局部阈值算法分割非均匀光照图像效果不佳,且计算时间较长的问题,提出了一种基于局部均值的图像二值化改进算法。该算法首先使用积分图像的快速算法计算出局部均值,再将计算出的局部均值代入改进的阈值模型算法中,最终完成分割,从而进一步改善了在非均匀光照下的图像分割效果。对比实验结果表明,改进的二值化算法大大提高了运算效率,增强了图像分割效果,在视觉效果和处理时间2个方面都优于Niblack算法、Sauvola算法、Bernsen算法以及基于局部对比度和均值的算法。     

基于图像对数极坐标变换的多分辨率相关匹配算法

常规的图像相关匹配算法通常只具有平移不变性，而不具有尺度和旋转不变性，这就给存在尺度和旋转变化图像间的匹配问题设置了障碍。针对这一问题，提出了一种基于图像对数极坐标变换的相关匹配算法，并融入了高斯金字塔多分辨率机制以提高算法的效率。由于对数极坐标变换具有尺度和旋转不变性，因此该方法能够较好地克服传统图像匹配算法的缺陷，不仅可以完成存在更一般运动的图像间的匹配，而且在匹配的同时还可以对图像的尺度和旋转变化量进行估计。     

改进的梯度与肤色融合均值移动粒子滤波人脸跟踪

针对单一肤色特征的跟踪算法鲁棒性不高的问题,提出一种多特征融合的均值移动粒子滤波(MSPF)跟踪算法.该算法用肤色特征与梯度特征表示候选目标,通过粒子滤波与均值移动算法进行特征融合.实验结果表明,该算法能够较好地提高跟踪效率,并对光照、人脸遮挡和人脸旋转等有一定的适应性.