利用DCT域特征的JPEG图像数字水印及数字图像隐藏盲检测

对基于DCT系数的隐藏进行了分析,提出了一种频域特征的新算法。该算法无需任何的训练过程,对JPEG图像的各种数字图像隐藏和水印具有广泛的效果。将该算法成功地应用于通过数码相机、Internet和从无损格式图像压缩获得的图像样本。测试结果显示该算法对于基于DCT变换的数字隐藏检测具有良好的效果。     

实值离散Gabor变换用于雷达信号的表示

针对雷达在检测弱目标能力的不足,基于雷达信号与噪声的实际模型,为构建基于实值离散Gabor变换的移动目标检测系统(MTD),提出了一种基于实值离散Gabor变换(RDGT)的快速的雷达信号Gabor表示算法.基于DCT的实值离散Gabor变换是一种重要的联合时频域分析工具,文中采用基于DCT的实值离散Gabor变换的算法对雷达信号进行Gabor域表示,并给出了一些仿真实验来验证算法的有效性.仿真结果表明该算法能够将被白噪声污染的不同多普勒频率不同到达时间的雷达目标回波信号在联合时频域中进行有效地区分.     

基于LabVIEW的多通道sEMG信号检测系统设计

针对多通道信号检测系统在表面肌电信号sEMG(surface electromyography)信号检测分析中的应用,设计了一种基于LabVIEW的多通道sEMG信号检测系统。该系统由前置调理电路、数据接口卡以及LabVIEW软件编程部分组成。利用该系统采集并分析健康受试者完成指力跟踪动作时前臂指总伸肌上4通道sEMG信号时频域的特征值。实验结果表明,该系统能实现4通道sEMG信号的实时采集,并得到与手指力量相关的sEMG信号时域特征和频域特征,验证了所设计检测系统是可行的。     

基于DCT变换的虹膜识别

本文描述了一种新的基于虹膜局部频域特征的虹膜识别算法。其主要思想是：对预处理后的虹膜的局部子块进行DCT变换来,在速度和准确率约束的条件下,采用DCT变换后系数的加权平均作为特征编码,通过欧式距离进行特征匹配。实验结果表明：该算法速度比较快,准确率较高。     

肌电信号多通道相关性特征手势识别方法

多通道表面肌电信号（surface electromyography,sEMG）传统手势识别方法,主要提取各个通道时域、频域和时频域特征作为分类器的输入,鲜有考虑通道间的相关性,在提升识别精度上遇到瓶颈。为了充分利用sEMG多通道信息以提高手势识别精度,提出一种以多通道相关性为特征的肌电手势识别方法。该方法计算多通道间一致性相关系数,作为多通道sEMG线性相关特征参数,同时获取多通道间的互信息,作为多通道sEMG非线性相关特征参数。实际运用中精确估计联合概率密度函数往往十分困难,根据互信息与copula熵关系,将互信息估计转化为copula熵的估计,通过经验分布函数进行概率积分变换,采用非参数估计方法估计copula熵,从而避免联合概率密度函数的估计。利用两种相关性特征参数构建多通道相关性特征进行对比实验,基于stacking模型使用多通道相关性特征与4种常用时域特征进行识别并对比结果,其次基于多通道相关性特征使用stacking模型与5种常用分类器进行对比识别,实验结果表明所提的多通道相关性特征能有效区分手势动作,在采集的健康受试者手势数据集上平均识别准确率达到94%。     

特征变换和数据集分块的行人比对

目的随着监控摄像头的增多,基于多摄像头的智能分析显得很重要。基于此,提出一种新的基于特征变换和数据集分块的行人比对方法。方法首先提出一种新的基于变换矩阵来消除特征差异的算法。这种算法能够在高维空间中,通过变换矩阵,让某特征向量逼近另一特征向量,从而消除了同一行人特征间的差异。与此同时,还提出一种新的将行人数据集中特征分块的算法,使每个分块中的行人特征具有相似的性质,从而能够共用某个变换矩阵,从而能更好地消除同一行人在不同镜头下的特征差异。结果基于VIPeR数据集和复杂街道场景数据集设计了行人比对实验。实验结果表明,本文的比对方法具有较高的比对准确率,VIPeR数据集(50%训练,50%检测)的Rank1的比对准确率为22%。同时本文设计了特征变换和数据集分块这2个模块的对照实验。实验结果表明,特征变换和数据集分块模块对结果都有提升的效果。结论本文新的行人比对方法通过恰当的特征变换让同一行人在多镜头下的特征互相接近。实验结果表明该方法能够较好地在多镜头下匹配行人。     

塔式Gabor分解的图像水印算法

基于二维Gaobr基函数波形类似人视觉皮层简单细胞的感受面波形的特点,文章从视觉系统多通道模型的角度出发,结合视觉通道中心频率对数频程关系的特性,提出了一种基于塔式非均匀采样的Gabor变换图像水印算法,并且对Cox提出的算法在DGT、DCT和DWT三种不同变换域的实验结果进行了比较,实验表明Gabor变换域的水印具有更好的鲁棒性和不可感知性。     

基于似物性和空时协方差特征的行人检测算法

针对行人检测算法中缺少空时信息融合、检测区域过大等问题,提出了一种联合似物性检测和基于通道协方差信息的改进算法。该算法首先对图像进行二进制梯度归一化的似物性检测,并形成行人检测候选区域,缩小检测区域;然后提取待测目标的空间和时间特征;最后基于协方差信息构造一种融合空时特征的检测器,以提高检测精度。在公开的数据集INRIA和Caltech上的实验结果表明:该算法的性能优于目前主流的行人检测算法。     

一种新的三维模型水印频域算法

从提高三维模型数字水印的鲁棒性和效率出发,提出一种新的频域水印算法。该算法利用网格拓扑结构,构建出目标顶点所处的局部几何空间,进而提取出适用于DCT变换的信息序列,修改频域系数嵌入水印;然后通过逆向DCT转回空域信号,修改目标顶点在局部几何空间中的位置得到含水印模型。算法实现简单,水印检测无需预处理,且能有效抵抗平移、旋转、缩放、剪切、网格简化等攻击。实验结果表明,该算法具有很好的鲁棒性、水印的不可感知性、水印检测高效准确的优势。     

一种新的三维模型水印频域算法

从提高三维模型数字水印的鲁棒性和效率出发．提出一种新的频域水印算法。该算法利用网格拓扑结构．构建出目标顶点所处的局部几何空间．进而提取出适用于DCT变换的信息序列,修改频域系数嵌入水印：然后通过逆向DCT转回空域信号,修改目标顶点在局部几何空间中的位置得到含水印模型。算法实现简单．水印检测无需预处理．且能有效抵抗平移、旋转、缩放、剪切、网格简化等攻击。实验结果表明,该算法具有很好的鲁棒性、水印的不可感知性、水印检测高效准确的优势。     

基于并行通道级联网络的鲁棒行人检测

针对广角视场下远处行人分辨率较低、存在不同程度的畸变的问题,文中提出基于并行通道级联网络的鲁棒行人检测算法.以更快的区域卷积神经网络(Faster RCNN)为基础,引入差分图作为弱监督信息,再引入基于通道级联网络(CCN).然后设计并行CCN,将差分图和原图同时作为并行网络输入,融合更丰富的图像特征.最后在候选区域建议网络中,结合行人尺度在图像中分布的特点,聚类确定符合行人特点的搜索框.实验表明,文中算法在广角视场存在畸变情况下更有利于小尺寸行人检测.     

基于跨域特征关联与聚类的无监督行人重识别

行人重识别的目标是利用计算机视觉技术在多个摄像头采集的图像序列或视频中识别目标行人,基于监督学习的行人重识别算法虽然提高了目标的识别性能,但难以解决行人重识别中无标注目标域的域内变化问题,从而导致无标注数据检索准确度低。提出一种基于域自适应的无监督行人重识别算法,其主要由ResNet-50骨干网络、跨域特征提取器和用以存储目标域特征的特征库组成。通过跨域特征提取器融合行人样本在特征图与通道方向的特征,以挖掘不同行人重识别数据集间潜在的特征关联关系,同时为无标注目标数据集样本内的特征关联构建特征库,在无任何标注信息的情况下从一个未知数据集学习判别性特征。实验结果表明,该算法在源域DukeMTMC-reID/Market-1501和目标域Market-1501/DukeMTMC-reID的首位命中率相较于ECN算法分别提高8.9和6.8个百分点,能够提高模型在未知数据集上的泛化能力和无监督跨域行人重识别的准确度。     

基于稀疏表达和机器学习的行人检测技术研究

针对行人检测技术在智能交通系统中的应用,为了提高行人检测方法的有效性、实时性和准确性,将稀疏表达应用到图像的特征压缩中,提出一种基于HOG和LTP特征训练SVM分类器进行行人检测的方法。基于HOG和LTP特征训练SVM分类器进行行人检测的方法有效地结合了图像的梯度特征和纹理特征,利用稀疏表达进行特征数据的压缩可以有效地加速算法。实验结果表明,提出的算法具有精度高、速度快等优点。     

改进的基于增强型HOG的行人检测算法

行人检测在人工智能系统、车辆辅助驾驶系统和智能监控等领域具有重要的应用,是当前的研究热点.针对HOG特征不明显、支持向量机(SVM)分类器计算复杂度高,导致识别率低和检测速度慢的问题,本文提出了一种改进的基于增强型HOG的行人检测算法.该算法首先预处理原始图像并提取其HOG特征,然后增强该特征生成增强型HOG,经XGBoost分类器进行行人检测.在INRIA数据集上进行测试,实验结果表明所提算法识别率高达95.49%,有效地提高了行人检测性能.     

Gabor特征结合快速HOG特征的行人检测

针对行人检测中HOG特征提取速度慢且易忽视细节特征的问题,提出了一种Gabor特征结合快速HOG特征的行人检测算法.首先对输入图像进行小波变换,并引入积分图思想和主成分分析算法快速提取图像HOG特征;其次融合Gabor小波变换得到的Gabor特征,最后采用混合特征训练分类器,实现行人的有效检测.测试集上的实验结果表明,在使用相同分类器的情况下,该混合特征提取方法比单一特征提取方法的检测正确率最多可提高7.37％,因此所提出的算法可以有效地提高行人检测的精度.     

改进积分通道特征的快速多尺度行人检测

针对积分通道特征冗余信息多,在多尺度行人检测中检测速度较慢的问题,提出了改进积分通道特征的快速多尺度行人检测算法。该方法首先采用快速特征金字塔计算图像不同尺度下的特征通道,避免对图像重复缩放计算特征通道;然后将检测窗口分为单元和块来对图像进行整体描述,代替原始方法的随机位置和大小矩形来减少冗余特征,最后计算单元和块内的像素和作为特征向量送入软级联Adaboost分类器进行分类。仿真实验结果表明,该算法检测精度优于积分通道特征算法,同时检测速度提高了15.4倍,在640×480大小图像上检测速度达到18.5 f/s。     

DCT结合特征选择的红外人脸识别

为了从生物特征和统计角度来提高识别的性能,提出了一种基于血流图的离散余弦变换（discrete cosine transform,DCT）与特征选择相结合的人脸识别方法。该方法首先利用血流模型把红外温谱图转换成血流图,得到更具丰富频率的特征。其次,采用DCT变换可以有效地消除血流图的相关性。最后,在DCT域特征提取阶段,为了提高特征提取的有效性,特征选择和子空间学习基于一致的可分性目标：特征选择引入基于可分性的DCT系数选择算法以抽取鉴别能力强的DCT系数,对抽取的DCT系数采用基于可分性的线性鉴别分析（linear discriminant analysis,LDA）方法。实验结果表明,该红外人脸识别方法可以快速有效地提取血流图中适合分类的特征,识别率优于传统DCT＋LDA方法。     

油田安防领域基于改进的深度残差网络行人检测模型

油田安防中行人目标检测是是当今前沿的一个热门研究课题,针对野外场景采集的图像视频分辨率低,背景复杂等问题,本文在单次多目标检测器(Single Shot MultiBox Detector,SSD)模型的基础上,提出了一种改进的行人检测算法,该算法首先利用聚合通道特征模型对图像或者视频序列进行进行预处理,获得疑似目标区域,大大降低单帧图像检测的时间;然后对SSD的基本网络VGG-16替换为Resnet-50,通过增加恒等映射解决网络层数加深但检测精度下降的问题;最后采用强大而灵活的双参数损失函数来优化训练深度网络,提高网路模型的泛化能力。定性定量实验结果表明本文所提检测算法的性能超过现有的检测算法,在保证行人检测准确率的同时提高检测效率。S     

基于改进YOLOv4的小目标行人检测算法

行人检测在无人驾驶环境感知领域具有重要应用。现有行人检测算法多数只关注普通大小的行人目标,忽略了小目标行人特征信息过少的问题,从而造成检测精度低、应用于嵌入式设备中实时性不高等情况。针对该问题,提出一种小目标行人检测算法YOLOv4-DBF。引用深度可分离卷积代替YOLOv4算法中的传统卷积,以降低模型的参数量和计算量,提升检测速度和算法实时性。在YOLOv4骨干网络中的特征融合部分引入scSE注意力模块,对输入行人特征图的重要通道和空间特征进行增强,促使网络学习更有意义的特征信息。对YOLOv4颈部中特征金字塔网络的特征融合部分进行改进,在增加少量计算量的情况下增强对图像中行人目标的多尺度特征学习,从而提高检测精度。在VOC07+12+COCO数据集上进行训练和验证,结果表明,相比原YOLOv4算法,YOLOv4-DBF算法的AP值提高4.16个百分点,速度提升27%,将该算法加速部署在无人车中的TX2设备上进行实时测试,其检测速度达到23FPS,能够有效提高小目标行人检测的精度及实时性。     

基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法

传统的HOG算法针对整幅图像进行行人特征提取,大量的非人窗口计算必然降低检测的准确率和效率。为此,提出一种基于OTSU分割和HOG特征的行人检测与跟踪方法。利用OTSU算法以最佳阈值分割图像,在分割区域的基础上进行Canny边缘检测,通过边缘的对称性计算确定行人候选区,继而采用经PCA方法降维后的HOG特征和隐马尔可夫模型对行人候选区进行检测验证。最后,以确定的行人区域为跟踪窗口,利用CamShift算法跟踪行人。多组实验结果证明,本文方法的行人检测效率和精度均有所提高,跟踪性能稳定、可靠。