基于笔画和Adaboost的两层视频文字定位算法

在定位和验证的两级框架下提出了一种新的视频文字定位算法. 在定位模块中, 充分利用字符的笔画属性, 引入对字符区域有很强的响应的笔画算子; 经笔画提取, 密度过滤, 区域分解得候选文本行. 在验证模块中, 提取对文字有较强鉴别能力的边缘方向直方图特征, 使用Adaboost算法训练的分类器对候选文本行进行筛选. 实验结果表明, 该算法具有较强的鲁棒性, 在不同类型的视频帧中都能得到较好的定位结果.     

高斯差分的AdaBoost车牌定位方法

针对实际拍摄场景中的复杂光照条件以及不同车牌颜色对车牌定位造成的影响,提出了一种基于高斯差分图像的AdaBoost车牌检测算法.该算法首先对原始灰度图像进行高斯差分,得到其对应的高斯差分图像,然后利用基于DoG图像的DoG+AdaBoost分类器与基于灰度图像的Gray+AdaBoost分类器构成二级车牌检测器进行车牌检测,最后根据车牌中的车牌号码信息对车牌检测结果进行验证,得到最终的车牌定位结果.该算法利用高斯差分方法,很好地抑制了复杂光照和不同车牌颜色对车牌检测造成的影响,具有较快的定位速度和很高的检出率.实验表明,该算法能获得很好的车牌定位效果,具有较高的实用价值.     

应用谱直方图和EM的纹理图像分割算法

提出了一种基于谱直方图和EM的纹理图像分割算法。为了获得图像的纹理特征,首先对原始图像进行滤波,然后利用谱直方图的思想和方法,把每个图像子块用独立的谱直方图来进行表示,该直方图在图像的表示上具有很好的本质扩展性。其次采用?字2作为距离度量函数对谱直方图进行计算得到特征值。为了得到初始分割结果,通过EM（期望最大化）对特征值矩阵进行分类,得到有效的初始分割结果。最后使用形态学方法对边界进行定位,从而实现图像的由粗到细的分割。实验结果证明：该算法用于纹理图像分割能获得很好的效果。     

基于ASHE和SWT的低对比度自然场景图像文字定位

为解决在自然场景下光照不均匀使得图像对比度低,导致图像文字定位错检的问题,采用自适应子直方图均衡算法(Adaptive Sub-Histogram Equalization, ASHE)对图像进行对比度增强处理;采用最大稳定极值区域算法提取候选区域,结合形态学与启发式规则进行初步定位;通过改进的笔画宽度变换算法(SWT)与汉字特征进行精确定位;使用字符链融合算法,将文字区域合并,实现最终文本定位。实验结果表明改进算法对自然场景低对比度图像中文字具有较高的定位准确率,并且有效地降低了时间复杂度。     

基于多种LBP特征集成学习的车标识别

针对车标图像的分类难问题，提出基于多种LBP特征集成学习的车标识别算法。利用车牌与车标的相对位置关系粗定位车标区域；根据车标背景纹理特征使用不同的算子进行边缘检测，进而实现背景消融，采用投影方法精确确定车标位置；将车标图像分块，应用CSLBP算子提取每个像素点邻域特征，将车标所有像素点邻域特征合成精细的纹理特征，运用LBP直方图算法提取车标区域的空间结构特征，再采用SVM和BP分别训练这两种特征，得到投票决策矩阵，利用加权求和的规则融合决策矩阵，构成最优集成分类器，输出车标类别。实验结果表明，该算法的识别率明显优于单一的特征和分类器。     

基于Gabor直方图特征和MVBoost的人脸表情识别

提出采用Gabor变换与分级直方图统计相结合的方法来提取表情特征,以分层次反映局部区域内纹理变化的信息.这比仅用一维的Gabor系数具有更强的特征表示能力.借助直方图特征,还设计了向量输入、多类连续输出的弱分类器,并嵌入到多类连续AdaBoost的算法框架中,得到了向量输入、多类输出的MVBoost方法.该方法直接对特征进行多类的判决以满足多类时分类的需求,而不必训练多个二分类的AdaBoost分类器,从而使训练过程和分类过程都得到简化.     

一种联合的人眼精确定位算法

眼睛定位在人脸识别中占有重要地位.为达到高效精确的人眼定位,提出一种联合的眼睛定位方法,该方法先用基于AdaBoost算法的分类器对眼睛对区域进行粗定位,同时使用灰度极小值区域(MER)快速地检测出图像中的单眼候选.通过联合眼睛对位置与单眼候选进行处理,判决并给出最终人眼精确位置.为提高算法的性能文中引入了边缘方向直方图(EOH)特征作为AdaBoost分类器特征,并采用了单眼及眼睛对定位校验模式.该算法能有效地压缩训练样本集规模,并能快速精确地对人眼进进行定位.本算法在CAS-PEAL 人脸数据库、JAFFE 数据库等数据集上均有良好表现.     

基于图像扩散速度模型和纹理信息的人脸活体检测

为了解决人脸身份认证中的欺诈问题,提出了一种基于图像扩散速度模型和纹理信息的人脸活体检测算法。真实人脸和虚假人脸图像的空间结构不同,为了提取这种差异特征,该方法使用各向异性扩散增强图像的边缘信息。然后,将原始图像与扩散后图像的差值作为图像的扩散速度,并构建扩散速度模型。接着使用局部二值算法提取图像扩散速度特征并训练分类器。真实人脸图像和虚假人脸图像之间存在很多差异特征,为了进一步提高人脸活体检测算法的泛化能力,该方法同时提取人脸图像的模糊程度特征和色彩纹理特征,通过特征矩阵级联的方法将两种特征进行融合,并训练另一个分类器。最后根据分类器输出概率加权融合的结果做出判决。实验结果表明,该算法能够快速有效地检测出虚假的人脸图像。     

视频文字大小自适应提取算法*

视频文字大小自适应提取算法基于离散傅里叶变换(discrete Fourier transform, DFT)特征、多分辨率处理及支持向量机分类技术。算法在不同分辨率下结合梯度信息、文字边界定位技术提取出文字候选区域,然后用支持向量机对于候选图像块DFT特征作进一步分类。结果表明,该算法能提取出视频图像中不同大小的文字,识别率优于以小波、灰度、离散余弦变换系数(discrete cosine transform, DCT)等为纹理特征的算法。     

加权自适应CS-LBP与局部判别映射相结合的掌纹识别方法

提取掌纹的最佳低维分类特征一直是掌纹识别研究领域的一个重要方向。针对掌纹图像具有丰富的纹理特征特点,提出一种基于加权自适应中心对称局部二值模式(WACS-LBP)与局部判别映射(LDP)相结合的掌纹识别方法。首先将掌纹感兴趣(ROI)图像分成大小均匀的小区域,利用自适应中心对称局部二值模式(ACS-LBP)算法获取不同区域的纹理特征直方图和权值,经过加权连接得到ROI的加权纹理特征直方图向量;再利用LDP算法对得到的特征向量进行维数约简;最后利用K-最近邻分类器进行掌纹识别。在掌纹公开数据库上进行实验,正确识别率高达97%以上。实验结果表明,该方法不仅是有效、可行的,而且研究思路比较明确。     

基于图理论聚类和二值纹理分析技术的彩色文本图像二值化方法

为了有效地对彩色文本图像进行分割，提出了一种复杂背景下彩色图像中文本一背景分离的新方法。该方法首先应用颜色空间降维以及基于图理论的颜色聚类对彩色文本图像进行聚类，并对应于聚类结果获得一系列二值图像，这些二值图像以及它们之间的组合就构成了二值化的待选结果；然后对与游程直方图以及空间-尺寸分布相关的两类纹理特征进行分析，并结合线性判别分析分类器来从待选的二值图像中选取出具有最佳文本背景分离效果的二值图像。实验结果显示，该方法的：二值化效果比现有方法有显著提高，因而能更有效地对具有复杂背景的彩色文本图像进行分割。     

基于视觉词袋与文本分析的成人图像判定算法

针对目前单纯依赖于分析图像内容或文本关键词的成人图像判定算法的不足,提出一种融合网络图像的相关文本特征与图像内容语义特征的成人图像判定算法。成人图像的特征信息可能存在于其图像内容及其相关文本如图像文件名、所在网页中。在视觉词袋模型的基础上,将文本分析得到的相关文本特征与图像视觉元素特征如纹理、局部形态等进行底层特征融合,并采用支持向量机分类器实现图像分类。实验结果表明,该算法具有较好的分类效果。     

基于改进PBAS算法的级联特征行车检测

随着车辆迅速增加,智能交通系统中的监控系统需要在复杂环境中快速、准确地检测车辆,在现有研究的基础上提出一种高效的车辆检测方案。首先选取像素自适应分割算法对其背景模型作线性优化,减少运算复杂度,提取前景斑点为定义区域;然后通过设定阈值确定感兴趣区域;在感兴趣区域里,选取哈尔（Haar-like）特征和方向梯度直方图特征,输入到优化后的AdaBoost+支持向量机（support vector machine,SVM）级联分类器中进行车辆检测。大量的实验证明了线性化像素自适应分割算法的优越性、AdaBoost+SVM级联分类器快速性、整体车辆检测算法在检测车辆时的实时性和光照鲁棒性。     

融合显著性因子的行人纹理提取

针对基于纹理信息的行人特征提取算法中存在特征信息冗余度大,无法刻画人眼视觉敏感性的不足,提出一种融合人类视觉感知特性的基于显著性局部二值模式(SF-LBP)的行人纹理特征提取算法.该算法首先采用显著性计算方法提取感兴趣区域得到各部分的显著性因子;然后将显著性因子权值与行人纹理特征根据核函数相融合,生成基于SF-LBP算子的特征向量;接着统计不同区域的特征向量,形成特征直方图;最后结合自适应AdaBoost分类器构建实验平台进行实验.INRIA数据集中的实验结果显示,SF-LBP特征在检测准确率上比梯度直方图(HOG)特征、Haar特征高出2%~3%,达到97%,召回率达到90%,提高了2%左右,表明SF-LBP算子能够准确描述行人的纹理特征,提高行人检测系统的准确率.     

基于轴对称窗口文字图像检测快速算法研究

研究了图像定位的问题,由于存在污渍干扰等影响图像定位,针对以往单一特征进行图像文字定位及识别的系统中容易受到各种环境因素干扰的缺陷,提出了一种利用轴对称窗口进行边缘检测的图像文字检测算法。首先将利用轴对称滑动窗口提取水平和竖直方向上的边缘特征,利用连通域确定初始的图像文字位置;通过对可能的图像文字区域进行颜色色调验证,区域内垂直方向直方图投影,从而确定最终的图像文字位置。由于利用多种特征综合检测图像文字进行仿真。仿真结果表明改进方法能准确检测出复杂场景下图像文字所在区域。     

基于纹理谱描述子的文档图像检索算法

新算法首先根据文档图像的特点分割图像文本区域,并将文档图像中字符的边缘信息使用纹理谱进行描述,计算纹理谱图像的直方图。相对于直接使用灰度直方图进行图像检索,该算法具有更好的区分度。实验结果表明,该方法具有很高的查准率,并对剪切、旋转操作表现出很好的稳定性,适合文档图像检索。     

基于连通区域和统计特征的图像文本定位

文本定位是图像中文本提取的前提与基础。针对场景图像中背景复杂和光照影响,提出一种由粗略到精确的文本定位算法。该算法首先在边缘图像上利用连通区域分析进行粗略定位得到文本候选区域,然后提取候选区域的方向梯度直方图特征和改进的局部二值模式特征进行分类,去除虚假文本达到精确定位。仿真实验结果表明,该算法能够有效地降低背景复杂与光照不均的影响,在场景图像中准确地定位文本区域。     

基于区域搜索与矩特征分类的文本精确定位

提出一种基于特定颜色分布区域搜索的文本定位方法,利用文字通常呈现为单一的颜色被不同的背景颜色包围的特点,以单一的颜色作为依据,搜索被包围的文本候选区域;然后,在区域合并与分离算法的基础上,利用不变矩特征和支持向量机（SVM）分类器实现候选区域的进一步筛选。与一般基于形状和纹理的方法相比,由于采用了文字颜色的空间分布特征,避开了文本与其他元素的形状和纹理特征交错问题,保证了算法适应性。基于精确区域搜索的不变矩特征提取,降低了分类器的训练难度,使分类器能很好地适应背景和文字尺寸变化以及部分遮挡等复杂情形。实验表明,该方法具有较好的复杂环境适应性和非常高的准确性。     

Recognition of pornographic web pages by classifying texts and images

With the rapid development of the World Wide Web, people benefit more and more from the sharing of information. However, Web pages with obscene, harmful, or illegal content can be easily accessed. It is important to recognize such unsuitable, offensive, or pornographic Web pages. In this paper, a novel framework for recognizing pornographic Web pages is described. A C4.5 decision tree is used to divide Web pages, according to content representations, into continuous text pages, discrete text pages, and image pages. These three categories of Web pages are handled, respectively, by a continuous text classifier, a discrete text classifier, and an algorithm that fuses the results from the image classifier and the discrete text classifier. In the continuous text classifier, statistical and semantic features are used to recognize pornographic texts. In the discrete text classifier, the naive Bayes rule is used to calculate the probability that a discrete text is pornographic. In the image classifier, the object's contour-based features are extracted to recognize pornographic images. In the text and image fusion algorithm, the Bayes theory is used to combine the recognition results from images and texts. Experimental results demonstrate that the continuous text classifier outperforms the traditional keyword-statistics-based classifier, the contour-based image classifier outperforms the traditional skin-region-based image classifier, the results obtained by our fusion algorithm outperform those by either of the individual classifiers, and our framework can be adapted to different categories of Web pages     

基于AdaBoost的眉毛检测与定位

文章利用Haar-Like小波及其扩展特征,把AdaBoost算法应用于眉毛的自动检测与定位。实验数据包括114人的228幅眉毛图像,每人闭眼和睁眼各一幅,分别用于训练和测试,大小均为768×586。通过把这些图像缩小1/10后进行AdaBoost训练,解决了其速度较慢和对内存需求较高的问题。实验结果表明,AdaBoost级联分类器的训练耗时约2.7s,测试耗时每幅图像约24ms,对眉毛检测和定位测试的精度达到了97.4%。