改进SSR算法在人脸识别中的应用

为提高人脸检测中人脸验证的速度,在平方积分图像和图像窗口的灰度均值及方差快速计算基础上,对传统的SSR算法中人脸验证算法部分进行了改进。应用改进的算法,结合窗口灰度标准化的计算和平均人脸模板的取得,引入相关系数和平均偏差,加快了求解速度,克服了由于噪声点的存在对真实的候选脸图像漏检的情况。人脸检测实验证明应用改进的模板匹配算法的正确性.     

基于肤色信息的快速人脸检测

讨论了人脸检测问题中精度和速度在此基础上结合眼睛的定位算法,最终精确得到人脸的位置.实验结果表明,本算法能较为准确快速地定位出彩色图片中正面人脸以及小角度偏转的人脸.     

人脸图像中斑点自动去除系统的设计与实现

人脸图像中斑点的自动去除是高清晰人脸图像美化的重要步骤。本文提出了一种人脸图像斑点自动去除系统的设计思路和实现方法,系统首先采用AdaBoost算法从输入图像中检测人脸区域和双眼位置,然后利用人脸部件分布的先验知识检测出眼睛、鼻子、嘴巴等部件位置,最后利用迭代多级中值滤波方法对人脸非部件区域进行平滑处理。整个系统在VC++6.0环境下借助OpenCV图像处理库实现。实验结果表明,本系统能较好地去除脸部斑点,实现人脸图像美化。     

基于肤色模型和重心模板的人脸检测

为了获得具有较高检测率并保持较低误检率的快速人脸检测,提出了一种基于知识的人脸检测方法．在人脸粗检中用肤色模型分割出输入图像中的人脸可能区域,并对这些区域进行重心模板匹配过滤出非人脸区域．利用人脸的生理分布特征设计出一种动态的人脸三分图分布模型,并以不同条件下的大量人脸图像样本作为统计数据建立了一个人脸规则知识库,用来判定过滤后的区域是否为人脸．实验结果表明,该方法具有很好的鲁棒性,能快速检测出不同光照、不同大小和有一定旋转角度的人脸．     

基于惩罚因子的PNMS算法的人脸检测和对齐

针对人脸相互遮挡、人脸朝向等不确定性因素给人脸检测和对齐任务带来的困难问题,提出了基于惩罚因子的PNMS算法用以改进人脸检测和对齐的准确性。该算法首先根据人脸候选窗口相互之间的重叠度和候选窗口相应的检测得分,提出非连续的线性函数和基于高斯分布的连续函数,作为非极大值抑制算法的两种惩罚因子,用以改进并替代传统非极大值抑制算法对候选窗口的检测得分进行重分配。在此基础上,综合前两种惩罚因子的优缺点以及窗口之间的重叠度值,进一步提出连续非线性函数作为非极大值抑制算法的惩罚因子,使得窗口之间重叠度值越大则相应的惩罚权重越严重,且函数在整个重叠取值区间连续。将提出的算法在FDDB和WIDER FACE这2个人脸检测数据集上进行详尽的人脸检测实验验证,以及在AFLW人脸对齐数据集上进行人脸对齐实验验证。结果表明,提出的基于惩罚因子的PNMS算法相比于其他算法,在保持一定实时性的同时不仅有效地提高了人脸检测和对齐的准确率和可靠性,并且解决了一定程度的人脸相互遮挡被漏检的问题,降低了被遮挡人脸的漏检率。     

基于EmguCV的网络摄像智能搜索系统的设计

当前公共场合中,网络摄像头在人物搜索方面没有得到有效利用,针对该问题,以EmguCV图像处理库及人脸图像信息库为基础,设计了一种智能搜索系统。该系统利用EmguCV库中的Detect函数对检测到的人脸图像与图像数据库中已存储图像进行比较,实现对图像数据库中已存人脸图像的识别和自动搜索,同时还具有自动提示功能。实验结果表明,利用EmguCV开发的智能搜索系统效率高,识别效果好。     

基于尺度不变特征变换的平面旋转人脸检测

针对平面旋转人脸检测的问题,改进了传统的尺度不变特征变换(SIFT)算法,利用其旋转、缩放、平移及部分仿射不变性完成平面旋转人脸的检测。首先通过模板与对比度加权的方法对SIFT关键点进行裁减,以提高计算效率并过滤无效关键点,然后提出一种更精确的主方向计算方法确定关键点主方向,通过Adaboost算法训练人脸公共特征分类器并计算关键点的匹配率作为置信权值,完成平面旋转人脸的检测,并根据关键点主方向进行扶正。最后通过实验与传统方法进行了对比,结果表明:本文方法在保证检测率的同时,在扶正精确度、检测速度方面均有较大提高。     

基于级联网络的快速人脸检测算法

采用卷积神经网络可有效提高人脸检测算法的精度,然而其模型参数过于复杂,在一般设备上检测速度很慢。针对这个问题,提出了一种三层网络级联的人脸检测算法,利用级联方式实现网络小型化,通过多任务方式提高人脸检测的精度。在网络的第一级采用金字塔结构网络,结合anchor机制提取多尺度人脸建议框,在此基础上结合卷积分解策略和网络加速的方法,进一步增强网络特征提取的有效性并减少模型参数。实验结果表明:在FDDB上该算法的检测精度和检测速度均优于MTCNN;在主频为2.0 GHz的八核设备上,检测速度可以达到80 fps。     

基于彩色图片的人脸检测方法

提出了一种基于肤色的精确人脸定位算法,详细叙述了在图片的颜色调整与肤色检测,肤色区域的平滑、分割与填充,候选眼睛的选取及配对中遇到的具体问题并提出了解决方案.本算法能较为准确地定位彩色图像中的正面、小角度偏侧和旋转的人脸,还能检测出一幅图中的多个人脸.     

快速人脸检测算法的改进

针对人脸检测时,以20＊20的窗口大小按照逐个像素方式进行扫描,检测速度慢的问题,提出采用zigzag字形扫描法和预先终止技术来提高检测速度。实验结果表明,利用zigzag字形扫描法和预先终止技术检测的速度比按照逐个像素方式进行检测的速度提高了11.3%左右。     

基于移动Ad Hoc网络的分布式拒绝服务攻击检测算法

提出了一种适用于移动Ad Hoc网络的分布式拒绝服务攻击(DDoS)检测算法,对基于序列分析的Kolmogorov复杂度估值算法做了改进.新算法对网络中的流进行相关分析,并计算序列特征集的复杂度,通过对复杂度分析来检测分布式拒绝服务攻击.仿真实验结果表明,本算法的误检率、检测时间等性能要好于传统的复杂度估计算法.     

基于DSP的瓶装啤酒体积在线检测系统

给出一种新开发的瓶装啤酒在线检测系统,通过实时检测瓶内啤酒的高度来判断体积,主要用于在线检测生产线啤酒瓶内体积是否达到要求。该系统由具有开窗功能的高速图像传感器和DSP等组成,软件上提出了一种专门用于检测液位的边界检测算法。该系统特点在于具有很高的检测速度,每瓶检测时间小于50ms;对外部光线和瓶内泡沫不敏感;利用图象处理技术定位啤酒瓶位置,节省了用于定位的光电传感器;体积小,便于现场安装。     

基于暗网的蠕虫早期检测系统的实现和应用

为了对网络蠕虫等网络攻击行为进行早期检测,论文设计实现了一个基于暗网的可视化的早期检测系统,并采用实际网络实验的方法,在某专用网络中进行实验,结果表明该系统在专用网络中比传统入侵检测系统更早发现蠕虫,且时间提前量十分可观。     

小世界效应加速生物地理学优化的社团识别算法

为提高基于优化方法的网络社团结构识别算法的有效性,设计一种利用小世界效应加速生物地理学优化过程的网络社团结构识别算法. 首先基于矩阵随机编码建立网络社团识别生物地理学优化框架,在栖息地中全局进化地搜索对应于最大化模块度的网络社团划分. 然后,给出基于小世界效应的生物地理学迁移策略,可以加速进化算法的信息交换过程. 最后,运用该算法在现实网络和人工合成网络上进行实验. 结果表明:引入小世界效应能够降低网络社团结构识别算法的收敛时间;在典型现实网络与人工合成网络上运行该算法能够获得较高的模块度值与标准化互信息值;信息交换的拓扑结构能够优化进化算法效率. 应用小世界效应加速生物地理学优化的网络社团识别算法具有较好的可行性与有效性.     

一种基于深度学习的PCB图像字符检测方法

利用印刷电路板（PCB）残片图像的字符检索完整PCB图像,是解决PCB残片溯源难题的一种有效方法;为此,提出了一种高性能的PCB图像字符检测方法。基于残差网络结构实现特征金字塔的提取,设计双检测头进行字符区域预测,引入结构相似性损失函数优化网络;设计了一种适合PCB图像的字符区域热力图标签生成算法以训练网络;采用多种数据增强、多尺度检测等策略提高字符检测性能。在自建PCB图像数据集上进行测试,该方法的字符检测精准率为95.6%、召回率为92.4%;特别是综合指标F1为93.6%,优于对比方法,证明了针对PCB图像字符检测问题,所提出的综合检测方法可与当前自然场景图像字符检测的先进方法媲美。     

利用时间戳的分布式蠕虫检测系统

高速网络中的蠕虫能以无法预料的高速率传播,因此需要设计一个高效的自动蠕虫检测系统.利用时间戳的分布式蠕虫检测系统,使用网络延时探测网络拥塞,采用分布对等式网络共享数据.该系统中各个节点能够互连平等地工作,能同步更新各个节点信息;各个节点能够自己收集信息并进行判断;各个节点能够处理其他节点的判断结果.     

基于3G网络的远程多功能视频监控系统

为了满足人们对远程目标的自动监控报警、现场视频图像记录和回放分析的需求,本文提出了一种基于3G网络的远程多功能高清视频监控系统。该系统融合了高分辨率数字图像采集压缩、存储技术,3G网络传输技术,多探测器入侵报警探测技术和远程网络控制技术。该系统已在通信光纤安全无线视频监控方面得到实际应用,实现了一个监控中心对多监控终端的监控应用系统,做到了人力和物力资源的充分利用。     

C3I系统网络入侵检测模型研究

在信息时代出现了一种新的战争形式－信息战,同时,也形成了新的进攻手段。网络入侵就是通过网络攻击以达到使对方C^3I系统瘫痪的目的。因此,怎样发现敌方的对C^3I系统的入侵成为研究C^3I系统网络安全的一个重点。本文分析了现有的入侵技术和检测技术,并针对C^3I系统提出了基于Agent的分布式入侵检测模型。     

一种蚁群策略的双信道传感器网络路由算法

针对高负载无线传感器网络堵塞率比较高的问题,提出了一种基于蚁群策略的双信道传感器网络路由算法(CORA).该算法首先利用双信道通信模式降低了信道竞争过程中的数据碰撞和多播抑制几率;再利用最大感染球策略来压缩蚁群的寻路范围,进而降低网络的寻路能耗;借助分层图模型提出了一种两层网络联合优化的选路策略,该策略可将控制层中被堵塞的寻路业务有条件地下放在数据层中传输,从而降低网络的堵塞率和通信延迟.仿真结果表明,与一种基于蚂蚁策略的能量有效路由算法及一种基于蚁群策略的能量有效路由算法相比,CORA算法能将高负载网络下的堵塞率下调13%,且能有效降低数据包的平均通信时间和网络的通信能耗.