基于傅里叶与局部特征结合的人体姿态识别方法研究

为了提高对人体姿态的识别,提出了一种以人的姿态序列图像的轮廓为特征,包括轮廓的外接矩形的宽高比、形状复杂性变化率、离心率以及傅里叶描述子相结合的人体行为识别方法。首先运用自适应的混合高斯背景建模和形态学结合的方法,利用Canny算子进行边缘检测,实现目标人体轮廓的特征提取。然后采用基于质心边缘距傅里叶描述子与k-means聚类算法与SVM分类器结合的方法,对目标人体轮廓的参数建立具有13个特征值的一维的特征向量,并和RBF神经网络的分类效果进行对比。实验表明,SVM进行分类较为准确,且不需要进行多次的迭代训练,速度较快、识别性能也很好,相比于RBF神经网络而言。运用该方法可以让人体行为识别的正确率在91%以上,该方法简单可行。     

复杂矿石图像的特征提取与聚类

为使特征提取更适合复杂矿石图像识别,提出并实现一种结合RGB颜色特征及其纹理特征映射的图像内容识别新方法,并将聚类方法应用于图像识别系统中。首先将图像分块,基于不同的颜色空间提取子块的纹理特征,并应用主成份分析进行纹理特征映射。然后提取图像的RGB颜色特征,每个子块的特征向量由上述2种特征组成。最后基于每个子块的特征向量应用Kmeans聚类方法对图像内容进行识别。实验结果表明,该方法能有效结合图像的纹理信息及其颜色构成和分布信息,具有较好的复杂矿石图像理解与识别的效果。     

一种快速全自动超声子宫节育环图像识别算法

提出一种快速全自动超声子宫图像节育环物体识别算法,算法包括全自动超声子宫图像分割和特定模式识别框架部分.基于719幅超声子宫图像开展算法性能验证.实验结果表明,该算法无需人工干预,平均耗时527 ms/幅,有环图像识别准确率达81.1%,无环图像识别准确率达94.7%.     

二值图像目标邻域点法边界跟踪算法

分析了二值图像识别中常用的轮廓跟踪算法,并指出其缺点。在提出目标领域点概念的基础上,提供一种对二值图像中的对象物轮廓的智能跟踪法,并给出了具体算法步骤。实验结果表明该算法速度快、轮廓识别准确。为准确得到二值图像中的对象物提供了一种简捷的方法。     

三维激光扫描足迹识别技术应用研究

设计了一种三维激光扫描足迹识别设备及其应用程序和算法,研究了采用该设备进行刑事侦查足迹图像采集及识别的方法,通过设计基于激光三角法测距原理的三维激光扫描方法完成足迹图像采集,然后通过足迹识别、足迹图像区域的提取、足迹图像降噪与特征提取、图像二值化与层次聚类等关键步骤完成足迹图像识别。该方法采集的足迹图像目标明确,取得了较好的识别效果。     

基于边界标记的形状上下文目标识别算法

形状上下文不具有旋转不变性,所以不能很好地应用于旋转物体的识别,本文提出基于边界标记的形状上下文目标识别算法。该算法通过提取目标物体轮廓并对轮廓进行数学形态学处理,计算形状图的重心,以重心为参考点运用距离为弧长的函数的边界标记方法,对轮廓边界进行标记并归一化处理,最后运用形状上下文对目标进行识别。实验表明,提出的算法克服了形状上下文没有旋转不变性的缺点,可以很好的用于平移、缩放和旋转物体的目标识别。     

线阵CCD图像的弱小目标检测算法

为解决在复杂室外环境中,受到特殊因素干扰时获取的线阵CCD图像目标检测率低的问题本文提出了一种基于视觉显著性的线阵CCD图像弱小目标检测算法.该算法根据线阵CCD图像的特点,构建了新的特征向量,设计了与目标形状相似的双窗口进行多特征比较,通过计算中心与周围像素邻域窗口特征向量的相似性来表达各个像素的显著程度,得到图像的显著度图,将显著度图聚类,分割出包含目标的一类,从复杂的背景中提取出弱小目标.经过实验对比分析表明,与传统目标检测法相比,该算法可以更有效检测出线阵CCD图像中的弱小目标.     

基于感兴趣区域的图像情感特征提取算法研究

随着图像检索系统的发展,现有的各种图像特征提取方法已不能很好的满足用户的需要。另外,合理组织和管理图像数据库已渐渐成为用户检索的关键所在。基于感兴趣区域的图像情感特征提取算法融合了图像感兴趣区域及非感兴趣区域权重并由提取出的图像的颜色及纹理特征得到对应的特征向量。之后利用SOM聚类分析方法实现图像加权前后特征聚类,实验结果表明,该特征提取算法提取出的图像特征向量作为聚类输入不仅可以提高聚类准确率而且更适合对实际数据的聚类。     

利用.NET组件技术实现刀具图像的检测

为了实现刀具图像的轮廓跟踪,提取轮廓点,采用Matlab.NET component与Mi-crosoft Visual Studio C Sharp混和编程技术,并运用模糊C均值聚类（Fuzzy C Mean cluste-ring,FCM）算法对图像进行处理,返回分割阈值,实现对灰度图像的分割.同时为避免出现轮廓断点,引入编码技术,再经过8邻域搜索目标轮廓,最终完成刀具图像轮廓跟踪.与微分算子的边缘检测对比,本文算法利用FCM分割图像,又引入编码技术,实现轮廓连续的跟踪检测,该方法分割效果较好,界面编写简单,运行简便.     

采用COLDIST色差的一种图像检索方法研究

在基于内容的图像检索方法中,颜色相似度的计算主要采用欧氏距离。然而,欧氏距离不符合人眼的色彩识别特征,导致检索准确率偏低。本文提出了一种采用COLDIST色差公式的组合特征检索方法。首先计算图像的颜色直方图作为颜色特征、灰度共生矩阵和灰度行程矩阵作为纹理特征、泽尼克矩作为形状特征。然后采用COLDIST色差公式计算颜色相似度,并结合纹理、形状特征的相似度计算图像相似度。利用图像数据库Corel10000对本文提出的方法进行仿真测试。结果表明该方法具有更好的检索性能,有效地提高了检索的准确率。