结合对齐度准则的视频人脸快速配准算法

在视频人脸替换过程中,针对人脸检测和特征点定位不考虑前后帧的时域联系,导致处理后的视频人脸出现抖动、错位现象的问题,提出结合对齐度准则的视频序列人脸配准方法。通过人脸特征点定位确定待匹配人脸的候选区域和参考人脸五官图像,并根据梯度信息得到参考人脸搜索子图像。构造图像尺度金字塔,在尺度金字塔中快速搜索对齐度极值,极值坐标对应搜索子图像相似度最高的配准点,构造匹配点对。采用Procrustes analysis算法计算对应匹配点的变换关系矩阵,完成待配准图像的坐标变换。根据实验数据,提出的算法提高了优化搜索的速度,处理后的视频与其他算法相比,前后帧对齐的人脸位置和姿态稳定,经处理的视频播放过程中人脸位置自然流畅。算法消除了肤色区域的影响,采用前后帧人脸的有效信息,保持了灰度变化大的人脸区域的位置和姿态,实现视频人脸的精确配准。     

基于文字混合特征的视频文本定位研究

针对视频中文本信息在视频序列和视频索引中的重要性,本文提出了一种基于文字混合特征的文本定位算法.该算法首先对视频序列中每隔25帧的单帧图像进行边缘检测和投影处理来提取文本块,然后用支持向量基进行筛选,排除非文本块的干扰,最后利用视频序列中相邻帧之间的相关性来搜索剩余帧中的文本块.本文的算法在提高检测速度的同时保证了较高的检测准确度.     

基于虚拟窗口的自适应车流量检测应用研究

基于视频交通检测中实时性和准确性要求,研究了三帧差分、背景差分及动态阈值等算法,提出增加虚拟窗口的方法,使整个车流量检测算法只针对有效序列图像信息进行处理.该方法通过排除差异大图像求均值,快速初始化虚拟窗口背景模型,在检测窗口内使用三帧差分和动态阈值准确定位运动车辆目标,实时更新背景后,根据背景差分法得到的窗口图像信息统计车流情况.实验结果表明,该方法可以有效应用于基于视频的实时车流量检测中.     

车辆牌照定位算法研究

车牌定位是车牌自动识别系统中的一个关键问题。提出了一种简单高效的车牌定位算法。在分析车牌图像的特征后,先利用一系列图像处理,然后进行模糊模板匹配,最后对匹配到的车辆牌照候选区分别加以验证,即得到确切的车辆牌照子图像区域,大量实验数据和现场测试证明,车辆牌照图像定位准确率达96％,取得了很好的系统性能和实效。     

无人驾驶汽车协同感知信息传输负载优化技术

无人驾驶近年来成为了学术界和工业界的研究热点,无人驾驶汽车的环境感知则是其中的重要基础.仅通过提升无人驾驶汽车上的传感器数量和精度并不能完全消除车辆的感知盲区,因此无人驾驶汽车与路边基础设施进行协同环境感知越来越受到关注.通过车路协同感知,无人驾驶汽车的感知范围能够得到有效扩展,有助于消除感知盲区,对于提升无人驾驶的安全性具有重要意义.在各类环境感知信息中,摄像头拍摄的视频占有最重要的地位.然而,视频帧所包含的数据量较大,传输每个视频帧会导致网络负载过重,传输延迟增大,影响环境感知信息的时效性.本文提出了一种视频感知数据的传输负载优化方法,主要思想是通过路边基础设施把视频帧中的静态背景与动态前景进行分离,仅在初始时传输一次静态背景,其余每次仅传输动态前景信息,这样可以使得传输负载大幅降低.无人驾驶汽车将收到的静态背景图像与动态前景图像重新融合成视频帧,然后基于视频帧所反映的行车环境做出正确的驾驶决策.对于静态背景与动态前景的分离,本文提出了一种基于像素值计算的视频帧背景去除和降噪方法,能够快速地从视频帧中提取动态前景;对于静态背景与动态前景的融合,本文提出了一种基于生成对抗网络的视频帧生成方法,能够快速地把静态背景和动态前景融合成视频帧.通过在真实数据集上的测试可知,本文提出的方法能够在重要环境感知信息不丢失的前提下使传输负载降低85％以上,感知信息处理时间降低70％以上.这表明本文提出的方法能够高效地实现无人驾驶汽车与路边基础设施的协同环境感知,有助于构建更加安全的无人驾驶系统.     

基于几何均值分解和结构相似度的同源视频时间域复制粘贴篡改快速检测及恢复方法

针对现有方法中篡改检测效率不高、定位不精确的问题,提出了一种基于几何均值分解(GMD)和结构相似度(SSIM)的同源视频复制-粘贴快速篡改检测及恢复的方法。首先,将视频转换为灰度图像序列。其次,将几何均值分解作为检测特征,提出了一个基于块的搜索策略来定位复制序列的起始帧。此外,算法首次将结构相似度用于度量视频两帧之间的相似度,并利用结构相似度对搜索策略得到的起始帧进行复检。由于复制视频序列对应两帧之间的相似度高于未篡改序列对应两帧之间的相似度,提出了一个基于结构相似度的从粗到精的方法来定位复制视频序列的末尾帧。最后,对视频进行恢复。与其他几种经典算法进行对比,实验结果表明,所提方法不仅能够检测经过复制-粘贴篡改操作的视频,而且能准确地定位复制-粘贴序列。此外,该方法在检测精度、召回率和检测时间上有较大提升。     

基于帧间预测的视频水印算法

数字水印技术是视频版权保护的一种重要方法。研究了一种新的鲁棒型视频水印算法,水印嵌入时,对原始视频亮度分量的帧图像整体做DCT变换,将扩频序列叠加在其低频系数段上。水印检测时,首先基于运动估计对水印视频做帧间预测,把得到的运动补偿帧与当前帧相减,并对该残差图像整体做DCT变换,取相应低频系数段作为估计序列,将该序列与原始水印序列的相关性作为水印是否存在的判决依据。实验证明该算法具有良好的鲁棒性。     

汽车牌照定位与字符分割

基于数字图像处理和模式识别技术的汽车牌照自动识别技术是汽车牌照识别系统的关键技术。研究汽车牌照定位和字符分割技术,实现了汽车牌照图像的预处理、基于水平投影和垂直投影算法的汽车牌照定位和基于垂直投影特征值分割算法的汽车牌照字符分割。实验结果表明,该算法能有效快速定位汽车牌照和准确分割汽车牌照字符。     

基于帧间小波变换的视频水印研究

针对数字视频版权保护及信息隐藏技术的需要,本文提出了一种基于帧间小波变换的视频水印算法。该算法首先对视频序列进行等长分组,然后对各组中的视频序列进行最大级数的帧间一维小波变换,从而可以得到一帧低频图像和多帧高频图像,其中低频图像聚集了视频序列的大部分能量,而高频图像的能量相对较小。本文对低频图像进行奇异值分解,然后将水印图像嵌入到低频图像的奇异值变换域上。在水印的嵌入与提取过程中只对4帧视频图像进行小波变换,所需内存较小,并易于硬件实现。实验结果表明,本文提出的视频水印算法具有较好的隐蔽性和鲁棒性。     

高阶统计量在运动目标检测中的研究

采用基于视频技术的静态背景提取算法,利用二维图像的高阶统计量的固有特性,通过若干个连续或者不连续的图像帧,从含有运动目标的图像中提取出静态背景,最后将后续图像帧和已提取出的静态背景帧进行差分,实现运动目标的提取.本文方法和传统的帧差分方法相比,具有更好的抗环境噪声和自适应性.通过实验验证了本文算法的有效性.     

A novel license plate location method based on wavelet transform and EMD analysis

Although various license plate location methods have been proposed in the past decades, their accuracy and ability to deal with different types of license plates still need to be improved. A robust license plate location method can raise the accuracy of the whole license plate recognition procedure. This paper proposes a robust method based on wavelet transform and empirical mode decomposition (EMD) analysis to search for the location of a license plate in an image to deal with some challenging problems in practice such as illumination changes, complex background and perspective change. By applying wavelet transform on a vehicle image and projecting the acquired details of the image, a wave crest that indicates the license plate will be generated. In order to locate the desired wave crest in the nonlinear and non-stationary projection dataset, EMD analysis is applied. Using the reconstructed projection data and the Hilbert transform of intrinsic mode function components, the position of the license plate is detected. Comprehensive experiments show that this method can locate the positions of various types of license plates with a high accuracy of 97.91% and a relatively short running time.     

Region-based license plate detection

Automatic license plate recognition (ALPR) is one of the most important aspects of applying computer techniques towards intelligent transportation systems. In order to recognize a license plate efficiently, however, the location of the license plate, in most cases, must be detected in the first place. Due to this reason, detecting the accurate location of a license plate from a vehicle image is considered to be the most crucial step of an ALPR system, which greatly affects the recognition rate and speed of the whole system. In this paper, a region-based license plate detection method is proposed. In this method, firstly, mean shift is used to filter and segment a color vehicle image in order to get candidate regions. These candidate regions are then analyzed and classified in order to decide whether a candidate region contains a license plate. Unlike other existing license plate detection methods, the proposed method focuses on regions, which demonstrates to be more robust to interference characters and more accurate when compared with other methods.     

基于免疫克隆选择优化的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统中的关键环节,针对传统方法用于车牌定位的种种缺陷和遗传算法过早收敛的确定,提出了一种基于免疫克隆选择的车牌定位算法。该方法将具体车牌特征与免疫克隆选择算法所具有的全局搜索特性、解的多样性和不易早熟等特点相融合,在大多数测试图像上取得了较满意的结果。仿真实验表明,该算法能自动搜索到车牌区域,且受图像质量变化的影响较小,具备良好的抗噪性。     

字符边缘颜色与逻辑在车牌定位中的应用研究

针对复杂背景下的车牌定位问题,提出了一种基于字符边缘颜色与逻辑的快速车牌定位方法。该定位方法将RGB彩色空间中的车牌图像,转换到HSV彩色空间中。根据像素点颜色进行二值化,得字符边缘颜色像素区,同时通过逻辑与,确定图像字符颜色边缘点,最后经纹理分析来定位车牌,解决了目前常用流行算法所不能处理的定位问题。     

基于Canny边缘检测的车牌字符分割方法

在对其它车牌字符分割方法研究的基础上,提出一种基于Canny边缘检测和数学形态学处理的车牌字符分割方法。该方法以获得真实明确的车牌字符位置信息为着眼点,采用Canny边缘检测、数学形态学运算和同态滤波等处理方法,判断决策的依据充分、方法简单明确,实验中获得了较好的效果。     

Design and research of automobile anti-collision warning system based on monocular vision sensor with license plate cooperative target

At present, detection method for the target vehicle based on monocular vision sensor uses the whole vehicle as targets. The automobile anti-collision technology proposed in this paper adopts monocular vision sensor for automobile measurement based on vehicle license plate cooperative target. Monocular vision sensor has advantages of good real-time performance and low cost. The technique can improve the detection capability of vehicle collision avoidance warning systems. In addition to the target vehicle positioning, it can also realize attitude determination. This technology eliminates the limits of road surface roughness and fluctuation. This paper designs the realization scheme of collision warning system based on monocular vision sensor from the automobile license plate cooperative target. Technology roadmap of automobile collision warning system is given. In this paper, license plate frame location is as the research background. The paper presents an analytic solution of positioning method for the license plate frame image. The method uses four vertex characteristics of license plate frame image to locate. Positioning speed of the method is fast. And it has a unique solution. This method can be used to positioning for the license plate frame. Simulation experiment is done for the collision warning location. The simulation results show that this method can locate the position for license plate frame image. License plate is regular shape, uniform, with identity recognition function markers on the automobile body. In the previous research on automotive collision warning and intelligent vehicle, we have not seen the research methods similar to the method introduced in this paper. The research enriches automobile anti-collision technology and theory of intelligent vehicle technology. It can also provide an auxiliary method for navigation and obstacle avoidance research for unmanned vehicle. It has certain scientific significance. Vehicle collision warning system can help the driver judgment, prompting warning, improving driving safety, and has broad application prospects.     

基于形态学梯度重建的车牌定位方法

准确定位车牌是车牌识别的重要基础。针对复杂环境下车牌图像容易受背景、光照等因素的影响而导致车牌定位精度较低的问题,提出了一种基于形态学梯度重建的车牌定位方法。该方法首先利用颜色信息确定车牌候选区域;然后利用矢量梯度算子获取候选区域中车牌图像的梯度,利用形态学梯度重建运算提取具有车牌特征的图像结构,同时抑制非车牌特征的图像结构;最后利用车牌固定的宽长比先验信息对矩形区域进行提取,最终得到准确的车牌定位结果。实验结果表明,提出的车牌定位方法能在复杂环境下快速、准确地定位车牌,且具有较高的鲁棒性和实时性。     

基于Canny边缘检测的车牌字符分割方法

在对其它车牌字符分割方法研究的基础上，提出一种基于Canny边缘检测和数学形态学处理的车牌字符分割方法。该方法以获得真实明确的车牌字符位置信息为着眼点，采用Canny边缘检测、数学形态学运算和同态滤波等处理方法，判断决策的依据充分、方法简单明确．实验中获得了较好的效果。     

基于MATLAB的车牌定位算法的分析与仿真

车辆牌照识别是智能交通系统的重要部分。该论文针对车辆牌照识别问题中的车牌定位问题进行了分析,并对车牌图像的灰度处理,车牌图像的边缘检测,车牌图像的形态学处理等相结合的方法对车辆牌照进行仿真分析。实践证明,与其他的车牌区域定位方法相比,用该方法要相对快一些,而且成功率高一些。     

基于颜色搭配与纹理特征的车牌定位方法

牌照定位是牌照识别系统中的关键技术。目前在多数牌照定位方法中考虑到了牌照的颜色和纹理特征,但对不同环境的适应性不强。为解决这方面的问题,首先从机动车牌照具有固定颜色搭配的特点出发构造颜色搭配掩模矩阵,并利用此掩模矩阵对原边缘检测图像进行条件约束,得到约束二值边缘图像;然后应用具有去噪能力的形态学结构元,形成牌照粗定位候选区域;最后依据牌照的纹理特征从候选区域中提取出真正的牌照。采用了BP神经网络获得强适应性的HSI空间牌照颜色识别方法,并且只在边缘点邻域内实现颜色空间转换运算,能极大地缩减定位周期。经实验表明,该方法能在复杂的环境和不同光照条件下快速地实现不同牌照的精确定位。