基于均值偏移粒子滤波的自适应跟踪

针对视频中运动人体的跟踪,提出了一种基于均值偏移粒子滤波的自适应跟踪算法。该算法首先对所要跟踪的人体目标进行分块,并选择与周围环境颜色相似度最小的块模板作为跟踪区域;然后使用基于均值偏移的粒子滤波方法进行跟踪,并设计了自适应更新块模板尺度的方法;最后在粒子滤波的状态估计阶段后,加入自适应观测模型,根据块模板尺度的变化情况,自适应地选择高斯噪声方差和粒子数目。实验证明,在出现遮挡或人体运动方向改变的情况下,本文算法的跟踪效果比传统均值偏移粒子滤波更好。     

基于优化PSO-BP的多特征融合图像识别算法研究

为提高水果种类识别的准确性,本文提出一种基于优化粒子群结合BP神经网络的识别算法.在算法初期,针对不同种类水果图像样本,借助K均值聚类分割算法,融合彩色信息和灰度信息,完成目标图像的准确分割,提取目标区域在HSV颜色空间下非均匀量化后的颜色特征,使用分块局部二值模式和灰度共生矩阵,分别提取局部和全局纹理特征,并对与粒子...     

基于AHLO与K均值聚类的图像分割算法

针对图像分割中K均值算法全局搜索能力差、初始聚类中心选择敏感的问题,提出了一种将自适应人类优化算法与K均值算法相结合的聚类算法.该算法利用自适应人类学习优化算法初始化聚类中心,提高K均值算法的稳健性.结果表明,该算法聚类得到的标准差相比传统K均值算法和基于粒子群K均值(PSO-Kmeans)算法分别小两个数量级和一个数量级,同时图像分割得到的PSNR值均较高,具有算法收敛速度更快,聚类质量更好,图像分割效果更好,适应性更强的优点.     

基于粒子滤波的移动物体视觉跟踪方法

基于颜色特征的粒子滤波算法已成为移动物体跟踪的热点.提出一种基于加权颜色直方图的粒子滤波跟踪算法,利用Bhattacharyya距离来描述粒子与目标区域颜色模型的相似性.实验结果表明:该方法具有较好的实时性与鲁棒性,可应用在视频监控、小车寻迹等场合.     

基于迭代sigma点粒子滤波的再入目标跟踪

标准粒子滤波提议分布选择时,由于没有计入最近的观测值信息,重要性权的方差随时间递增,导致权值蜕化。针对这一问题提出了一种新的滤波算法,迭代sigma点粒子滤波算法。该算法在预测时采用sigma点粒子滤波产生拟合概率密度函数的加权粒子,并通过观测值对加权粒子进行更新;修正过程采用迭代卡尔曼滤波优化预测阶段得到的描述状态分布的均值和方差。将其运用于再入大气层目标的跟踪模型,仿真结果表明:与标准粒子滤波相比,该算法能保证滤波收敛,具有更高的估计精度和更好的鲁棒性。     

HLBP与颜色特征自适应融合的粒子滤波目标跟踪改进算法

针对只采用颜色特征的经典粒子滤波目标跟踪算法无法适用相同颜色干扰情况的缺陷,提出一种结合HLBP特征与颜色特征的自适应粒子滤波跟踪算法. 该算法采用Haar型局部二值模式算子(Haar local binary pattern,HLBP)提取的HLBP纹理特征与颜色特征结合,通过自适应权值动态调整颜色特征和纹理特征在追踪过程中的比重,实现颜色纹理特征的自适应融合. 实验表明,该算法改进了相同颜色干扰情况下的追踪效果,并在目标被遮挡的情况下仍能持续稳定地追踪,提高了追踪的准确度和适用性.     

一种基于Camshift聚类的粒子滤波人脸跟踪算法

针对Camshift算法无法处理相似背景颜色干扰、背景复杂和传统粒子滤波人脸跟踪算法中的粒子退化、计算量大等问题,提出了一种基于Camshift聚类的粒子滤波人脸跟踪算法.在粒子滤波框架下,将Camshift算法中的聚类方法引入人脸状态估计中,使每个粒子沿着梯度最大方向迭代至局部密度最大值区域,让所有粒子移动到与人脸颜色相似的区域.实验结果表明:该算法用较少的粒子实现了人脸曲线无规则运动的跟踪,在光照和遮挡问题上有较好的鲁棒性.该算法性能明显优于传统的粒子滤波人脸跟踪算法,用于实现人脸跟踪具有很好的实时性、鲁棒性和有效性.     

基于二次聚类的主动脉弓分割方法

提出一种基于均值漂移和层次聚类的二次聚类图像分割算法(MSHC),在CIE(LUV)颜色空间,首先运用均值漂移算法实现图像的平滑及初步聚类,然后将结果中每个区域的均值作为第二次聚类的初始值,对图像进行层次聚类处理至满足预定效果为止.最后,将图像中主动脉所在类的均值作为区域生长的种子点,完成目标提取.该MSHC算法分割效果良好,易于重建主动脉弓三维模型,且模型立体感强,可清晰展现其空间三维结构.     

改进的分水岭图像分割算法

针对分水岭图像分割算法对噪声敏感和易于产生过分割现象,提出了一种基于粒子群和区域生长的改进分水岭算法。该算法将区域生长与分水岭分割算法相结合,依据香农熵构建一个目标函数,确定区域生长参数;利用灰度均值计算区域间的差异度,将比较小的区域合并到与之相邻的差异度最小的区域中;利用粒子群算法对该目标函数进行全局寻优,实现图像分割。实验证明新算法较已有的几种分割算法有了很大提高,并有效地解决了分水岭算法的过分割问题,分割结果更加符合人的直观视觉特性,是一种有效、准确且实用的图像分割方法。     

基于无味粒子滤波的动态场景下高机动目标跟踪

针对传统粒子滤波的目标跟踪算法存在粒子退化问题,提出了基于无味粒子滤波(UPF)的目标跟踪算法。为了将当前观测信息融入,采用无味卡尔曼滤波(UKF)生成粒子滤波的提议分布,以改善滤波效果。针对目标在机动过程中引起的视觉形变以及背景的变化,又采用了颜色直方图作为目标的颜色分布模型,并与UPF相融合。仿真结果表明,该算法对动态场景下的高机动目标有较好的跟踪效果。     

基于单个人工地标的机器人自主定位

结合地标设计的四个基本规则,设计了基于QR code的自相似二维人工地标,并讨论了其在复杂环境下的提取、识别问题,研究了相应的算法.利用摄像机标定技术,通过在人工地标上选取标定点求解出摄像机参数,实现了基于单个人工地标的机器人定位.实验结果表明,机器人完全可以在复杂环境下利用该人工地标实现快速、准确地定位和导航.     

基于单个人工地标的机器人自主定位

结合地标设计的四个基本规则,设计了基于QR code的自相似二维人工地标,并讨论了其在复杂环境下的提取、识别问题,研究了相应的算法. 利用摄像机标定技术,通过在人工地标上选取标定点求解出摄像机参数,实现了基于单个人工地标的机器人定位. 实验结果表明,机器人完全可以在复杂环境下利用该人工地标实现快速、准确地定位和导航.     

利用关键点检测算法的超声图像定点测量

超声图像的定点距离测量在临床医学上十分重要.由于超声图像的噪声大,边缘模糊,因此关键点自动定位在超声图像中很有挑战性.目前的关键点检测算法通常是针对单个关键点位置进行优化,难以在保证每个关键点检测精度的情况下得到准确的测量距离.为使超声图像中关键点的精度和两个关键点之间的距离更加精确,本文提出一种基于级联卷积神经网络的关键点检测算法,该方法采用两个卷积网络从粗略到精细的对关键点进行定位.首先利用第一个网络回归两个关键点的粗略位置,并将包含这两个关键点的小区域送入第二个网络.然后本文提出一种加入距离修正的损失函数,作为第二个网络的优化目标,在第一个网络输出结果的基础上定位最终的关键点位置.实验结果表明,本文提出的级联方法无论是相比传统的级联方式还是回归树方法,本文算法在超声图像的关键点定位上更为精准,并且在最终的距离测量精度上也有很大的提高,在评价标准下比传统级联方法检测精度上提升将近30%.     

新型的无人机自主着陆地标设计与研究

在基于计算机视觉的无人机自主着陆过程中,地标的设计与检测以及无人机位姿估计是其中的关键问题。该文提出了一种基于极坐标变换的无人机位姿估计算法,并设计了新型的着陆地标。首先,充分利用极坐标所需参数少、计算简单的优点,将极坐标变换运用到位姿估计算法中,由此设计了半圆环形状的着陆地标;其次,利用显著性检测算法对地标进行检测,并利用Hough算法提取所检测到的地标中的直线;最后,实验结果表明该算法准确快速,且适用于复杂背景的情况,该地标在无人机自主着陆中是可行的。     

新型人工地标的设计、识别、定位及应用

人工地标是机器人定位与导航的重要辅助手段。设计了一种基于QR Code(quick response code)技术的新型人工地标,该地标不仅能存储丰富的环境信息,还能为机器人提供有效的方位信息。为了让机器人能够在远距离找到人工地标,设计了基于颜色和形状的快速识别算法。利用消影线原理设计了定位算法,可在机器人摄像机坐标系中快速、准确地定位人工地标。给出了机器人远距离搜寻、识别、定位及读取人工地标的控制方案,为机器人自主定位及导航奠定了基础。实验表明,该人工地标识别距离远、识别速度快、定位精度高,在复杂室内环境下仍能有很高的识读效率和很好的稳定性。     

基于中心差分卡尔曼滤波器的快速SLAM算法

针对密集路标环境下机器人同时定位与地图创建(SLAM)速度缓慢以及一致性不够收敛,提出了一种使用Stirling多项式插值方法对非线性过程进行近似的卡尔曼滤波器,同时利用路标测量统计信息对SLAM过程中的状态向量和状态协方差进行动态调整的SLAM方法.此方法对预测方程和测量方程使用Stirling多项式插值方法可以近似到二级甚至是更高级的泰勒展开.使用路标统计信息动态计算各个路标对于当前时刻状态向量的权重,利用此权重进行状态向量和状态向量协方差动态调整.实验表明无论是在稀疏路标环境下还是在密集路标环境下此方法在内存占用、SLAM速度以及对机器人定位的一致性上都优于FASTSLAM.     

基于融合约束局部模型的三维人脸特征点定位

提出基于特征融合约束局部模型的三维人脸特征点定位算法. 该算法对每个特征点分别使用三维网格的深度信息和网格局部形状信息训练分类器,对分类器的响应进行融合. 使用基于融合响应的正则化特征点均值漂移算法进行模型拟合,实现特征点定位. 三维人脸特征点定位经常需要对每个特征点的候选点集进行遍历产生候选点组合,该算法使用模型拟合代替穷举搜索,避免了嵌套循环带来的快速增长的时间开销. 使用FRGC v2.0和Bosphorus数据库,对算法进行实验评估. FRGC v2.0库上的特征点平均误差为2.48~4.12 mm,总体检测成功率为97.3%,其中中性、温和及极端表情下的检测成功率分别为97.6%、97.4%和95.5%. Bosphorus库上3种姿态下的检测成功率分别是94%、95%和89%. 实验结果表明,提出方法具有较好的效果,对表情和小幅度的姿态变化具有较好的鲁棒性.     

基于Centripetal Catmull Rom曲线的经食道超声心动图左心室分割方法

针对2维超声心动图像噪声大且难于分割的特点,提出基于Centripetal Catmull Rom曲线的多尺度活动形状模型的左心室分割方法。该算法在金字塔上层提取2维轮廓法线向量特征并采用马氏距离寻找新的特征点位置;在图像金字塔底层快速提取特征点周围的Log Gabor特征并使用Gentle AdaBoost训练分类器,选择置信度水平最高的点作为新的特征点位置。实验证明,这种方法较之传统活动形状模型分割更为精确且分割结果交互方便,有利于对结果的再编辑。     

基于移动机器人定位和导航的人工路标设计

在复杂环境下,如何快速、准确地识别路标是移动机器人定位和导航的关键问题.基于图像分割原理,利用投影和方向特征的处理方法,提出了一种新的人工路标方案.通过统计学的相关理论验证了该路标图案的可行性,实验结果也显示了该图案可以较好地解决移动机器人的路标识别问题.     

城市标志的设计原则探索

城市标志是城市景观的重要构成元素,是城市的象征。“它们充满在大多数观察者的印象中,频繁地用作为一种辨认线索,甚至是一种结构的暗示”。要创造出优秀的城市标志,就应认清当前我国城市标志设计所面临的问题：城市特色的丧失;忽视历史传统及文化内涵;保护、更新和开发问的不协调关系;城市标志实现过程中的盲目性。借鉴国内、外优秀的设计理论和方法,制定出城市标志设计的基本原则：个性的原则;协调的原则;延续的原则;保护的原则;唯一的原则为今后的城市建筑设计实践提供一些有益的借鉴和帮助。