基于多尺度分析矩特征的人脸表情识别

Zernike不变矩具有对噪声不敏感,正交等特性,是表情的有效表征方法,高阶Zernike矩包含更多图像信息,对表情分类的作用更大.但是高阶矩的计算复杂度很大,很难达到快速表情识别的要求.本文利用小波变换对表情图像进行多尺度分析,从低频子图像中计算其Zernike矩作为判别特征进行表情识别.通过小波变换,一方面可以对图像降维,降低计算复杂度;另一方面,小波变换的去噪性能使得识别效果更好.实验表明,基于多尺度分析Zernike矩特征的方法优于单独使用小波变换或Zernike矩特征方法的识别效果.     

基于最小二乘互相关算法的图像定位匹配研究

提出了一种基于最小二乘互相关的图像定位匹配算法。该算法将图像互相关信息和最小二乘法结合实现图像定位匹配,匹配精度可以达到亚像素甚至1/100像素级,同时利用金字塔分层来提高定位匹配速度;通过本算法在印刷品质量自动化检测系统中的应用,验证了该算法的高精度与高速度特性。1     

掌纹图像的获取及其预处理

提出了一种无限制的获取掌纹图像的方法,并使用该方法构建了掌纹库.该掌纹库可以成为掌纹识别算法训练集和测试集的来源,也可以成为进一步推进掌纹识别研究与发展的基础.在该掌纹库的基础上,对掌纹库中的掌纹图像进行了预处理,将原始图像二值化后利用定位点自动检测技术检测出掌纹图像中两个关键的定位点,并以此为基础对掌纹图像进行旋转校正,最后切取一定区域的掌纹子图,为进一步提取掌纹特征打下了较好的基础.     

偏微分方程约束下基于动态大小模块的图像修复模型

提出一种保持图像线性特征和纹理信息、并能应用于存在较大规模缺失信息区域的图像修复模型.该模型根据图像局部纹理特征强度动态地选择匹配模块的大小,使用切向等照度线强度数据项约束修复顺序.几何特征作用下的切向等照度线偏微分方程在边缘宽度约束下扩散,具有很好的线性特征保持性能;它具有形态学不变性,可以真实地修复自然场景图像.根据基于模块的修复模型的特点,使用欧氏距离作为模块相似度测量函数.针对模型引起的模块接缝效应,使用散度约束下总体变分插值法对修复结果进行无接缝效应处理,使得最终结果平滑.理论和实验证明了该模型在图像修复中的有效性.     

基于支持向量机的胶片缺陷检测算法

提出了一种基于支持向量机的胶片缺陷检测算法,该算法把胶片中的非缺陷区域和缺陷区域分别看作两种不同的纹理模式,应用机器学习理论的年轻分支——支持向量机对两类不同的样本采样学习．然后进行分类判断。实验蛄果表明,这种算法能够较好地实现胶片缺陷的检测分类,有着深入研究的价值。文中使用了两种不同的方法进行图像的特征提取,它们是主元分析法和离散余弦变换法,结果显示,不同的特征提取方法对训练分类的结果会产生一定影响。     

移动双臂机械手系统协调操作的视觉伺服技术

本文利用双目泛倾斜变焦摄像机(pan-tilt-zoom,PTZ)像机,实现移动双臂机械手系统的视觉伺服协调操作,重点研究室内复杂环境和光照变化情况下目标物体的检测、识别和定位问题.首先,提出了色调、饱和度、亮度颜色模型(hue-saturation-value,HSV)空间下图像分割的改进算法,通过阈值更新和外接矩形改善分割结果,提高检测算法对环境光照变化的适应性;然后,基于Hu不变矩,利用物体形状特征,对检测得到的物体加以识别:在此基础上,利用摄像机投影矩阵,计算目标物体的空间坐标,实现其定位测量:最后,在实验室平台上,通过模拟双臂倒水操作,验证提出的图像处理和分析算法以及视觉伺服协调操作方案的有效性.实验结果表明移动双臂机械手系统能够成功完成倒水动作的协调操作.     

基于LPP和改进SIFT的copy-move篡改检测

图像的复制-粘贴篡改检测是图像篡改检测领域中的重要组成部分。本文基于SIFT算法以及LPP的降维思想,提出了一种新的篡改检测算法。本文在SIFT算法的基础上,使用LPP算法对SIFT算法生成的特征点以及特征向量进行降维。使得传统SIFT算法在实际应用中特征点数目过多、特征向量维数过高等缺陷得到了解决。并使用凝聚型层次聚类算法对相似的特征点进行聚类,完成了对图像复制-粘贴篡改区域的检测。在文章的最后,本文对哥伦比亚大学复制-粘贴图像库里的100张图片进行实验。实验结果表明,不管篡改区域后处理方式是拉伸还是旋转,本文算法都能比传统的SIFT、SURF、PCA-SIFT等算法生成更少的特征点数目和更低的特征向量维度,使得检测效率以及检测正确率得到有效提升。      

利用引入瞳孔位置的Gabor小波网络进行人脸识别

Gaber小波网络能很好地提取图像特征和进行图像表达,本文提出将瞳孔位置信息引入到Gaber小波网络的人脸特征提取中以提高提取效率.该瞳孔位置信息用于两个方面,一是在网络优化时利用瞳孔位置构造T形的小波初始位置分布,使得在小波数目一定的情况下识别信息的提取更高效;二是在小波网络的参数再确定时由瞳孔位置提供定位信息从而大大简化求参步骤.本文采用Gabor小波网络提取出人脸特征后再用核联想记忆法进行分类.实验结果表明,瞳孔位置的利用提高了人脸特征提取的效率;此外,与欧氏距离、归一化互相关和最近特征线(NFL)这些方法相比,核联想记忆法具有更好的识别率.     

基于双目视觉的运动物体实时跟踪与测距

利用双目视觉信息系统实现三维空间中运动物体实时跟踪与测距．当运动目标超出视野范围时,可通 过控制摄像机云台转动搜索目标．此外,还研究了在摄像头运动情况下,无需重新标定,即可实现运动物体测距的 算法．这里,自适应背景建模法与CamShift 算法用于实现运动物体的辨识与跟踪．实验结果证明了所提出的算法能 够有效地追踪物体,并同时准确地测量它的三维位置．     

基于双向耦合扩散的保持特征的边缘锐化和图像增强

在过去的十几年中,偏微分方程在图像增强中得到了越来越多的研究和应用.该文提出了一个保持特征的双向耦合扩散框架.这个框架沿着等照度线(边缘)的梯度方向,利用柔和的边缘判定实施反向扩散以锐化边缘;而相反地沿切线方向实施正向扩散以去除噪声和锯齿伪像.为了消除这两个相反的扩散力彼此之间的冲突,将算法分裂为一种耦合的格式,而且为了保持图像特征,利用图像的局部微分几何特征调整非线性扩散系数.实验结果显示,文中算法可以显著地提高被增强图像的视觉质量.