基于肤色的复杂环境下人脸检测

对由光源颜色变化引起的图像色彩偏差,进行了校正,并在YCbCr颜色空间建立了Cb-Cr色度查找表和亮度信息联合的肤色模型,应用预处理技术,去除部分非人脸区域,减少人脸检测的搜索空间,并采用模板匹配方法在人脸候选区域检测人脸.实验表明,该方法能够有效的从复杂环境的彩色图像中检测出左右旋转不超过45°的人脸,且不受人脸表情、尺度和数目的影响,且错误率较低.     

一种适合移动设备的数字图像签名方案

根据移动商务中计算能力不对等的特点,针对数字图像,提出了一种新的有效的数字签名方案。在不泄漏图像原始信息的情况下,将信息分块之后发送给TP(Third-party)进行签名计算,然后将中间结果发回移动设备进行组合。描述了该协议的运行过程,分析了其在运算速度方面的性能,证明了该协议对各种网络攻击和网络意外所具有的安全解决能力。理论证明该方法可以在一定程度上解决未来移动商务中计算能力不对等的问题,并且可以保证通信的安全性。     

兼顾光照的肤色模型

通过对颜色与其参数的相关性分析,认为颜色的各个参数都是紧密相关的,去除某些参数进行降维处理,实际上造成了精度损失。通过对rg颜色和hs颜色进行正态拟合,发现两者的QQ图显示出相似的正偏度,这说明降维是不成功的,亮度信息不能丢弃。在HLS空间提出了一个包含亮度信息的球形肤色模型,在自建库和PICS库上使用该模型,与其它模型进行比较,取得了比较好的效果。该模型可以直接用于图像和视频人脸检测。     

中文日期词的分割与识别

非限定性手写汉字串的分割与识别是当前字符识别领域中的一个难点问题.针对手写日期的特点,提出了整词识别和定长汉字串分割识别相结合的组合识别方法.整词识别将字符串作为一个整体进行识别,无需复杂的字符串分割过程.在定长汉字串分割过程中,首先通过识别来预测汉字串的长度,然后通过投影和轮廓分析确定候选分割线,最后通过识别选取最优分割路径.这两种分割识别方法通过规则进行组合,大大提高了系统的性能.在真实票据图像上的实验表明了该方法的有效性,分割识别正确率达到了93.3%.     

距离分布直方图及其在商标图案检索中的应用

形状是描述图象的重要视觉特征,它可以通过像素点分布在空间不同的区域而表现出来,针对二值图象提出了一种基于区域的形状特征,即距离分布直方图,它的基本思想就是通过统计图象中像素点的距离区域的分布情况来获得形状特征。其中,基准点的选择和距离区域的划分是两具重要的部分,实验结果表明,距离分布直方图能够有效地刻画出二值图象的形状特征,并且具有非常好的平移。尺度和旋转不变性,将其应用于商标图案检索,其检索结果符合人眼的视觉感受。     

基于多方向二进小波变换的遥感图像特征提取方法

在分析不同分辨率图像空间特性的基础上，提出了一种基于多方向二进小波变换的图像特征提取方法．该方法首先对图像进行小波变换，然后由二进小波变换的模的局部极大值检测信号突变点位置及奇异性大小，实现图像的边缘特征提取．通过对遥感图像样本的仿真实验表明，基于多方向二进小波变换的图像边缘特征提取方法可以取得较好的边缘特征提取效果．     

一个描述机器人团队形成的动态演化模型

目前在多机器人领域，对组织、团队和群体概念比较混乱，团队形成的研究大都停留在定性分析阶段。借鉴Markov过程和进化计算，从协作主体层和能力层研究了机器人团队和组织的区别及团队的形成机制。提出并全面描述了一个机器人团队形成的动态演化模型，目前国内外尚无类似模型。该模型不仅能对机器人团队有一个整体描述，而且能定量描述团队形成时的动态演化过程。     

非线性整数规划的粒子群优化算法

提出了一种新的粒子群优化算法来求解无约束的整数规划问题，粒子在[0，1]空间内运动，并与整数空间对应。对粒子群优化算法参数的合理选取进行了实验分析，给出了算法参数选取的基本原则。数值试验计算结果表明该方法比较有效，并具有通用性。     

基于ILCS的多机器人强化学习策略

提出了一种基于改进学习分类器的多机器人强化学习方法。增强学习使机器人能发现一组用于指导其强化学习行为的规则。遗传算法则在现有的规则中淘汰掉较差的,并利用较优的种群规则产生出新的学习规则。规则合并能提高多机器人的并行强化学习效率,使多个机器人自主地学习到相互协作的最优策略。算法的分析和仿真表明,将改进的学习分类器用于多机器人的强化学习是有效的。     

基于红外图像的地面自主车导航的道路边界检测

讨论了用于地面自主车(ALV)视觉导航的红外道路图像的特点, 论述了红外道路图像的预处理策略和方法, 分析了一些常用的图像处理方法在处理红外道路图像时的缺陷, 指出由于温差的渐变性, 红外道路图像的路边检测特别适合使用阈值穷举法, 并给出了在温度渐变的路边上边缘强度的求取方法和使用二阶微分算子得到边界线段的精确位置的方法。同时使用了边缘信息和灰度信息来提取道路边界信息, 阈值穷举法和二阶微分算子得到的道路边界线段相互融合, 得到候选的道路边界线段, 在ALV 的实际应用中取得了很好的效果。