基于GMM与三维LBP纹理的视频火焰检测

针对候选区域提取准确度问题及火焰特征的描述能力,提出一种基于高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)与三维的局部二值模式(local binary pattern, LBP)纹理特征的火焰检测算法,分析火焰在RGB与HSV两个空间中的分布规律,训练出火焰的高斯混合模型,提取火焰候选区域。重点研究火焰的纹理特征,将LBP纹理与火焰的运动特征相结合形成一种新的三维LBP纹理,提高纹理特征对火焰的分类效果。使用单分类支持向量机(one-class support vector machine, One-class SVM)分类方法,判定候选区域是否为火焰。     

分块PCA鉴别特征抽取能力的分析研究

基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),本文提出了分块 PCA 人脸识别方法。分块 PCA 从模式的原始数字图像出发,先对图像进行分块,对分块得到的子图像矩阵采用 PCA 方法进行特征抽取,从而实现模式的分类。新方法的特点是能有效地抽取图像的局部特征,正是这些特征使此类模式区别于彼类。在 Yale 人脸数据库上测试了该方法的鉴别能力。实验的结果表明,分块 PCA 在识别性能上优于通常的 PCA 方法,也优于基于 Fisher 鉴别准则的鉴别分析方法:Fisherfaces 方法、F-S 方法、组合鉴别方法,识别率可以达到100%。     

一种多频带线性鉴别分析方法

线性鉴别分析(LDA)是模式识别领域广泛使用的一种特征抽取方法,而在图像识别中,由于小样本问题,经常采用的是PCA LDA方法来代替单纯的LDA.提出了一种多频带线性鉴别分析方法(MBLDA),使LDA在完整的样本空间上进行,而且解决了小样本问题.MBLDA不仅避免了PCA过程带来的信息损失,而且提取的鉴别特征维数小,还提高了识别性能.该方法在识别精度上大幅度地超越了PCA和LDA或PCA LDA,通过对ORL,NUST603人脸库的实验验证了该算法的有效性.     

面向工程教育认证的Web开发技术课程改革实践

针对传统计算机类专业的Web开发技术课程教学存在的问题,提出面向工程教育认证和以能力培养为目标的课程改革实践思路。以数据科学与大数据专业的Web开发技术课程为例,阐述以能力为导向的课程目标,介绍与课程目标相适应的教学活动设计以及课程考核评价内容和评分点,给出相应的课程教学目标达成度评价方法,最后说明课程改革实践效果。     

基于小波变换的压线检测算法的设计与实现

针对我国交通行业的发展现状,为了研发基于视频的车辆违禁压线检测系统的需要,在对智能交通系统进行分析和研究的基础上,客观地比较和借鉴了现有的视频监控技术,根据交通道路中央黄线区域的分布特点,提出了基于小波变换的压线检测算法,实现了对车辆轧压道路中央黄线区域的检测.首先利用小波变换的图像分割技术,将道路中央的黄线区域分割出来,以缩小检测范围;然后运用基于颜色直方图的图像分割匹配算法判断车辆是否轧压了黄线区域.在此基础上,开发了车辆违禁压线检测原型系统.实验结果表明,该算法在检测成功率、误检率和时效性等方面都优于其它算法,更能满足工程实践的需要.     

基于HSV空间改进的多尺度显著性检测

图像显著性特征已被广泛地应用于图像分割、图像检索和图像压缩等领域,针对传统算法耗时较长,易受噪声影响等问题,提出了一种基于HSV色彩空间改进的多尺度显著性检测方法。该方法选择HSV色彩空间的色调、饱和度和亮度作为视觉特征,先通过高斯金字塔分解获得三种尺度的图像序列,然后使用改进的SR算法从三种尺度的图像序列中提出每个特征图,最后将这些特征图进行点对点的平方融合和线性融合。与其它算法的对比实验表明,该方法具有较好的检测效果和鲁棒性,能够较快速地检测出图像的显著性区域,能够突显整个显著性目标。     

基于超像素分割与闪频特征判别的视频火焰检测

视频监控已经成为当今火灾防范的主要方法。视频火焰算法层出不穷,但多为训练各种分类器做最后的分类,这需要提前准备大量相关的视频火焰样本来做训练,在视频火焰样本不够的情况下往往不能达到很高的检测率。本文提出一种基于超像素分割并结合闪频特征进行判断识别的方法。首先在Lab颜色空间上利用超像素分割方法将待检测图像分割出近似均匀的若干个小区域,并以其形心点代表一个超像素,结合RGB颜色空间与Lab颜色空间中的静态特征,根据提出的一定规则提取出火焰候选区域,最终利用此区域内提取的闪频特征判别其是否为火焰。实验证明,该算法在样本较少的情况下检测率较高。     

基于图像分块的LDA人脸识别

设计了一种基于图像分块的LDA(linear discriminant analysis)人脸识别方法,该方法从模式的原始数字图像出发,先对图像矩阵进行分块,然后对分块子图像进行LDA特征提取,从而得到能代替原始模式的低维新模式,最后再用最小距离分类器进行分类.该方法克服了传统LDA方法的缺点,其优点是能有效地提取图像的局部特征.实验表明:该方法在识别性能上优于Fisheffaces方法.     

基于互信息和关联规则的文本特征提取方法

为改善传统互信息方法在网页分类中的效果,对互信息方法在词频、类间分布以及低信息量特征方面进行改善,提出了一种基于互信息和关联规则的文本特征提取方法。改进了传统互信息方法,引进词频和类间平衡因子,从而避免互信息对低词频特征值放大;改进互信息特征提取后,计算低信息量特征与高信息量特征的关联规则,以置信度为概率将低信息特征替换为对应规则中的高信息量特征;将置换后的样本集再进行向量化。实验表明,该方法相比传统的互信息方法具有较好的分类性能,F1值平均提高了约6%。将该方法应用于网页分类中,结果显示改进后的互信息方法在网页分类中具有较好的性能。     

热红外与可见光视频融合的运动目标检测

在室外环境中,可见光相机可以获取场景中丰富的纹理细节和光谱信息,但受光照变化的影响很大;而热红外相机对光照变化不敏感,但热红外成像对比度低、颜色信息缺失。为了充分利用两者的互补信息,实现运动目标的精确检测,同时提高检测的鲁棒性,提出了一种应用RGBT混合高斯模型的目标检测方法。该方法将热红外图像作为第4个分量加入到传统的混合高斯模型中,提高了算法的正检率;还引入了阴影去除算法,增强了算法的鲁棒性。实验表明,该方法比传统的混合高斯模型检测精度更高,目标更完整,同时也能较好地满足实时性的要求。