汽车牌照的实时识别

汽车牌照识别系统在交通观测和监视领域有广泛的应用前景。本文描述了一种牌照识别系统,讨论了牌照区域的定位、单字切分以及识别等问题。最后给出实验结果及讨论。     

基于双线性建模及隐马尔可夫模型的步态识别算法

针对存在两个未知隐含特性的步态识别问题提出了一种新的识别算法,将特性分别看作“内容”和“风格”,对图像序列以状态确定的连续HMM EM估计“内容”类型,引入非对称双线性模型理论对结果建模,通过SVD和NN聚类实现对“风格”的归类判定。实验选择人体两侧轮廓到质心垂线距离作为步态特征,通过在CASIA步态库上的实验证明,该算法能有效提高判别率,对未知风格或内容类型判断有较好的适应性。同时对影响步态识别准确性的其他因素也做了讨论。     

基于分形的红外图象目标自动检测

本文介绍了一种基于分形的复杂背景下红外图象目标自动检测方法,该方法以自然背景和人造目标在分形特征上的固有的差异为依据,利用了人造目标分形特征拟合误差大的特点,实现了复杂背景中红外图象目标的自动检测。实际检测的实验结果表明：该目标自动检测方法对环境的适应性强,是一种颇具发展前景的目标自动检测方法。     

基于形态及受约束结构的三维物体建模方法

文中提出一种基于物体形态及受约束结构的三维物体建模方法,该方法利用具有透视不变性的三维结构来表达物体的各个形态。利用该表达方法可以使机器视觉系统在用单幅灰度图像识别物体时,在模型索引阶段避开求解物体位姿、摄像机参数、特征对应等复杂问题,从而实现先索引后匹配的识别策略,提高识别物体的实时性。文中首先论述了透视不变性和具有透视不变性的受约束结构的基本概念;其次,给出了用受约束结构进行三维物体建模的一般方法和应用实例;最后,指出了这种方法的不足和进一步的研究方向。     

矩快速算法综述

矩是图像处理、模式识别和计算机视觉中的通用技术之一.本文逐一介绍了几何矩和正交矩的各种快速算法,并对其性能进行了评估.几何矩快速算法包括图像变换、Delta方法、拐点方法、Green定理法、图像块表示法、可重构网格法、SIMD阵列法和VLSI算法.与几何矩相比,正交矩快速算法种类较少.     

可恢复的脆弱数字图像水印

该文提出一种用于图像内容认证和保护的脆弱数字图像水印算法．该算法不但可以检测定位出图像中任何细微的篡改,而且可以恢复较大面积的被篡改的图像数据．首先该文给出了一种被称之为基于块交叉交插RS编码的水印生成算法;随后使用基于块交叉交插RS码的校验符号作为水印并将其埋植到图像数据的最低位;最后利用基于块交叉交插RS解码实现水印信号检测以及对图像篡改数据的定位和恢复．此外该文算法使用由密码生成的掩膜图像参与水印信号的生成和检测,很好地保证了水印的安全性和保密性．经实验验证,该算法不但可以有效地检测出图像中被篡改内容的位置,而且能恢复被篡改的图像数据．     

论频率分辨率与频率步长的关系以及数据添零对频谱的影响

在阐明了“频率分辨率与频率步长既不是一个概念，在数值上也并非始终相等”的基础上，论证和对比了数据添零（补零与插零）、提高采样率与数据延推（延长与外推）等，共两类五种缩小频率步长的方法对频谱包络及分辨率的影响，得出了“添零不改变频谱包络，根本不能提高分辨率，只能单纯缩小频率步长、密化谱线”，“补零使谱线插值式密化对提高谱分析精度也有一定好处”，“插零使谱线周期性密化，可方便地实现基带带宽压缩和多采样     

基于小波变换和多分类器的人脸识别方法

现在已有许多特征用于人脸识别，而不同的特征反映了图像的不同特性。因此，结合多个特征，使用多分类器来进行分类可以提高识别率。文中在对原始图像进行小波变换预处理的基础上，抽取本征脸特性的奇异值特征，并利用对应着两类特征的多分类器进行分类。利用ORL人脸库进行了实验，实验结果证明了所提方法的有效性。     

一种改进的遥感图像变化检测算法

原有基于简单马尔可夫随机场(MRF)模型的变化检测算法基于全局一致性假设,这一假设往往与实际情况不符,影响到结果准确性。本文提出基于观察场与标号场互相关的改进MRF模型及相应的变化检测算法。以迭代条件模型解决后验概率最大化问题,为像素分类;根据当前分类,利用邻域中同类像素调整观察场中的像素特征值;以新的像素特征进一步优化分类。本文采用两段迭代算法,以多时相遥感图像的差值图像做为观察场。实验证明该算法能有效提高检测结果精度。     

SFS方法及其与立体视觉方法的集成方案综述

立体视觉(StereoVision)方法是目前利用图象数据获取物体三维信息的主要方法之一。但该方法在图象灰度变化较缓慢的区域,由于难以准确地进行图象间的象素配对,而严重影响了它的效果。利用从明暗重构物体三维表面形状(ShapefromShading,简称SFS)的方法与该方法相结合,是改善重构结果的主要途径之一。文章通过分析SFS问题本身的不适定性,揭示了目前几类主要的SFS算法在可靠性、稳定性、局限性以及实用性方面所存在的问题,并在此基础上,简要地介绍了四类SFS与立体视觉方法相结合的形式,说明了通过利用立体视觉为SFS补充辅助的信息来消除SFS问题的不适定性,并对过去SFS的实现方法进行有效的改进,它是提高集成系统准确性的关键。