基于肤色模型的人耳检测系统

人耳检测是人耳识别以及基于内容的图像和视频检索的一项重要任务.本文提出了一种将背景差分和肤色模型相结合的人耳检测算法.算法首先在序列图像中自动提取运动目标并进行人体检测,然后经过肤色分割进行人耳的粗定位,产生人耳候选区域.最后利用人耳检测模块判断候选区域中是否含有人耳,以及获得它们的位置、大小等信息.实验结果表明,该算法是有效的.     

多模态生物特征识别技术进展综述

近年来,生物特征识别已经成为一种最具潜力的身份认证技术之一.主要对多模态生物特征识别技术进行概括和总结,同时也介绍了现存若干用于身份识别和验证的多模态生物特征识别系统.经调查研究显示,多模态生物特征识别技术由于在身份认证和识别过程中考虑了个体的多种生理或行为特征,因而表现出了较单生物特征更高的可靠性和安全性,并已成为生物特征识别技术未来发展的趋势之一.     

基于多角度LBP特征的三维0.3人脸性别分类

人脸性别分类是一个富有挑战的研究方向,目前的研究尚不完善.本文提出一种三维人脸的性别分类方法, 首先对数据集进行局部区域最近邻点迭代算法(Iterative closest point, ICP)匹配,自动实现人脸正向姿态校正;对数据集人脸统一做俯仰角度的旋转, 从不同视角上提取基于深度缩略图的多角度LBP (Local binary patterns)特征;再由支持向量机(Support vector machine, SVM)分类器完成训练分类. 该方法在CASIA数据库上实验,对全库中性表情人脸进行性别分类,可以得到最高98.374%的正确率.     

一类新疆民族风格的织物图案生成方法

独具文化内涵的新疆民族织物图案是中华民族艺术瑰宝的重要组成部分。为了生成一类具有民族特色或风格的新疆织物图案,如何自动分割织物图案提取风格特征是一个关键问题。论文以需求为驱动,提出了纹样基因的概念。首先利用连通区域标记法切割图案,提取分割区域特征,根据投票原则过滤获得纹样基因;然后设计六边形构型,嵌入纹样基因;按构型旋转变换生成具有民族风格的织物图案。以提取维吾尔族和哈萨克族两类民族织物图案纹样基因,利用六边形结构堆砌生成图案进行仿真实验,并对图案的风格相似度进行评价。结论是基于纹样基因的生成算法,不仅能够丰富图案风格化设计素材,而且为传承民族图案风格设计提供新途径。     

基于构型风格的新疆民族织物图案自动生成

以新疆民族织物图案为对象,通过分析图案特点,发现具有某些元素有规律地重复排列组合的特征,分解这些元素找出基本构型,归纳为六边形结构堆砌、砖形结构堆砌、田字结构堆砌、三角结构堆砌、菱形结构堆砌等。用户在创作时首先选择某一种基本构型,然后设计或嵌入适当的纹样基元到初始构型中,最后通过折叠或旋转延展生成一幅精美的对称图案,文中原型系统可以广泛应用于新疆民族织物图案设计、广告以及服装设计等领域。     

一种基于分块DCT变换和水印置乱的嵌入算法

本文提出一种以图像为水印的DCT变换的数字水印算法,为实现数字水印的嵌入后原始图像不会出现块效应,首先我们对水印图像进行了置乱,为使分块后每块水印图像能完整的嵌入到原图像每块的直流和低频分量部分,我们对水印和原始图像分别进行了4×4和8×8分块DCT变换,为了增加水印嵌入的鲁棒性,我们把水印的每个子块都同时嵌入到多个原图像的子块中。试验结果证明该算法具有较好的不可见性,鲁棒性和抗攻击性。     

图像拼接方法探讨

本文系统的阐述了图像拼接技术的由来、现状,应用领域以及拼接方法,对图像拼接的两个主要过程:图像配准和图像融合分别进行了详细介绍.图像配准是图像拼接的核心技术,本文还对现有的图像配准方法进行归类总结,对每个配准算法进行优缺点描述。对目前现有以及常用的图像融合方法也进行了详细的介绍。最后提出了图像拼接技术的不足.     

基于改进的双向二维线性判别分析的人脸识别

针对传统的二维线性判别方法提取出的人脸特征系数维数大的问题,提出一个改进的双向二维线性判别分析方法GB2DLDA。双向压缩类内和类间散布矩阵,用压缩后的散布矩阵构成两个Fisher鉴别准则函数,求出两个投影矩阵,然后人脸图像矩阵向投影矩阵投影,提取出特征系数。实验证明在相同识别率下,用此方法提取的特征系数维数明显少于其它二维线性判别分析方法。在选择合适的特征向量的情况下,此方法的识别率要好于其它二维线性判别分析方法。