一种改进的视频镜头切变检测算法

介绍了现有典型切变检测方法,提出了一种改进的镜头切变检测算法,利用像素法和直方图法相结合,有效避免了像素法导致的误检问题和直方图法导致的漏检问题,取得了较好的实验效果.同时引入一种闪光检测方法,避免了因闪光导致的误检问题.     

基于差分量化局部二值模式的人脸反欺诈算法研究

随着人脸识别技术已经融入到人们日常生活中,人脸欺诈检测作为人脸识别前的一个关键步骤越来越受到重视.针对打印攻击和视频攻击,提出了一种通过量化局部像素之间的差值来细化传统局部二值模式(local binary pattern, LBP)特征的差分量化局部二值模式(difference quantization local binary pattern, DQ_LBP)算法.DQ_LBP能够在不增加LBP维度的基础上提取像素之间的差值信息,以便更精确地描述图像的局部纹理特征.此外,使用空间金字塔算法统计了不同彩色空间中的DQ_LBP特征并将其融合成统一的特征向量,从而更加充分地描述了人脸的局部彩色纹理信息及其空间结构信息,进一步提高了算法的检测性能.实验结果表明：该算法在CASIA FASD,Replay-Attack,Replay-Mobile三个具有挑战性的人脸反欺诈数据库中都取得了较为优异的结果,而且在实时性设备的应用上具有很大的潜能.     

D-生物素的高效合成研究

以二羧酸为原料,叔胺硫酸盐或叔胺硫酸盐与硫酸的混合物为催化剂,在常压沸点>100℃的有机溶剂中回流反应,同时共沸除水,生成环酸酐;其中,所述催化剂中叔胺部分与硫酸部分的摩尔比为1∶1～1.5。本方法能够有效提高反应效率,最高收率可达99.95%,最高纯度为99.95%,同时大大降低了能耗,减少对设备的腐蚀,具有良好的工业化前景。     

基于距离比上下文的形状描述与识别方法

基于形状轮廓上的采样点到形状质心的距离,提出了一种距离比上下文形状描述符,用于形状识别和检索。该描述符计算简单,能有效区分不同形状,本质上具有平移、缩放不变性,且在一定程度上能杭部分遮挡和形变。用动态规划算法度量形状比上下文之间的距离,解决了对起始轮廓点的选择问题。在kimia' s-99形状图像数据库中的实验结果表明,该方法在单目标封闭轮廓的形状图像检索中取得了良好的效果。     

一种改进的模糊支持向量机的人脸识别方法

文中在样本区域性分析的基础上,将模糊支持向量机(Fuzzy Support Vector Machine,FSVM)、三叉决策树以及最近邻分类相结合并应用于人脸识别.在ORL人脸库上的实验结果表明,用该分类器算法进行人脸识别比单独使用模糊支持向量机具有更快的速度和更高的精度.     

一种改进的模糊支持向量机的人脸识别方法

文中在样本区域性分析的基础上，将模糊支持向量机(Fuzzy Support Vector Machine，FSVM)、三叉决策树以及最近邻分类相结合并应用于人脸识别。在ORL人脸库上的实验结果表明，用该分类器算法进行人脸识别比单独使用模糊支持向量机具有更快的速度和更高的精度。     

基于多纹理特征的商标图像检索

提出了一种基于多纹理特征的商标图像检索方法。首先对图像纹理特征进行分析,从人眼视觉角度选用粗糙度和方向性这2个纹理特征量;从统计分析的角度出发,基于图像灰度共生矩阵描述了二阶矩、熵、对比度和均匀性这4个纹理特征量。这6个纹理特征量从不同角度刻画了图像特征,对其归一化后用欧氏距离进行图像相似性度量。通过实验,证明了该方法可以取得比较满意的检索结果。     

综合加权骨架段特征的形状图像检索

提出了一种基于综合骨架段特征的形状图像检索方法。首先提取图像中目标的骨架,然后根据骨架上的特征点(端点、分叉点)把整个骨架分割成若干骨架段,用矩特征来描述各段骨架。最后通过MSHP(Most Similar Highest Priority)原理对两幅图像中的骨架段对进行相似性度量,从而得到整幅图像之间的距离。实验表明,该方法较传统的基于整个骨架特征的匹配方法能得到更好的检索结果。     

基于多峰标签分布学习的多任务年龄估计方法

针对面部年龄估计中标签序数信息和类间相关性提取难的问题,提出一种多峰分布（MPD）年龄编码,并基于该年龄编码构建了一个多任务年龄估计方法MPDNet(MPD Network)。首先,利用MPD将年龄标签转化为年龄分布,以提取年龄标签间的相关信息,构建年龄老化趋势的阶段性;然后,采用一个轻量级网络进行多阶段的特征提取,并对提取的特征分别进行标签分布学习（LDL）和回归学习;最后,共享两个学习任务的输出,并在训练过程中通过反向传播互相优化,避免传统标签分布学习中对分布结果直接进行回归导致的误差传播。在MORPH Ⅱ数据集上的实验结果表明,MPDNet的平均绝对误差（MAE）达到2.67,与基于VGGNets(Visual Geometry Group Networks)构建的DEX(Deep EXpectation)、RankingCNN(Ranking Convolutional Neural Network)等方法相当,而参数仅为VGGNets的1/788.6;而且MPDNet也优于同体量的C3AE(extremely Compact yet efficient Cascade Con...