基于加权均值人脸的多姿态人脸识别

针对姿态变化人脸问题,本文提出一种加权均值人脸的概念。根据人脸姿态变化时左右摇摆角度的变化,首先定义了构建均值人脸时每幅姿态变化人脸权值的计算方法,并提出加权均值人脸的构建方法。然后,结合姿态人脸的俯仰角度变化,将姿态变化人脸划分为俯视、平视和仰视三个层次,针对每个层次构建加权均值人脸,形成加权均值人脸矩阵。最后,针对加权均值人脸矩阵存在数据冗余的问题,采用改进的局部保持投影算法进行深层特征提取,获取关键识别信息。实验结果表明,本文所提方法能有效提取俯仰变化和左右摇摆变化情况下人脸的关键信息,使识别效果得到较大改善。     

深度学习在无人驾驶汽车领域应用的研究进展

首先阐述了汽车界对无人驾驶的定义,然后详细分析了国内外无人驾驶汽车的发展历史以及各车企和互联网公司的研究现状。通过详细分析无人驾驶汽车工作原理、体系架构设计以及具体实现方法,简单说明了目前无人驾驶汽车遇到的关键问题和难题,同时重点描述了目前深度学习在图像处理方面的突破性进展以及在无人驾驶汽车领域的应用实践,最后对无人驾驶的未来发展做了展望。     

改进活动轮廓模型的仿真及能量变化分析

为了准确、快速地分割出图像中目标区域,提出了改进的活动轮廓(Snake)模型.改进的Snake模型,即在传统Snake模型的基础上增加一个向心力和只在当前搜索区域内进行能量比较选取点的运动位置,提高了目标的曲线拟合精度.这样不仅可以保持传统Snake模型的拓扑性质,而且也克服了收敛曲线不能向凹处收敛的缺点.通过实验和对改进Snake模型的能量分析证明了此方法的有效性.     

线性插值框架下矩阵步态识别的性能分析

针对现有的步态周期检测方法检测效果不佳以及行走速度变化对步态识别性能有很大影响的问题,提出的基于矩的步态周期检测方法中,Zernike矩需要人体居中、尺度归一的前期预处理过程,而伪Zernike矩具有能描述运动图像的特点,它可以避免人体居中、尺度归一等处理,以便直接测试步态的周期性.根据行走时的两帧之间的特征取决于前一帧和后一帧的特征,提出了基于线性插值的矩阵步态识别算法框架,并且将投影特征、Hough变换特征、Trace变换特征和Fan-Beam映射特征应用在CASIA(B)步态库上,验证了框架的有效性,为解决步态识别问题带来新的方法与思路.这种基于线性插值的矩阵步态识别特征本质上是一种权值不同的能量形式.     

行人步态的特征表达及识别综述

从人体测量学数据、空间时间数据、运动学数据、动力学数据和视频流数据的特有方法总结步态识别的各种方法。对视频流的方法做了更为详尽的分析,特别是对类能量图法中各种方法的表达式和含义、蕴含的信息是静态还是动态、时变特性进行对比研究。综述步态自身的多种特征融合的识别方法、步态与其它的生物特征融合的识别方法以及“扩展的”步态识别等方面的研究现状,给出现有步态识别研究的评估方法,指出未来步态识别的研究方向。     

基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法

为了快速有效地进行步态识别,针对步态能量图像能够表征步态信息和2维主成分分析能快速降维的特点,提出了一种基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法.该方法首先应用背景减除法分割出人体轮廓;然后通过人体宽高比的相关信号确定运动周期,再对二值周期序列进行步态能量图像(GEI)合成;最后运用行列相结合的2维主成分分析((2D)~2PCA)方法与加权的2维主成分分析(W(2D)~2PCA)方法提取特征主向量,并采用最近邻分类器进行分类.实验结果表明,该步态识别方法可以有效降低前期处理对分类识别的影响,而且对于3种不同行走状态的CASIA数据库巾多个视角下拍摄的步态图像可取得很好的识别效果.     

人脸图像检测与识别方法综述

本文对人脸识别技术中的检测和识别分成两部分进行了讨论。首先,系统的整理分析了人脸检测的各种方法,其次,作为人脸识别技术的第二个环节,对人脸的各种识别方法进行了比较的论述,重点讨论了当前热点的识别算法,最后对人脸识别技术的发展方向进行了展望。     

基于方向滤波的指纹图像增强算法研究

指纹识别一般包括指纹采集、图像预处理、特征提取及特征匹配等步骤。其中图像预处理中的指纹图像增强是最关键的步骤,直接影响特征提取和匹配。为了消除噪声以提高指纹图象的质量,本文给出了一种基于方向滤波的指纹图像增强算法,根据方向图构建方向滤波模板对指纹图像进行滤波,并对滤波后的图像进行去噪处理。实验结果表明了本文采用的方法有更好的效果。     

一种可变模糊匹配阴性选择算法

通过对人工免疫系统中阴性选择算法机理的分析,定义了连续相似度与背离度,提出了一种可变模糊匹配阴性选择免疫算法.算法通过调整匹配阈值的方法降低黑洞数量;利用模糊思想,实现了具有一定连续相似度的模糊匹配,模糊程度可控;为了消除检测器间的冗余,提高检测器集的检测效率,算法在模糊匹配的基础上,生成了有效检测器集.仿真实验表明,可变模糊匹配阴性选择算法生成的成熟检测器检测范围较大,空间覆盖率明显提高,黑洞数量大幅下降,算法具有较强的鲁棒性.     

计算智能融合应用研究

本文对神经网络（NN），进化算法（EA0，不确定理论（Uncertain Theory）混沌系统（Chaos System）、免疫算法（IA,Immune Algorithm）、DNA计算（DNA Coputing）等广义计算智能相互融合应用进行了总结和分析，重点介绍免疫算法、DNA计算等新型计算智能理论的相互融合应用，最后对计算智能理论的融合应用趋势进行探讨。