像素聚类改进二进制描述子鲁棒性

目标：本文通过挖掘图像局部区域特征信息,提出了一种鲁棒性更高的二进制描述子。针对BRIEF关于旋转和视角变化鲁棒性差的问题,本文通过图像补丁分层处理、增加关键点图像补丁个数来捕获更多的局部特征信息,对BRIEF描述子改进。方法：首先,根据灰度序列对补丁内所有像素点分类,像素的一个聚类形成了一个亚补丁,然后在每个亚图像补丁上进行类似BRIEF的随机测试。其次,由于原图像补丁大小、尺度大小影响补丁的像素点成分,从而影响像素聚类的效果,所以在原图像关键点周围分割出多个不同大小的图像补丁,或是将原图像补丁根据尺度金字塔确定几个尺度大小不同的补丁,然后再对图像补丁进行分层、测试。所构建的描述子不仅包含了补丁像素的灰度比较信息,而且包含了灰度排序信息和像素群聚信息,提高了描述子的鲁棒性。结果：通过性能对比实验,发现所提的描述子的性能提高了,而且好于对比的浮点描述子。结论：所以挖掘图像补丁的特征信息能提高二进制描述子的鲁棒性。     

多通道Haar-like特征多示例学习目标跟踪

目的 提出一种基于多通道Haar-like特征的多示例学习目标跟踪算法,克服了多示例跟踪算法在处理彩色视频时利用信息少和弱特征不能更换的缺点。方法 首先,针对原始多示例学习跟踪算法对彩色视频帧采用单通道信息或将其简单转化为灰度图像进行跟踪会丢失部分特征信息的缺点,提出在RGB三通道上生成位置、大小和通道完全随机的Haar-like特征来更好地表示目标。其次,针对多示例学习跟踪算法中Haar-like弱特征不能更换,难以反映目标自身和外界条件变化的特点,提出在弱分类器选择过程中,用随机生成的新Haar-like特征实时替换部分判别力最弱的Haar-like特征,从而在目标模型中引入新的信息,以适应目标外观的动态变化。结果 对8个具有挑战性的彩色视频序列的实验结果表明,与原始多示例学习跟踪算法、加权多示例学习跟踪算法、基于分布场的跟踪算法相比,提出的方法不仅获得了最小的平均中心误差,而且平均跟踪准确率比上述3种算法分别高52.85%,34.75%和5.71%,在4种算法中获得最优性能。结论 通过将Haar-like特征从RGB三通道随机生成,并将判别力最弱的部分Haar-like弱特征实时更换,显著提升了原始多示例学习跟踪算法对彩色视频的跟踪效果,扩展了其应用前景。     

结合特征适配与拉普拉斯形变的3维人脸重建

目的 数字娱乐产业的发展要求3维人脸重建技术能重建高分辨率3维人脸,并具有较高计算效率和重建准确性。针对这一情况,提出一种基于单幅图像的高分辨率3维人脸重建方法。方法 该方法包含特征适配与拉普拉斯形变两部分。预先用1组3维人脸样本上的3维特征构造可变形模型。给定图像时,从其上自动提取2维特征点,并根据获得问题最优解的必要条件进行特征适配以重建个性化3维特征;然后基于拉普拉斯方法,用该3维特征对一般人脸模型进行变形以获得特定高分辨率3维人脸;最后通过纹理合成获得真实感人脸。结果 用本文方法和已有方法分别进行可变形模型适配和模型变形,本文的特征适配方法具有更快的收敛速度和更高的准确性,拉普拉斯方法具有更小的重建误差。纹理映射后的3维人脸具有很好的视觉效果。结论 本文方法将特征适配与拉普拉斯形变结合起来进行高分辨率3维人脸重建。实验结果表明所提出的方法具有较高的计算效率和准确性,能实现较为理想的高分辨率3维人脸重建。     

关于发展我国智慧城市的思考

本文分析了智慧城市的含义、多个维度的特征、技术框架、近期及中长期目标、建设路径,提出了智慧城市评价模型、指标及加快智慧城市发展的措施建议。     

Logistic视频字幕增强模型

目的：为提高复杂背景下的视频字幕在OCR中的识别率,需要对提取的视频字幕进行有效地字幕增强。该文首次将Logistic模型应用到视频字幕增强中,提出了基于Logistic模型的融合多帧信息的视频字幕增强方法。方法：对字幕进行检测与跟踪,将出现在连续多帧中的同一字幕片段进行对齐;通过分析字幕片段在多帧中信息,提出字幕背景在时域上的变化特征、背景和字幕文本的固有特征,并将三个特征进行量化与融合,构建适用于字幕增强的Logistic模型,实现对视频字幕的增强。结果：对含阴影或描边效果的特殊复杂背景字幕、普通复杂背景字幕、单一背景字幕分别进行实验,增强后的字幕在OCR软件中的识别正确率分别为81.76%、97.13%、98.19%,与对比方法比较均有一定的提高。结论：实验结果表明,该文方法既可以降低字幕背景的复杂度,又可以提高字幕背景与文本的对比度,从而可以对复杂背景和单一背景下的视频字幕进行有效地增强。     

基于K-means聚类和RANSAC的图像配准算法研究

针对图像配准中特征点匹配方法存在实时性不高和精度低的问题,提出了一种基于K means聚类和RANSAC的图像配准算法。该算法根据匹配点对距离和方向特征的视差约束条件,首先利用K means聚类对匹配点对进行预处理,剔除大部分错误匹配点,然后利用RANSAC进行二次优化,实现了图像的快速和精确配准。实验结果表明,该算法不仅提高了图像配准的精确度,而且提高了图像配准的速度。     

情感语音合成综述

情感语音合成作为一个新兴的语音合成方向,糅合生理学、心理学、语言学和信息科学等各学科知识,可以应用于文本阅读、信息查询发布和计算机辅助教学等领域,能够很好地将语音的口语分析、情感分析与计算机技术有机融合,为实现以人为本,具有个性化特征的语音合成系统奠定基础。目前的情感语音合成工作可分为基于规则合成和基于波形拼接合成两类。情感语音合成研究分为情感分析和语音合成两个部分。其中．情感分析的主要工作是收集不同情感的语音数据、提取声学特征,分析声学特征与情感联系;语音合成的主要工作是建立情感转换模型,利用情感转换模型实现合成。     

基于用户特征属性和云模型的协同过滤推荐算法

随着数据的极端稀疏性,仅仅依赖于传统的协同过滤相似性的度量方法已无法取得精确的推荐结果。针对这一问题,提出基于用户特征属性和云模型的协同过滤算法。首先,算法利用云模型计算用户评分云相似性,结合用户打分偏好对原矩阵进行填充,在此基础上得到用户的评分云相似性;其次,再结合用户特征属性相似性通过加权因子计算用户的最终相似性,得到一种新的相似性度量方法;最后,得到算法的评分预测。实验结果表明,该方法能够提高推荐质量。     

支持向量机补偿的多因素灰色模型话务量预测

为了提高对话务量的预测精度以及建模的速度,针对当前移动通信话务量预测受到多种因素的影响,提出了基于支持向量机残差补偿的多因素灰色话务量预测模型。该模型通过灰色关联分析法确定影响话务量的主因素变量,然后用多变量灰色模型进行预测,再用粒子群优化的最小二乘支持向量机进行残差序列预测,以实现残差补偿。实验结果表明,该预测模型具有所需样本小、预测精度高的优点,为话务量网络管理提供了一种新的预测工具。     

浅析智能视频监控系统

随着计算机技术、电子技术、通信技术等迅猛发展,智能视频监控系统作为安全防卫的一种重要手段越来越受到专家学者注意。本文从智能视频监控系功能、实现方式、特征等方面综述了智能视频监控系统研究进展。最后,结合智能视频监控系统现状,展望该系统广阔应用前景。