基于人脸检测与SIFT的播音员镜头检测

播音员镜头的检测是新闻视频结构化的关键步骤之一.提出了一种基于人脸检测与SIFT特征点匹配的播音员镜头自动检测算法.该方法首先利用人脸检测器过滤出具有人脸的候选镜头,然后利用颜色直方图判断镜头是否可能相似,再利用SIFT特征点匹配从候选镜头关键帧中找出相关的镜头组,最后利用各镜头组的信息判断出哪些是播音员镜头.对比传统的方法,该方法除了训练一个通用的人脸检测器外,不需要模板,也不需要针对某类新闻节目训练特别的分类器,可以直接利用算法对新类型的新闻节目提取播音员镜头.实验结果表明,该算法能够广泛地适应于各种不同种类的新闻节目、不同视觉质量的视频,可以有效地应用于新闻视频分析.     

一种特征加权FCM算法的图像重建技术研究

针对传统FCM(Fuzzy C-means)算法中初始聚类中心选取的随机性以及对初始值敏感的问题,提出一种基于进化策略的色彩空间加权的FCM聚类算法.通过在RGB(Red Green Blue)色彩空间矢量中设置加权矩阵来补偿各色彩的非均匀性,并采用一种类内最小距离最大的统计聚类算法来初始化聚类中心.实验结果表明,该算法能有效减少颜色量化后的均方差值,保持重建图像的整体层次和局部特征细节,对研究图像处理技术有较强的实际意义.

Abstract：

Aiming at a defect on randomness of the initial clustering center choosing and sensitivity of initial value in tradition FCM(fuzzy C-means) algorithm, a clustering algorithm about FCM of weighted color space based on evolutionary strategy is proposed. By interposing weighted matrix in RGB(Red Green Blue) color space, the color's inhomogeneous is compensated. And by using a statistics clustering algorithm of minimal maximal distance, clustering center is initiated. The experimental results show that the algorithm can decrease effectively the mean square deviation of color quantization, keep overall arrangement of ideas and part characteristic detail in image reconstruction, and has practical value to the study of the image process technology.     

基于加强的前景图像纹理的图像检索方法

针对人们对前景图像比较敏感的特性,提出了一种加强前景信息并弱化背景信息的新方法.该方法首先通过图像的阈值得到前景图像与背景图像,利用某个值加强前景并弱化背景,结合原始图像提取纹理特征,从而进行图像检索.对真实图像数据库的检索实验表明,该方法与其他基于纹理的方法相比,具有较好的检索效果和性能.     

一种融合整体和局部颜色特征的图像检索方法

针对传统颜色直方图无法反映像素的空间信息和图像的局部细节,提出一种整合整体和局部颜色特征的图像检索技术,先将图像分割为环形区域,获得图像的局部颜色特征.把赋以不同权值的整体颜色直方图和局部颜色之间的相对距离累加和定义为图像之间的相似度,以反映人们对图像的判定过程.实验表明,该方法反映了图像颜色的空间分布及局部细节,在查准率和查全率上都要优于基于传统的颜色直方图的检索方法.     

基于击键特征的手机用户身份认证系统

针对目前手机的高普及、高智能和安全性差的问题,统计并研究了不同手机用户使用手机的击键特征。依据数理统计知识发现其符合正态分布,进而设计和实现了基于击键特征的手机用户身份认证系统。经测试表明,该系统能显著提高手机安全性。     

一种自适应车牌图像定位新方法

针对不同尺寸车牌图像的定位问题,提出了一种新的自适应车牌定位方法.该方法首先根据车牌区域的共性来提取图像的纵向边缘;然后由车牌区纵向纹理和边缘密度等特征,采用一系列步骤自适应去除干扰边缘来保留类车牌特征区域;最后通过横向形态学运箅使类车牌区闭合,以有效地克服以往形态学结构元素难以随车牌尺寸变化自适应选取的问题;同时提出了根据场景实际情况,选用灰度调整和颜色来判别模块的观点.通过实际场景中大量车牌样本的验证结果表明,该算法不仅准确率较高,而且自适应性良好,具有实用价值.     

遥感图像信息提取研究的核心——特征

图像信息提取是图像处理和分析领域中核心的研究课题,是目标识别的重要组成部分.对信息提取的研究离不开对特征选择、特征提取和特征表达(描述)的研究.     

基于Contourlet能量标准差积的极化SAR图像融合

针对Contourlet多尺度、多方向性的优点,以及单一特征量融合规则过于片面性的缺点,提出了一种结合Contourlet自适应阈值滤波的区域能量标准差积的多极化SAR图像融合算法.该方法利用Sigmoid函数构建一种自适应阈值函数来处理Contourlet的高频子带系数,实现融合前图像的去噪处理,然后在Contourlet域中完成不同极化SAR图像的信息融合.根据各子带系数的特性,对低频子带系数采用区域能量融合规则和加权算法;高频子带系数采用区域能量和标准差之积作为融合规则,进行选择性融合.通过对实测极化SAR图像融合的试验表明,该算法在目视效果和客观评价指标方面比其他算法,都具有一定的优越性.     

基于局部自相似性的遥感图像港口舰船检测

针对高分辨率可见光图像中靠岸舰船的灰度特征和纹理特征与港口设施极为相似而难以自动检测的问题,提出了一种利用邻域自相似局部特征提取算子提取港口舰船局部显著性特征,经过特征空间分析,并利用先验知识信息,自动检测港口舰船的算法和处理流程。实验结果表明,该处理方法具有较好的可操作性和鲁棒性,能够快速准确地检测出港口舰船目标。     

基于脸部和步态特征融合的身份识别

提出了一种将脸部和步态特征相结合,应用于智能监控系统进行远距离视频流中身份识别的新方法.该方法首先分别采用隐马尔可夫模型(HMM)和Fisherfaces方法进行步态和脸部的识别,之后将这两个分类器得到的结果进行匹配级的融合.对从不同方向采集的31个人的视频序列进行分析实验,结果表明将脸部和步态特征相结合进行身份识别具有很好的鲁棒性,其识别性能也优于只采用脸部或步态单一特征的识别方法.