基于多部位多示例学习的人体检测

基于部位的检测方法能处理多姿态及部分遮挡的人体检测,多示例学习能有效处理图像的多义性,被广泛应用于图像检索与场景理解中。文中提出一种基于多示例学习的多部位人体检测方法。首先,根据人体生理结构将图像分割成若干区域,每个区域包含多个示例,利用AdaBoost多示例学习算法来训练部位检测器。然后利用各部位检测器对训练样本进行测试得到其响应值,从而将训练样本转化为部位响应值组成的特征向量。再用SVM方法对这些向量进行学习,得到最终的部位组合分类器。在INRIA数据集上的实验结果表明该方法能改进单示例学习的检测性能,同时评价3种不同的部位划分及其对检测性能的影响。     

基于HOG和E-SVM的服装图像联合分割算法

针对目前服装图像分割准确率低的问题,提出一种基于HOG特征和E-SVM分类器的服装图像联合分割算法。该算法具体可分为三个迭代的步骤：超像素组合、E-SVM分类器训练、分割传播,并用到辅助数据集。将用户输入的图像结合辅助服装集进行超像素分割,并利用分割传播方法将超像素组合成多个区域。利用分割效果积极的区域的HOG信息训练E-SVM分类器。通过E-SVM分类器以及分割传播方法将输入的图像中的服装分割出来。实验结果表明,该方法能够高准确率地分割出服装图像。     

三维动作识别时空特征提取方法

针对传统的彩色视频中动作识别算法成本高,且二维信息不足导致动作识别效果不佳的问题,提出一种新的基于三维深度图像序列的动作识别方法。该算法在时间维度上提出了时间深度模型(TDM)来描述动作。在三个正交的笛卡尔平面上,将深度图像序列分成几个子动作,对所有子动作作帧间差分并累积能量,形成深度运动图来描述动作的动态特征。在空间维度上,用空间金字塔方向梯度直方图(SPHOG)对时间深度模型进行编码得到了最终的描述符。最后用支持向量机(SVM)进行动作的分类。在两个权威数据库MSR Action3D和MSRGesture3D上进行实验验证,该方法识别率分别达到了94.90%(交叉测试组)和94.86%。实验结果表明,该方法能够快速对深度图像序列进行计算并取得较高的识别率,并基本满足深度视频序列的实时性要求。     

基于改进特征袋模型的奶牛识别算法

针对特征袋（BOF）模型中存在特征计算耗时、识别精度低的不足,提出一种新的改进BOF模型以提高其目标识别的精度和效率,并将其应用于奶牛个体识别。该算法首先引入优化方向梯度直方图（HOG）特征对图像进行特征提取和描述,然后利用空间金字塔匹配原理（SPM）生成图像基于视觉词典的直方图表示,最后自定义直方图交叉核作为分类器核函数。该算法在项目组自行拍摄的数据集（包含15类奶牛、共7500张奶牛头部图像）上的实验结果表明,使用基于SPM的BOF模型将算法的识别率平均提高2个百分点;使用直方图交叉核相比使用高斯核将算法的识别率平均提高2.5个百分点;使用优化HOG特征,相比使用传统HOG特征将算法识别率平均提高21.3个百分点,运算效率为其1.68倍;相比使用尺度不变特征变换（SIFT）特征,在保证平均识别精度达95.3%的基础上,运算效率为其7.10倍。分析结果可知,该算法在奶牛个体识别领域具有较好的鲁棒性和实用性。     

胸部CT图像中孤立性肺结节良恶性快速分类

目的：为突破医学影像诊断学依据医学征象进行定性诊断准确度不高的瓶颈,针对胸部CT图像中孤立性肺结节（SPN）定性诊断问题,寻求能够有效表示SPN病理特性的图像特征,实现快速准确地SPN良恶性计算机辅助诊断系统。方法：首先,采取交互式分割方法从胸部CT图像中提取出SPN;其次,直接计算SPN图像的多分辨率直方图得到768维空间信息特征样本集;然后,充分利用具有处理高维数据集优势的支持向量机（SVM）构造SPN良恶性分类器;最后,通过测试样本集对经训练后的SVM分类器进行测试以评价分类性能。结果：经214例病例实验结果表明：240个SPN图像的768维特征计算所用时间为4.83秒,SVM分类器训练测试所用时间为2.24秒,敏感性71.33%,特异性70%,准确度71.67%,接受者操作特性曲线(ROC)下面积(AUC) 0.7864。结论：该系统提取的高维图像空间信息特征能够有效表示SPN特性;没有考虑医学征象进行SPN定性诊断的准确度就达到了71.67%,同时分类速度比传统纹理算法提高了近50倍,为医学影像学解决SPN定性诊断问题提供了便捷、客观的辅助手段。     

基于Rao-Blackwellizedli粒子滤波的多特征融合多光谱目标自适应跟踪

针对复杂背景下视频目标跟踪的实时性和可靠性问题,提出了基于Rao-Blackwellized粒子滤波的颜色矩形特征和方向边缘信息融合的自适应跟踪算法。该算法采用Rao-Blackwellized粒子滤波提高滤波算法性能,采用积分图像快速计算颜色特征和方向边缘信息,根据跟踪实际情形,利用模糊逻辑自适应调节各特征权值,提高算法的跟踪速度和精度。视频跟踪仿真试验表明该算法是稳健的,能够在复杂的背景下对可见光及红外等运动目标进行有效、可靠的跟踪。     

一种基于方向直方图的嵌入式手势识别系统

将手势识别算法在DSP嵌入式系统上实现,并将算法进行改进使其能适合嵌入式系统的特点,采用改进的边缘像素直方图的方法实现手势识别,最终用Bhattacharyya距离匹配模版,识别手势含义。该方法在嵌入式系统上实现,有实际应用的价值,并对前景的平移和尺寸变化不敏感。算法简单快速,稳健性好,有应用前景。     

一种基于点的快速图像配准算法

提出一种基于点的快速配准算法。该算法在特征点提取时采用加速分段测试特征算法,通过对比度纹理直方图对特征点进行描述。为加快算法的匹配速度,选用最优节点优先算法进行查找。同时为提高匹配算法的鲁棒性,利用随机抽样一致性算法去除误匹配点对。实验结果表明,与经典的SIFT算法和SURF算法相比,该算法在保持算法稳定性能的同时,可有效提高匹配速度。     

彩色磨粒图像自动分割技术

本文针对彩色显微磨粒图像特征,选择了最大类间方差分割法,并对其进行了推广以应用于彩色图像分割.在详细分析各种彩色特征的前提下,通过选择合适的正交彩色特征量I1、I2和I3,成功地进行了两类彩色磨粒图像分割和目标提取.同时,本文提出了基于彩色特征量直方图三点循环平滑处理的特征量自动选取技术,实现彩色特征量的自动选取,避免了人的主观判断和决定,最终实现了彩色磨粒图像的自动分割.算例表明了本文方法的简洁有效性.     

正弦波模型化测量方法及应用

本文对应用较多的几种正弦波模型化测量方法进行了综述,它们是曲线拟合法、直方图统计分析法、FFT法和拍频法。较详细地介绍了这几种测量方法的典型用途以及特点,通过比较几种方法的优缺点,讨论了它们应用中的局限性。