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991.
胡萍萍 《电脑编程技巧与维护》2011,1(16):81-82,84
支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习算法。依据SVM良好识别和泛化能力,实现了一种基于支持向量机的图像人脸识别方法。利用Opencv提取样本类的低层特征,训练具有径向基核函数的SVM分类器,在VS2008和Qt平台下实现识别软件开发。运行结果表明,软件具有良好的图像人脸检测能力。 相似文献
992.
针对RX算法中局部背景协方差矩阵估计的局限性,提出一种改进的RX (I-RX)异常检测算法。基于奇异值分解(SVD),将高光谱图像投影到背景的正交子空间上,获得仅包含噪声和异常的残留图像。在此基础上,通过计算各样本的空间秩深度将残留图像划分为噪声背景和潜在异常两个样本集,利用噪声背景集估计整幅图像的背景协方差矩阵,并将潜在异常集作为测试样本进行异常检测。对模拟数据和真实高光谱数据进行了实验仿真,ROC曲线表明,在相同的虚警概率下,I-RX算法的检测概率相较于RX平均提高了2倍左右。 相似文献
993.
基于内容的敏感图像检测方法是过滤互联网上敏感信息的有效手段。然而,基于全局特征的检测方法误检率偏高,现有的基于BoW(bag-of-visual-words)的检测方法速度较慢。为了快速准确地检测敏感图像,本文提出基于视觉注意模型VAMAI(visual attention model for adult images)的敏感图像检测方法,包括构造面向敏感图像的视觉注意模型VAMAI、基于兴趣区域和SURF(speeded up robust features)的视觉词表算法、全局特征选择及其与BoW的融合三部分。首先,结合显著图模型、肤色分类模型和人脸检测模型,构造VAMAI,用于较准确地提取兴趣区域。然后,基于兴趣区域和SURF构建视觉词表,用于提高基于BoW的检测方法的检测速度与检测精度。最后,比较多种全局特征的性能,从中选择颜色矩,将它与BoW的支持向量机分类结果进行后融合。实验结果表明:VAMAI能够较准确地检测兴趣区域;从检测速度和检测精度两方面显著地提高了敏感图像的检测性能。 相似文献
994.
点扩展函数(PSF)的精确估计是运动模糊图像恢复的关键。匀速直线运动模糊的PSF参数主要由模糊角度(方向)和模糊尺度两个参数组成,然而模糊角度的估计又是重中之重。针对R Lokhande等人提出的霍夫变换的运动模糊方向估计法进行改进,通过增加边缘检测等预处理步骤,利用霍夫变换检测直线,并利用改进的霍夫变换峰值提取方法来估计角度值。实验表明,该方法能够得到比原方法更精确的角度值,并且具有抗噪能力强、鉴别精度高的优点。 相似文献
995.
根据人类视觉系统的特点,提出一种融合谱残差和多分辨率分析的显著目标检测方法。该方法通过在不同尺度上计算图像的亮度、颜色以及方向特征的谱残差,构建多分辨率显著性图谱序列,然后用线性插值方法将不同分辨率的特征显著图叠加得到3个特征显著图,再利用k均值聚类算法将每个特征显著图聚为两类,选择聚类中心距离最大的特征显著图作为最终的显著图,最后经过动态阈值处理获得图像的显著目标区域。基于自然图像的显著目标检测实验结果表明,该方法具有较强的稳定性和实用性,得到较为满意的检测结果。 相似文献
996.
为了弥补运动目标检测中传统混合高斯背景模型仅对单个像素建模、运算耗时的不足,通过提取背景时间统计特征和空间区域特征建立模型,针对模型中的高斯分量采用一种改进的分量个数自适应算法,并在此模型基础上,提出一种自适应迭代分块目标检测方法。通过包含区域信息的背景模型检测目标,减少在同一背景区域中目标的误判和漏判。将自适应迭代分块检测算法与背景的区域信息结合,可以在不降低检测精度的前提下大大提高算法执行速度。实验结果表明,相对于传统算法,本文检测法检测结果信噪比更高,目标更加完整,运行速度平均提高了22%。 相似文献
997.
当前景目标与背景在颜色上接近时,仅采用高斯混合模型进行目标检测容易导致误判。为了提高模型分割算法的鲁棒性,提出一种融合高斯混合模型和小波变换的运动目标检测算法。通过小波变换提取图像的纹理特征信息,利用高斯混合模型拟合背景信息。将两者融合起来,把纹理信息作为颜色信息的补偿,保证了模型在线更新背景信息时模型的稳定性和收敛性,同时弥补了目标分割中前景与背景颜色信息接近时容易导致误判的不足。实验结果表明,本文方法比经典高斯混合模型方法具有较高的分割精度。 相似文献
998.
针对扫描型红外图像数据量大、背景复杂、横纹杂波干扰大和目标图像信噪比低等特点,提出一种适用于360°全方位扫描型红外图像目标检测的实时处理算法。算法预处理部分消除横纹杂波,实现目标增强和背景抑制;然后采用两级特征提取,大幅降低图像的数据量;最后根据帧间图像灰度特征相关的思想,完成扫描型红外图像目标检测的功能。根据本文算法的特点,以DSP+FPGA为核心处理器设计了具有实时处理能力强,数据传输容量大等优点的图像处理板。实验结果表明,本文算法是有效、可行的,图像处理板稳定、可靠,能满足扫描型红外图像实时目标检测的需求。 相似文献
999.
多数CFAR检测器在多目标检测环境下需要关于干扰目标的先验信息,当检测环境发生变化时,这些检测器很难维持稳定的检测性能。针对多目标环境下的SAR图像目标检测,提出一种新的自适应CFAR(恒虚警)检测器。该检测器利用局部的杂波功率水平估计以及目标和杂波的方差特征筛选出参考窗中的均匀杂波像素,同时剔除掉干扰目标像素;在筛选过程中,每一步使用的判决门限根据上一步的判决结果自动更新;最后对筛选出的样本点作单元平均处理形成检验统计量;完全不需要干扰目标的任何先验信息。利用实测数据仿真研究了该检测器的检测性能与运行效率,实验结果表明,相对单元平均CFAR检测器及有序统计量CFAR检测器,该检测器提高了检测性能,保留了目标精细的结构特征,而运行效率与有序统计量CFAR检测器相当,很具实用性。 相似文献
1000.
建筑物类型的确定可为3维重建、图像检索等提供重要依据,而实现其自动判断往往是困难的。通过分析城市建筑物中两大基本类型建筑物的角点特点,利用大尺度形态筛获得初步轮廓区域;通过改进Hough变换和提出的线段、角点优化算法,对各类型角点进行分类统计,实现数码相机拍摄的平顶和非平顶建筑物的自动分类。通过对几十幅采集的建筑物图像进行实验证明,提出的线段优化算法可以有效消除错误轮廓线的影响,进而实现建筑物类型判断,准确率可以达到80%。 相似文献