模糊ART神经网络模型及其在图像识别中的应用

提出了采用低通过率波、去最小亮度和向量柱状图来提取人脸特征的方法,设计了模糊ART神经网络的结构、学习规则和识别算法,并采用模糊ART神经网络对向量柱状图生成的特征向量进行识别。仿真实验证明,通过调整神经网络的警戒参数值,不同的人具有不同的最大在线识别率,所有人平均的在线最大识别率可以达到89％。     

二维直方图θ-划分最大平均离差阈值分割算法

鉴于常用二维直方图区域直分法存在错分, 最近提出的斜分法不具普遍性, 而基于L1范数的最小一乘准则比最小二乘准则更为合理且简捷, 提出了适用面更广的基于二维直方图θ-划分和最大类间平均离差的图像阈值分割算法. 首先给出了二维直方图θ-划分方法, 采用4条平行斜线及1条其法线与灰度级轴成 θ 角的直线划分二维直方图区域, 按灰度级和邻域平均灰度级的加权和进行阈值分割, 斜分法可视为该方法中θ=45° 的特例; 然后导出了二维直方图θ-划分最大类间平均离差阈值选取公式及其快速递推算法; 最后给出了θ 取不同值时的分割结果及运行时间. θ 取较小值时, 边界形状准确性较高, θ 取较大值时, 抗噪性较强, 应用时可根据实际图像特点及需求合理选取 θ 的值. 与常规二维直方图直分最大类间方差法及最大类间平均离差法相比, 所需运行时间相近, 但本文提出的方法所得分割结果更为准确, 抵抗噪声更为稳健, 且存储空间也大为减少.     

利用综合特征提取的数字图像版权保护算法

为了有效地保护和验证数字媒体作品的版权信息,提出一种区别于传统嵌入式鲁棒水印的数字水印算法.算法中所提取的特征是由区域亮度和纹理特性所组成的综合特征,其中亮度特征的提取利用了扩展盒中脑神经网络(gBSB)的聚类功能,对于区域的纹理特征,则是通过分析其直方图统计矩来提取的.仿真结果表明,该水印方案对于常规的信号处理及几何变换攻击具有良好的鲁棒性,是一种实用的、有效的数字图像版权保护水印算法.     

基于K-L距离的两步固定音频检索方法

根据音频文件数据量大、数据间存在一定相关性的特点,提出一种基于K-L距离的两步固定音频检索方法。该方法采用基于可变门限的直方图检索方法快速筛选出相似度较高的语音文件,利用特征矩阵的K-L距离对剩余语音进行精确比较,取得较好的效果。实验结果证明,该方法能使检索准确率达到90%左右。     

基于相对熵的直方图差异与JPEG隐写的定量分析

针对图像隐写分析中常用的直方图特征,给出了一类基于相对熵的直方图差异计算方法,并提出了一种基于相对熵的JPEG隐写的定量分析方法.首先根据两假设检验中的最优检验——似然比检验,分析了相对熵在衡量2个直方图间的距离时的优越性,并给出了2种基于相对熵的直方图差异计算方法.然后,以新的直方图差异特征为基础,训练支持向量回归分析器,以估计隐写对DCT系数的更改比率.针对JSteg和改进的F5隐写的实验结果表明:与其他的直方图差异特征相比,根据所提出的基于相对熵的直方图差异特征所训练的定量隐写分析器具有更高的估计精度和稳定性.     

综放采煤自动化煤岩识别传感器的研究

在实现综放采煤自动化的过程中,能准确检测区分出煤和岩石是实现无人作业工作面的难点.在高速数字信号处理器(DSP)平台上建立CCD数字处理系统,通过DSP对图像的离散脉冲噪声进行中值滤波,并实时计算出每一张图像的灰度直方图,提取煤炭和岩石的特征区别,从而实现对综放工作面的控制.通过Matlab仿真和实际测试结果表明:检测...     

JPEG隐密分析中的重压缩检测

重压缩检测是多级隐密分析中关键的预处理部分,高准确率的重压缩检测是隐密分析获得更高性能的重要前提条件.深入研究了重压缩对于JPEG图像各种特征的影响,基于此提出了一种融合直方图分布特征、Benford特征、DFT特征的重压缩检测算法.仿真实验表明,该算法具有更高的检测率,能够适用于JPEG多级隐密分析中的重压缩检测.     

基于先验信息的运动物体分割与跟踪

提出一种基于先验信息的运动物体分割与跟踪算法。该算法假设帧间运动物体颜色直方图和大小等信息是相对不变的,利用动态规划思想最小化当前帧目标物体颜色直方图和大小与已知目标物体颜色直方图和大小信息的差距,从而找到较准确的目标物体轮廓。与梯度向量流算法相比,该算法对初始轮廓的鲁棒性较好,能在复杂的背景中找到物体轮廓。     

基于直方图规定化的抗几何攻击数字水印算法

提出一种基于严格直方图规定化的抗几何攻击数字水印算法。该算法基于图像块信息熵与边缘检测结果,选择图像最大的平坦区域,利用严格直方图规定化将图像平坦区域的直方图规定化为特定形状,为了提高水印检测精度与嵌入图像的保真度,选择锯齿状直方图作为水印信息。实验表明,该算法嵌入水印后的图像具有很好的保真度,对几何攻击、噪声污染、JPEG压缩、线性和非线性滤波有较好的鲁棒性。     

基于联合特征直方图的均值漂移目标跟踪算法

针对单一颜色特征跟踪性能差的缺点, 提出一种基于联合特征直方图的均值漂移目标跟踪算法. 采用颜色、边缘、运动3 个具有一定互补性的信息进行联合概率跟踪, 以提高目标模型的描述能力; 利用运动信息修正颜色和边缘模型核函数, 用以克服背景颜色、轮廓对跟踪效果的影响; 根据各特征所占权重, 运用自适应融合法生成关联特征直方图, 并将所构建的目标模型融合到mean shift 跟踪框架中, 实现目标跟踪. 实验结果表明, 所提出的算法具有较高的准确性.