基于深度学习的红外相机视力检测算法

为实现一种智能式的验光系统,针对光反射照相眼部筛查装置提出一种检测瞳孔参数的新方法。该验光方法首先通过多灯光反射照相机获得多张不同角度灯光的人脸图像,通过利用深度学习中Faster-RCNN来实现瞳孔检测,进一步对检测到的瞳孔图像采用阈值分割的方法研究,可以得到新月区域的特征参数,利用特征参数比计算近视度数。通过大量的实验结果表明,该方法不但速度快、稳定性好、精度高,而且还可以转移到移动终端上操作,该方法也是目前唯一结合深度学习实现眼部筛查的方法。     

基于微粒群优化算法的图像阈值分割

本文简要介绍了微粒群优化算法、图像阈值分割原理和方法,将微粒群优化算法应用到图像阈值分割问题中,对最优分割阈值进行全局寻优,并与基于迭代法、Otsu法的阈值图像分割结果进行对比,结果表明微粒群算法优化的分割阈值分割效果更好。将本方法应用到犯罪现场灰尘加层足迹图像的处理中,取得了较好的图像分割效果,为公安技术人员对犯罪现场物证信息后期处理提供了一种新的方法。