复杂背景的人脸检测方法

由于原始的Adaboost方法在复杂图片上检测人脸效果不够理想,所以提出了一种能够处理复杂背景图片的人脸检测方法,即基于肤色的Adaboost检测方法。该方法具有肤色分割的检测率高、适应性强和AdaBoost算法检测速度快等优点。首先,通过人脸肤色的统计特征对图像进行肤色分割,得到候选人脸区域;然后使用经过训练的AdaBoost算法级联分类器对候选人脸区域进行检测,最终得到精确定位的人脸。经过实丐令证明,基于肤色分割的Adaboost人脸检测方法比原始的Adaboost方法在鲁棒性上有了很大提高。     

图像阈值自动选取算法的C＋＋实现

图像分割是运动目标检测与跟踪技术必须要解决的问题,在很多时候它涉及到图像阈值的选取。文章采用的算法首先计算图像中不同区域的灰度均值,结合最小差值条件,反复修订由计算所得的阈值,从而达到自动选优的目的。在此基础上,文章进一步给出了用C＋＋语言实现算法的关键代码。测试表明此方法选择阈值简便实用,图像的二值化效果良好。     

基于径向基函数的曲面重建算法

针对基于传统径向基函数的数据插值方法在重建大量数据点云曲面时的困难,提出将数据点先分割再分别重建的方法.将点云的包围盒沿坐标轴分割,两两合并相邻的方块,使得方块相互重叠且覆盖整个包围盒.对每个包围盒内的点用径向基函数方法插值,利用窗口函数将每个函数限制在各小方盒内求和得到最终的整体插值曲面.借助MC（marching cubes）方法得到三角网格曲面.每个方块内点云的重建过程可以并行实现,因此该方法非常适用于对重建效率要求较高的场合.     

多支持向量机的乳腺肿瘤识别

针对乳腺肿块具有大小不固定和个体差异等特性,提出了一种多支持向量机对乳腺肿块的识别方法.选择八个方向上的支持向量生成分类器,选取高斯核函数作为核函数,其中取σ=30时分割正确率达到97.3%.表明多支持向量机应用于乳腺肿块识别可以获得较好的识别效果,为进一步的医学诊断提供可靠的依据.     

手背静脉图像的降噪和分割研究

手背静脉识别是一种新兴的生物特征识别技术。根据手背静脉图像的特点,对静脉图像预处理进行了研究。静脉图像预处理分为图像的降噪和静脉图像的分割两部分。提出了一种混合噪声滤除算法,在判断出的脉冲噪声基础上,根据连通性去掉被误判成脉冲噪声的边缘,有效地滤除了静脉图像中的脉冲噪声和高斯噪声,且较好地保护了静脉图像的细节特征;采用了局部动态阈值算法NIBlack算法对图像进行分割。很好的提取出了手背静脉。     

基于改进型类间方差分割的红外目标提取算法

文章对最大类间方差法进行了改进,利用计算图像类间方差的约束条件,通过构造罚函数,把求最大类间方差问题转换为求带约束条件的函数最优解问题,再用迭代法对图像进行分割,从而有效地弥补了最大类间方差法对图像噪音和目标大小敏感不足。仿真实验结果表明,该方法效果良好。     

基于视觉注意力模型的红外人体图像兴趣区域提取*

由于红外人体图像所处背景的复杂性,使用阈值分割定位红外人体图像往往把大量的非人体图像一起分离出来,这给后续工作带来了巨大的计算量.研究了红外人体图像的典型特点和人眼视觉判断人体轮廓图像的敏感特征,使用该特征建立了简单的人眼视觉对人体的注意力模型,并构建特征判别概率函数,对待定目标进行概率的估算,最终使用该模型快速地剔除非人体红外图像的干扰,并准确地定位人体兴趣区域.     

一种基于Multiway cut的多对象图像分割*

多对象分割是图像处理中的一个难题,基于Multiway cut的图像分割是一种人工交互式多对象分割方法,能够实现图像的粗分割和精确分割。使用分水岭分割图像,把图像分割为属性相似的小区域;根据交互建立节点层次图,构建带权无向网络;不同层次的节点参与不同的运算,采用Multiway cut迭代分割;交互和分割可以多次执行,直至满足用户的要求。实验结果表明,该方法人工参与方便,准确度得到提高,速度满足现场操作的要求。     

指纹图像的自适应方差分割法

指纹图像分割的目的是从图像背景中分离出有用的指纹区域。灰度方差法是一种简单快速的指纹图像分割算法,本文给出一种自适应阈值的灰度方差分割法。实验表明,本文方法选取的分割阈值能够较好的分离出指纹图像的前景和背景,是一种有效的指纹图像分割算法。     

基于深度相机的手腕识别与掌心估测算法(HHME2013-ID51)

当手和手臂都进入深度相机所设定的有效深度范围时,它们将被作为一个整体来提取,若处理时也把它们作为一个整体,这可能会影响手势交互的一些重要算法,如掌心估测,手朝向估测,手的跟踪等。本文分析了手腕的运动特征和手的轮廓特点,并利用内切矩形的几何特征,提出了手腕识别算法来分割手与手臂;为了提高掌心估测算法的性能,本文分析了锐角三角形和最大内切圆的几何特征,并结合手势交互的特点,提出了新的掌心估测算法。经实验证明,手腕识别算法能较好地分割出手与手臂,新的掌心估测算法较之原算法在性能上有显著提高。