基于视觉注意模型化计算的行人目标检测

提出一种用于行人目标检测的视觉注意模型化计算方法。在提取行人目标显著表象特征的基础上,通过多尺度分解后,各尺度图像之间的差减与归一化运算构成显著图;同时,根据肤色高斯似然计算模型,提取行人目标特有的皮肤颜色特征图,再通过分块图像中分类像素点累计计数与阈值化均值滤波相结合的方法精化肤色提取结果以构成导引图;进而提出一种将显著图与导引图通过有偏置的加权整合策略实现目标区域的准确预测。通过Penn-Fudan行人数据库和实拍视频的实验结果表明,所提方法的检测准确率优于现有其他计算模型,且相对传统目标检测算法,能够大幅度减少时间开销,提高检测效率。     

一种基于P稳定局部敏感哈希算法的相似人脸检索系统设计

针对智能移动终端、移动机器人安防巡检等应用需求,本文提出了一种基于P稳定局部哈希算法的相似人脸检索系统设计。首先,采用基于局部组合二值特征检测图像中的人脸。进而,通过深度自编码神经网络提取人脸特征。最后,基于所提取的图像的人脸区域特征使用稳定分布的局部敏感哈希算法对每幅图像构建高效索引。实验表明,本文所设计的相似人脸检索系统处理一幅图像的时间约400 ms,能满足实际应用需求,且返回检测结果的误检率低于经典AdaBoost算法。