基于自适应阈值设置的运动目标检测算法

提出一种基于自适应阈值设置的运动目标检测算法,该算法不同干传统的全局阈值设置方法,而是利用核密度对背景像素点进行密度估计,给出一种新的全局和局部阈值相结合的自适应阈值设置方法。该方法考虑不同位置的像素颜色分布复杂度不同,针对每个像素点自适应设置局部阈值,能克服全局阈值的不足,提高检测的精度。对多个标准视频进行实验,实验结果证明了该算法的有效性。     

采用图割及协同训练的动态人影检测方法

随着无人飞行器的迅猛发展,根据顶视状态下的行人动态阴影生物特征进行人物验证和行为识别成为一个重要的发展方向,而从低空无人飞行器平台获取行人动态阴影生物特征成为一个更具有挑战性的研究热点。现有的阴影提取方法大多基于固定摄像头,并不适用于运动平台。联合机器学习和图切割理论,提出了一种新的针对低空无人飞行器平台的动态人影检测方法。根据像素特征和区域特征构建协同训练的两个独立视图,以SVM为分类器,采用机器学习的方法对阴影生物特征进行半自动提取,根据上述运动结果构建最小能量方程的数据项,根据图像的梯度特征构建能量方程的约束项,运用图切割理论对上述提取结果进行优化。实验结果表明,所提出的方法比单纯的协同训练方法具有更好的效果,可进一步优化低空无人飞行器平台下所获取的阴影生物特征质量。     

一种面向视觉注意区域检测的运动分割方法*

结合视觉显著区检测的特点,本文提出一种面向视觉注意区域检测的运动分割方法。该方法用一种层次聚类方法将特征点的运动轨迹进行聚类。首先用中值偏移算法扩大了不同类型运动之间特征向量的差距,同时缩小了相同运动类型的差别。继而,用一种无监督聚类算法,将不同类型的运动进行分割,同时自动获得运动分类数。最后利用运动分割结果,提出一种结合空间和颜色采样的运动显著区域生成方法。与以往方法相比,该方法能够将不同类型的运动自动进行分割,生成的视觉注意区域更为准确,而且稳定性大幅提高。实验结果证明了该方法的有效性和稳定性。     

基于时序马尔可夫链的分布式频谱检测

针对无线传感网络中的合作谱检测问题,提出一种基于时序马尔可夫链的分布式频谱检测算法。假定单节点对频谱的感知是一个马尔可夫过程,本地序列检测采用序列概率比测试进行频谱探测,得到本地序列检测值。各个感知节点将检测结果发送到数据融合中心,根据设定门限确定最终检测结果。通过Matlab仿真验证了该算法的时序检测性能。     

用CPLD设计USB1.1 UTMI

在USB收发器基础上设计UTMI时应注意的细节问题,并给出了最后的仿真波形。     

混沌保密通信研究进展

本文概括了基于混沌的三大保密通信技术，重点讨论了几种混沌保密通信新技术的原理以及它的特点，同时给出了混沌保密通信应用与实际还存在的一些需要进一步克服的缺陷并对混沌保密通信应用前景做了展望。     

USB技术在指纹识别门禁系统中的应用

USB总线是一种方便可靠而且快速的数据传输方法。文章介绍了采用USB技术来传递指纹数据和控制门禁开关的指纹识别门禁系统的实现方法,对此系统中的中间传输单元的设计进行了说明。     

基于自适应相似度距离的改进FCM图像分割

为了改善传统FCM算法抗噪性差的问题,提出了基于自适应相似度距离的FCM算法.算法将像素分为两个特征:第一个描述的是像素的内在属性(灰度级特征),第二个描述邻域像素特征(空间特征).在此基础上,基于自适应相似度距离,根据像素在图像中的空间位置决定哪一个特征拥有优先级,对其进行聚类.图像分割结果表明,算法比标准FCM算法有明显改善,具有很好的抗噪性能,取得了更好的分割效果.     

基于双目立体视觉的场景分割方法

提出一种基于双目立体视觉的场景分割方法:首先根据双目立体视觉系统提供的左右视图进行三维场景重构,得到场景的几何深度图,同时利用左视图进行RGB颜色空间到CIELab均匀颜色空间的转换以得到颜色信息;然后将颜色与几何信息构造生成六维向量;最后再将六维向量给到聚类算法中进行分割并对分割的伪影进行消除,得到最终的分割结果.对Middlebury数据集样本场景baby 2实验了6种立体视觉算法和3种聚类技术的不同组合进行的场景分割,从实验结果来看,不同的组合应用所提方法都比传统方法具有更好的分割效果.     

基于语义的体育视频场景分割方法

以网球视频为例,提出一种基于语义的体育视频场景分割方法。基于网球视频的先验知识设计一个具有6个语义场景的分类器,并根据各个场景的视觉特点提取球场地标线连接点、球场颜色、相机运动模式和人物等可感知特征作为特征。利用支持向量机技术对视频镜头进行语义分类,并给出一种利用聚类提取示例的主动学习算法。对大量网球视频进行实验,结果表明该方法能够得到比传统方法更好的效果。