基于分辨率和矩阵分解的数字水印算法

提出了一种结合分辨率变化和矩阵分解的数字图像水印算法。实验结果证明，该算法对滤波、压缩、噪声等有较好的鲁棒性，对几何变形和裁剪也有一定的抵抗力。     

基于特征脸空间重建的彩色人脸检测方法

提出的人脸检测方法利用人类肤色在色度空间分布的稳定性，检测出图像中的皮肤区域，然后将其在特征脸空间中投影，重建，通过求重建图像的信噪比进行判断。实验结果证明了方法的有效性。     

基于不变矩的人脸识别方法的研究

人脸识别是模式识别与计算机视觉领域中的一个重要的研究课题 ,在公安、交通、银行、海关以及安全系统等领域有着广泛的应用前景。该文提出了一种基于小波及不变矩矢量的人脸识别方法。利用小波变换减小或消除了表情因素对人脸识别的影响 ,然后利用不变矩矢量作为人脸的特征来进行人脸识别。我们采用了支持向量机和最近邻分类器作为分类器 ,在ORL人脸数据库的基础上进行了测试。实验取得了良好的效果 ,证实了算法的有效性。     

一种新颖的基于LDA的人脸识别方法

提出一种基于离散余弦变换(DCT)与．LDA相结合的人脸识别方法，首先利用DCT将图像进行降维，然后在低维空间中利用LDA进行特征提取。利用ORL人脸数据库和我们上海交通大学图像处理与模式识别研究所的人脸数据库进行测试，实验结果分别得到了97．5％和92．6％的正确识别率，表明它可以和其他方法相比较。     

实时矩形交通限速标志识别系统

交通限速标志识别系统是汽车辅助驾驶系统的一项重要组成部分,本文提出了一种实时矩形交通标志识别系统.首先采用多尺度多区域的局部二值模式（LBP）特征训练Adaboost分类器进行交通限速标志的检测,然后利用线性预测的算法进行标志跟踪.识别预处理阶段,首先采用投影分析的方法对交通标志进行旋转校正,然后采用基于积分图的自适应二值化方法将图像进行二值化,再利用连通区域标记方法得到包含限速标志数字的最小矩形区域.识别时首先采用主元分析（PCA）进行特征向量提取,然后用聚类的方法构建二叉树的线性支持向量机进行分类识别.在普通笔记本电脑系统配置下,通过大量的实际道路场景的视频数据测试,系统取得了98.3%的正确识别率,平均处理速度达16帧/s.     

基于广义对称变换的人脸检测和面部特征提取

该文提出了一种基于广义对称变换的从具有复杂背景的彩色图像中进行人脸检测的方法，它首先利用人类肤色在色度空间分布的稳定性，检测出图像中的皮肤区域，通过先验知识进行甄别，选出候选人脸区域，然后根据在人脸图像中人的双眼具有的高对称性，利用广义对称变换来求得具有高对称性的点即为双眼的位置，最后采用通用人眼图像进行模板匹配来验证，实验证明，该方法具有良好的效果。