彩色图像人脸特征点定位算法研究

本文提出了一种基于复合局部信息模型的改进Active Shape Model(ASM)算法,并进一步提出了基于人脸特征点Gabor小波特征降维分类的特征点搜索方法,对改进ASM的结果进行精确校正,达到鲁棒精确定位特征点的目的.本文首先对经过Adaboost检测的彩色图像人脸区域进行光照补偿,然后根据眼睛和唇色的色度特性定位双眼和嘴唇中心位置,从而得到较好的人脸特征点的初始位置.在特征点位置搜索中,本文结合肤色概率信息对ASM方法进行了改进,从而提高了仅基于灰度梯度信息的传统ASM方法的鲁棒性和准确性.最后选取改进ASM搜索后的某些特征点一定领域内梯度值较高的点,提取其Gabor小波特征,通过线性判别式分析法(Linear Discriminant Analysis)和最近邻分类法对其进行分类,搜寻最符合训练样本Gabor特征的点作为最佳位置点,修正了ASM的搜索结果,使得搜寻结果更加精确.     

基于多传感器融合的机器人障碍物检测和识别

该文研究了在移动机器人中基于神经网络的多种传感器信息融合技术。通过由CCD摄像机获得的彩色图像与超声波传感器组获得的距离作为辅助视觉系统实现整个视觉系统功能。移动机器人的障碍物检测和识别的可靠性与精度比在任何单一传感器所获得的信息都有很大的提高。     

多传感器信息融合技术研究现状和发展趋势

多传感器信息融合可以避免单一传感器的局限性，获取更多的信息，提高目标识别能力．本文较为全面的介绍了多传感器信息融合技术的背景、概念、控制结构、融合层次的划分等内容，并预测其将来的发展趋势．     

基于聚类算法的统计学习侧面人脸检测

提出了一种新型的基于聚类算法的统计学习侧面人脸检测算法。通过对侧面人脸的各个视角建立分类器,使用新的AdaBoost训练策略,然后应用该聚类算法进行检测结果融合,从而有效检测出人脸。并使用该算法成功解决耳朵检测问题,取得了较好的实验结果。实验表明,该检测算法可以有效地检测出侧面人脸和耳朵,是一种普遍有效的目标检测算法;对282幅侧面人脸图像进行人脸检测,检测率在漏检19个时为93.26%,;对1000包含耳朵的图像进行检测,耳朵检测率在误检个数为61时为91.9%。