融合单演特征和CS-LBP的单样本人脸识别

针对单样本情况下传统人脸识别方法识别效果不佳的问题,提出一种融合单演幅值、相位和方向的单演中心对称幅值相位方向模式（MCSLBP）的人脸识别方法。首先采用中心对称局部二值模式（CS-LBP）对同一尺度下的单演幅值进行编码,并将单演相位量化到4个区间进行编码,同时对单演水平方向和垂直方向进行二值编码,然后将三者融合成MCSLBP特征;最后对不同单演尺度空间中的MCSLBP模式图进行分块,提取每一小块的直方图特征并串联后用最近邻分类器进行分类识别。在CAS-PEAL和AR人脸库上的实验结果表明,MCSLBP方法对具有光照、表情和遮挡变化的单样本人脸识别具有较好的识别效果。     

拉普拉斯滤波结合CS-LBP的单样本人脸识别

针对传统的人脸识别算法在单训练样本的情况下识别率不佳的情况,提出一种结合拉普拉斯滤波与中心对称局部二值模式的人脸识别算法（LFCLBP）。对原始人脸图像进行拉普拉斯滤波处理;然后对图像提取梯度幅值和梯度相位信息,对梯度幅值用CS-LBP算子编码,再将梯度相位量化到16个区间进行编码,将二者融合成人脸图像的LFCLBP特征;分块统计直方图特征,将所有分块的直方图串联起来作为人脸图像的特征向量,并用最近邻分类器识别。在YALE人脸库和AR人脸库上进行测试,测试结果表明该算法有效,在光照变化、表情变化和部分遮挡等环境下对单样本人脸图像具有较好的识别效果。     

基于可见光辐射特性的垃圾焚烧炉膛火焰温度测量方法与装备

火焰温度是表征垃圾焚烧炉炉膛内燃烧状态的最重要参数之一，测量火焰温度已成为燃烧诊断的主要方式。本文基于城镇生活垃圾火焰特性和CCD图像技术，将图像处理技术、图像标定以及辐射测温原理有机结合，提出一种基于可见光辐射特性的垃圾焚烧炉膛火焰温度测量方法与装备，并将该方法应用于生物质火焰实验以检测其测温精度。结果表明，该图像测温法的测量结果准确性较高，与热电偶测量值的误差小于5%。该方法可以得到焚烧炉火焰的二维温度场分布，具有快速响应、适应能力强、应用范围广等优点。