人脸表情识别研究进展

随着计算机视觉的发展和人工智能产业的兴起,人脸表情识别技术在人工智能产业有着广泛的应用需求.人脸表情识别在传统机器学习算法下对环境及姿态的改变不具备良好的鲁棒性,而且识别精度也达不到实际应用的要求.计算机和图像处理器等硬件性能的提升,以大数据为核心的深度学习算法得到快速发展,人脸表情识别技术开始趋于在深度学习算法上研究...     

面向图像篡改取证的多特征融合U形深度网络

随着图像篡改工具的智能化发展,图像篡改不再局限于拼接、移除等某一具体的类型,往往包含多种篡改类型及其组合操作,使得图像篡改取证工作更具挑战性。提出一种端到端的多特征融合U形深度网络,利用编解码网络提取篡改区域与真实区域之间的对比度差异、边缘差异等篡改痕迹,并使用富隐写模型卷积层获取伪造图像的噪声分布不规律信息,从而在无预处理的情况下实现可疑区域的检测并分割出高置信度的篡改区域。在此基础上,使用特征提取模块获取融合的篡改特征,在融合定位模块中利用分级监督策略融合不同分辨率提取的篡改特征,以准确定位篡改区域,实现篡改区域检测与像素级的分割。实验结果表明,基于所提网络的图像篡改取证方法在NIST16和CASIA数据库上的F1值分别为0.841和0.605,与基于MFCN、RGB-N、MANTRA-net等网络的图像篡改取证方法相比,有较优的检测性能和较高的实时性,且对JPEG压缩、缩放等处理具有更强的鲁棒性。     

基于多特征优选的图像拼接算法及系统设计

以无人机为平台的桥梁巡检方案能够减少人工、避免安全隐患、提高效率,为了解决该系统中图像拼接实时性和拼接质量之间的矛盾,本文提出一种基于多特征优选的图像拼接算法,并设计开发出了一套基于无人机桥梁巡检的图像采集拼接子系统,先利用简单特征对图像流进行快筛,然后利用复杂特征来保持准确率,并提高系统的鲁棒性,最后通过性能指标对图像拼接质量进行调节.在实验中,针对处理速度、准确率和鲁棒性等各方面因素,本文算法平均达到了83.34％的特征提取准确率.在调节系统性能指标后,图像拼接取得了满意的效果,具有一定实用价值.     

浅谈公路工程机械作业效率

结合施工实践，从费用结算、现场管理、后勤保障、安全生产等几个方面就如何合理、高效地使用施工机械进行了较充分的论述，并指出合理、高效地使用施工机械对加快施工进度和成本控制都有极其重要的意义。     

基于纹理免疫的JPEG预压缩图像降尺度因子检测

图像编辑工具的普及导致JPEG图像越来越容易被篡改,其中重采样操作方法通过几何变换能够使伪造的图像更加逼真,因此对JPEG图像进行重采样检测至关重要。传统的光谱分析法依据差分图像相邻极值的间隔遵循几何分布,以及在直方图上的峰值呈现周期性,通过峰值分析对下采样因子进行估计,但由于图像纹理统计特征的周期性干扰了直方图的提取,导致检测准确性较低。提出一种用于JPEG预压缩图像降尺度因子检测的纹理免疫块效应分析算法,利用快速导向滤波对图像进行预处理,并去除图像的纹理和噪声。使用Canny算子对滤波后的图像进行边缘检测,以减轻周期性边缘的干扰,对图像进行交叉差分,从而凸显块效应,提高JPEG图像降尺度因子估计的准确性。在此基础上,结合极大似然估计和谱分析得出降尺度因子的估计值,减小估计误差。实验结果表明,该算法能有效削弱图像纹理对重采样估计的影响,具有较强的纹理免疫能力。     

几何约束下噪声一致性的图像拼接篡改检测

将以图像块为单位的噪声水平估计方法应用在图像篡改定位时,会导致分割边缘呈锯齿状并降低边缘定位准确率。针对该问题,文中提出了一种基于几何约束和噪声一致性分析的图像拼接取证算法。采用基于统计的噪声水平估计与K-means算法对每个图像块实现初步检测定位,提取初步拼接区域边缘的点集合,并以其每个点为中心,依次在边缘图上进行方形范围搜索,拼接区域边缘。随后,利用几何约束筛选算法选择疑似篡改边缘点来定位篡改区域。相较于现有算法,在Columbia上正确检测率相同的情况下,采用文中方法可将错误检测率降低12.7%,并降低算法复杂度。