基于YOLO v3的交通标志牌检测识别

在无人驾驶和辅助驾驶领域,交通标志牌检测识别是重要的。针对目前基于YOLO的检测方法能够达到实时的检测效果,但在准确率方面有所降低的问题,提出了基于感兴趣区域(ROI)的交通标志牌检测方法。首先根据交通标志牌的颜色特性得到候选区域;再利用交通场景图像规则确定交通标志牌的ROI;最后在交通标志牌的ROI,基于YOLO v3实现对交通标志牌的检测识别。实验结果表明:由于本文提出的方法去除了图像中部分干扰因素,使得算法在检测精度上得到了提升,也能满足实时性的需求,并在无人驾驶车辆上进行了验证。     

基于小波变换的磁瓦表面缺陷检测方法研究

针对磁瓦表面缺陷人工检测时存在效率低、稳定性差的问题,提出一种将小波变换应用于磁瓦表面缺陷检测的视觉检测方法。实验中对随机样品磁瓦和模板正品磁瓦进行相同的处理,对比两者处理过程中采集到的参数来判别实验磁瓦是否存在缺陷。先通过小波去噪处理图像,利用灰度直方图阈值提取图像并二值化,计算对比阈值提取区域匹配相似度;再用Canny边缘检测算法提取出阈值提取区域轮廓边缘,经过形态学操作,计算对比最大轮廓长度,最大轮廓面积和凸凹平均面积;最后通过设定提取特征的合格区间来判别磁瓦是否存在缺陷。实验结果显示,该算法对倒角不合格、偏磨、掉块和起层等缺陷的识别效果较好,可将磁瓦表面存在的显著缺陷准确地检测出来。     

一种实用的标志牌文本提取算法

根据对自然场景图像分割后具有标志牌和背景明显分开等特点,提出了一种基于边框删除的标志牌文本提取算法,首先在二值化图像中采用基于边缘检测和投影算法对标志牌区域进行定位,然后采用边框删除算法提取标志牌文本.大量实验结果表明该方法能够准确定位并提取非规则的标志牌文本.     

交通标识牌字符提取算法

为解决智能交通系统中道路标志牌字符提取问题,提出了一种快速的基于颜色与笔画的新算法。首先采用主元分析方法提取标志牌颜色特征并进行定位,然后对确认后的标志牌区域进行仿射处理,获得容易进行文字提取的图像。最后根据形态学的top hat、skeleton算子以及区域生长等算法得出道路标志牌字符清晰的二值化图像,送OCR软件识别。实验结果显示该算法具有很强的准确性和鲁棒性。     

基于图像配准的食品包装印刷缺陷检测与实现

传统食品包装印刷缺陷检测系统采集的实时图像和标准图像在空间上存在着较大的差异,在缺陷检测前首先要将实时图像与标准图像配准,再进行图像缺陷检测与识别。针对传统检测方法检测时间长、分拣效率低、漏检率高和对人视觉要求高等缺点,在图像增强处理的基础上,提出了一种适用于食品包装印刷缺陷检测的图像配准算法。该算法利用小波变换改进算法对图像边缘进行检测,有效地解决了噪声所产生的误检问题。实验仿真结果表明,该算法具有较高的稳定性和可靠性,能够精确检测出小于0.1 mm的刀丝和拉条等细微缺陷,实现了食品包装印刷品的无损检测。     

冷轧带钢边部孔洞缺陷的检测方法研究

针对冷轧带钢边部孔洞缺陷信息的提取问题,综合在线检测和离线精确提取缺陷信息两方面进行了方案设计。首先在在线检测模块提出了一种自适应区域生长算法对图像进行分割,该法通过最佳熵法与形态学处理相结合实现种子点的自动选择,以替代传统算法中种子点的人工选取,以区域生长结果中最大连通体的面积判断是否存在缺陷;然后在离线模块,分别用块投影直方图匹配特征与Tamura纹理特征对缺陷图像进行缺陷信息提取,综合两种缺陷提取结果,得到缺陷详细信息。针对多幅图像采用提出的算法进行检测,在线部分具有较高的处理速度和缺陷判别率,离线部分实现了对缺陷图像中孔洞个数、每个孔洞面积及位置的定量估计。     

一种新的自然场景标志牌文本提取算法

从复杂的自然场景标志牌图像中提取和识别字符一直是数字图像处理领域的热点问题,目前的求解算法普遍存在提取文本精确度不高,提取率偏低,鲁棒性差等缺点。提出一种高效的文本提取算法,针对标志牌文本图像通常具有较复杂的自然背景等特征,首先对原始图片进行模糊化处理,然后进行Laplacian边缘提取,再对边缘图像进行非文本长边缘的删除,最后根据文本区域的特征进行边缘扫描和连通域分析实现标志牌文本的提取。通过对2003年国际自然场景文本识别竞赛（ICDAR’2003 Robust Reading Competition）中大量图片测试表明,该算法对背景的复杂度、文字语言、颜色、大小字体以及排列方向具有较强的鲁棒性,同时也具有较高的准确率（Precision）和提取率（Recall）。     

产品表面图像中的缺陷自动检测方法研究

仔细设计产品表面缺陷检测的图像识别算法是基于图像处理的产品表面缺陷自动检测系统快速并正确地检测缺陷的关键。以E型磁环表面缺陷的自动检测为例,分析了产品表面图像的特征,用梯度直方图自适应阈值分割的方法对图像进行增强和分割;并提出了一种新的快速识别算法对分割后的目标图像进行检测,实验结果表明了该算法的有效性和实用性。     

基于分块相位一致性的人脸识别算法

针对基于可见光的人脸图像的识别容易受光照和表情变化的影响,人脸的表情变化仅限于局部等问题,以及图像的相位一致性特征不受图像的亮度或对比度影响的特点,提出了一种基于分块相位一致性的人脸识别算法。该算法用log-gabor滤波器对图像进行滤波,利用相位一致性模型提取相位一致性特征图像;对每幅特征图像进行分块主元分析(PCA)处理;融合所有子图像的距离信息,采用最近邻分类器进行分类识别。实验证明该方法具有更好的识别性能。     

基于数字图像处理的玻璃缺陷在线检测系统

研究了一种基于数字图像处理的玻璃缺陷在线检测系统,实现了对玻璃缺陷的实时检测、识别和分类,在缺陷提取上运用的是一种改进的归一化互相关算法,该算法可以显著提高图像的匹配速率和缺陷检测效率,在检测效率上比传统的算法提高了25.7%;在缺陷的识别分类上研究采用的是一种改进的支持向量机算法,该算法在检测精度和效率上都有较大的提高,在缺陷种类的识别上,其准确率可达到95%。     

基于SURF算法的输电线全景图像的特征提取

高压输电线跨距远、线路复杂,在充分分析电力线图像的特殊线性特性的基础上,文章提出了一种采用SURF算法完成输电线全景拼接并利用相位一致性提取线路特征的方法。首先采用SURF算法对部分电力线图片进行配准,并用RANSAC算法剔除错误的特征点对,然后拼接得到输电线全景图,对全景图采用相位一致性方法进行特征检测,最后提取经过标记的完整的单根电力线。对现场拍摄的部分输电线路图像进行了实验,结果提取出了完整、精确的单根电力线,说明该方法能提高输电线路弧垂计算的精度。     

综合颜色和形状的圆形交通标志检测方法

快速、可靠的交通标志检测是对其进行准确识别的前提,以颜色分割为基础,提出了一种基于曲线拟合的圆形交通标志检测算法。首先利用交通标志的颜色特征预分割出潜在的交通标志区域,然后针对圆形交通标志轮廓具有圆形这一关键特征,通过边缘检测并采用非线性最小二乘技术准确的确定出图像中的圆形交通标志区域。实验结果表明了算法的有效性。     

Tableau-based characterization and theorem proving for default logic

In this paper, we present a new method for computing extensions and for deriving formulae from a default theory. It is based on the semantic tableaux method and works for default theories with a finite set of defaults that are formulated over a decidable subset of first-order logic. We prove that all extensions (if any) of a default theory can be produced by constructing the semantic tableau ofone formula built from the general laws and the default consequences. This result allows us to describe an algorithm that provides extensions if there are any, and to decide if there are none. Moreover, the method gives a necessary and sufficient criterion for the existence of extensions of default theories with finitely many defaults provided they are formulated on a decidable subset of FOL.This work was completed while the author was at CNRS, Marseille.     

图像中值滤波快速计算的符号检验法

在研究图像中值滤波及其快速算法的基础上,设计并实现了一种新的基于符号检验改进算法的中值滤波快速算法。该算法不需要对邻域内的像素值进行排序,消除了耗时的数据移动操作,从而提高了图像处理速度;同时,符号检验改进算法使用相对值作为统计量,考虑了两个总体样本完全一致的情况,解决了符号检验法的不足之处;最后将改进的符号检验法应用于图像中值滤波。算法分析与大量实验结果表明,该算法不仅大幅度提高了图像中值滤波速度,并且比其他几种快速算法更大程度地保留了图像的边缘、轮廓及纹理等各种信息。     

“I agree to the terms and conditions”: (How) do users read privacy policies online? An eye-tracking experiment

Privacy policies are widely used by online service providers to regulate the use of personal data they collect, but users often skip on reading them and are unaware of the way information about them is being treated, and how they can control the ways in which that information is collected, stored or shared. Eye tracking methodology was used to test if a default presentation of a policy encourages reading it, and how the document is being read by users. Results show that when a privacy policy is presented by default, participants tend to read it quite carefully, while when given the option to sign their agreement without reading the policy, most participants skip the policy altogether. Surprisingly, participants who actively choose to read the policy spend significantly less time and effort on reading it than participants in the default condition. Finally, default policy presentation was significantly related to understanding user rights and restrictions on the use of personal data.     

全卷积语义分割与物体检测网络

目的 目前主流物体检测算法需要预先划定默认框,通过对默认框的筛选剔除得到物体框。为了保证足够的召回率,就必须要预设足够密集和多尺度的默认框,这就导致了图像中各个区域被重复检测,造成了极大的计算浪费。提出一种不需要划定默认框,实现完全端到端深度学习语义分割及物体检测的多任务深度学习模型（FCDN）,使得检测模型能够在保证精度的同时提高检测速度。方法 首先分析了被检测物体数量不可预知是目前主流物体检测算法需要预先划定默认框的原因,由于目前深度学习物体检测算法都是由图像分类模型拓展而来,被检测数量的无法预知导致无法设置检测模型的输出,为了保证召回率,必须要对足够密集和多尺度的默认框进行分类识别;物体检测任务需要物体的类别信息以实现对不同类物体的识别,也需要物体的边界信息以实现对各个物体的区分、定位;语义分割提取了丰富的物体类别信息,可以根据语义分割图识别物体的种类,同时采用语义分割的思想,设计模块提取图像中物体的边界关键点,结合语义分割图和边界关键点分布图,从而完成物体的识别和定位。结果 为了验证基于语义分割思想的物体检测方法的可行性,训练模型并在VOC（visual object classes）2007 test数据集上进行测试,与目前主流物体检测算法进行性能对比,结果表明,利用新模型可以同时实现语义分割和物体检测任务,在训练样本相同的条件下训练后,其物体检测精度优于经典的物体检测模型;在算法的运行速度上,相比于FCN,减少了8 ms,比较接近于YOLO（you only look once）等快速检测算法。结论 本文提出了一种新的物体检测思路,不再以图像分类为检测基础,不需要对预设的密集且多尺度的默认框进行分类识别;实验结果表明充分利用语义分割提取的丰富信息,根据语义分割图和边界关键点完成物体检测的方法是可行的,该方法避免了对图像的重复检测和计算浪费;同时通过减少语义分割预测的像素点数量来提高检测效率,并通过实验验证简化后的语义分割结果仍足够进行物体检测任务。     

基于对数Gabor的超复数视觉显著性检测算法

为在没有先验知识的情况下准确获取图像显著性目标,提出一种基于对数Gabor滤波器和超复数傅里叶变换的视觉显著性检测算法。利用对数Gabor滤波器模仿人类视觉感受野,对输入图像进行预处理,提取颜色、纹理方向等特征。根据所得特征构造各尺度下的超复数图像,并求其傅里叶变换相位谱,将多尺度超复数相位谱反变换后进行归一化,从而获得视觉显著图。实验结果表明,该算法与传统的算法相比具有更高的准确率,应用于复杂场景下的交通标志检测能取得较好的检测效果。     

基于单演同相幅值模式的人脸识别方法

针对单演信号表述仅利用幅值和方向而忽略相位信息的问题,提出了一种单演同相幅值模式方法。用多尺度的单演滤波器提取人脸的单演幅值和相位信息,将相位量化并根据相位量化的结果对幅值累加和二值编码,从而获得若干张单演同相幅值模式图。将每一张PMMSP图分块并提取直方图特征,用BFLD对特征进行降维。这样能有效提升特征的判别能力并降低算法的时间和空间复杂度。在CAS-PEAL人脸库和AR人脸库上的实验证明了该算法的有效性。     

基于手语视觉单词特征的手语字母识别研究

为有效识别手语字母,提出一种手语视觉单词(SLVW)的识别方法。采用Kinect获取手语字母视频及其深度信息,在深度图像中,通过计算获得手语手势的主轴方向角和质心位置以调整搜索窗口,利用基于深度图像信息的DI_CamShift方法对手势进行跟踪,进而使用基于深度积分图像的Ostu方法分割手势,并提取其尺度不变特征变换数据。将局部特征描述子表示的图像小区域量化生成SLVW,统计一幅手语图像中的视觉单词频率,用词包模型表示手语字母,并用支持向量机进行识别。实验结果表明,该方法不受颜色、光照和阴影的干扰,具有较高的识别准确性和鲁棒性,对复杂背景手语视频中的30个手语字母的平均识别率达到96.21%。     

基于背景像素突变检测的交通标志图像分割

为了提高交通标志图像处理过程的效果与效率,根据交通标志图像色彩饱和度空间的灰度直方图中包含的点灰度与区域灰度信息,提出了一种有效确定交通标志图像全局分割阈值的算法。首先分析了基于交通标志图像色彩饱和度空间灰度直方图的一种倒溯标准差的变化规律;然后在此基础上提出了如何选取全局图像分割阈值的方法,并采集了大量交通标志图像进行实验验证,同时,与另外两种在HIS空间下常用的图像分割方法的分割效果进行了对比;最后对算法中的部分参数与实验结果进行了分析,并指出了下一步的研究方向。该算法是一种有效的交通标志图像阈值选取方法,可推广到图像处理其他方面的应用。