基于RPCA的皮革图像缺陷检测

提出了一种皮革视觉缺陷检测算法.通过分析皮革图像的低秩特征,将皮革图像缺陷检测问题转变为从低秩背景图像中分离稀疏矩阵图像.首先采用Gaussian高通滤波器对图像进行了预处理,然后利用鲁棒性主成成分分析(RPCA)对图像进行低秩稀疏分解,并采用效率较高的非精确增广拉格朗日乘子法(IALM)求解.对分解后的稀疏图像进行了后处理,最终在二值图像中获得缺陷的形状和位置.该算法的效率及准确率已经在实验中进行了验证,并与现有算法进行了比较.实验表明,该算法可以用来检测各种不同种类和大小的缺陷,检测准确率高且能够提供完整的缺陷掩模.     

结合低秩和结构化稀疏的大雾图像小目标检测

针对传统的低秩稀疏分解模型不能直接应用到单幅图像进行目标检测,且忽略了目标像素的空间结构性导致检测精度不高等问题,提出一种基于低秩和结构化稀疏的单幅大雾图像小目标检测算法。首先,对原始大雾图像进行预处理得到由局部子图像构成的大雾补片图像,将小目标检测问题转化为低秩和稀疏分解问题。然后,考虑到目标像素间的空间结构关系,在对大雾补片图像进行矩阵分解时,引入结构化稀疏诱导范数对目标进行约束。最后,将矩阵分解得到的补片图像进行后处理得到背景图像和目标图像。通过对单幅大雾图像实验仿真表明,所提算法确保了小目标检测的完整性并且提高了检测精度。     

基于背景字典构造的稀疏表示高光谱目标检测

针对现有基于稀疏表示的目标检测算法采用同心双窗口构建背景字典的过程中,目标像元将会对背景字典产生干扰的问题,提出基于背景字典构造的稀疏表示高光谱目标检测算法.该算法将高光谱图像分解成低秩背景和稀疏目标,引入目标字典作为稀疏目标的先验信息,更好地分离目标和背景,构建纯净背景字典.通过在4个公开高光谱图像数据集上仿真分析,...     

图像稀疏表示的结构自适应子空间匹配追踪算法研究

如何设计高效的图像稀疏表示模型及其分解算法是稀疏表示领域的研究热点.文中首先构建了图像的结构自适应多成分稀疏表示模型,该模型采用相对阈值标准对图像进行结构自适应的四叉树区域剖分,并将其分类为平滑、边缘和纹理结构的同性区域,构建与其结构形态相一致的多成分字典进行表示.进一步提出了一种结构自适应的子空间匹配追踪图像稀疏分解算法,将每一区域只在与其结构类型相一致的单一结构类型子成分字典中进行低维子空间搜索,降低了图像维数与字典搜索复杂度,提高了稀疏分解效率.实验结果验证了文中算法的有效性.     

基于低秩矩阵二元分解的快速显著性目标检测算法

近年来,基于矩阵低秩表示模型的图像显著性目标检测受到了广泛关注。在传统模型中通常对秩最小化问题进行凸松弛,即引入最小化核范数将原始输入图像分解为低秩矩阵和稀疏矩阵。但是,这种方法在每次迭代中必须执行矩阵奇异值分解（SVD）,计算复杂度较高。为此,本文提出了一种低秩矩阵双因子分解和结构化稀疏矩阵分解联合优化模型,并应用于显著性目标检测。算法不仅利用低秩矩阵双因子分解和交替方向法（ADM）来降低时间开销,而且引入分层稀疏正则化刻画稀疏矩阵中元素之间的空间关系。此外,所提算法能够无缝集成高层先验知识指导矩阵分解过程。实验结果表明,提出模型和算法的检测性能优于当前主流无监督显著性目标检测算法,且具有较低的时间复杂度。     

基于局部特征和稀疏表示的图像目标检测算法

传统的基于局部特征的图像目标检测算法具有对遮挡和旋转敏感、检测精度不高以及运算速度慢的特点,为了改进该算法的性能,提出了一种将图像局部特征应用于稀疏表示理论的图像目标检测算法。该算法利用随机树的方式有监督地学习样本图像的局部特征形成字典,通过学习好的字典和测试图像的子块来预测图像中目标的中心位置,以此寻求待检测图像稀疏的表示,从而实现对图像中感兴趣目标的检测。实验结果表明,该算法对目标的遮挡、旋转和复杂背景有很好的鲁棒性,而且检测精度和运算速度相对于同类经典算法均有提高。     

稀疏特征自适应的彩色图像隐写

为了提高稀疏域隐写的性能,提出一种基于图像成分的稀疏域隐写算法.首先构造2个字典,分别用于稀疏表示图像的分片平滑成分(卡通成分)和纹理成分,并给出了2种构造字典的方法,一种是利用现有数学模型,另一种是利用K-SVD算法进行自适应学习;然后结合2个字典对彩色图像的R,G,B通道进行稀疏分解,分别获得2种图像成分的稀疏表示系数;最后将秘密信息嵌入到其中2个通道的非零表示系数中,并优先选择纹理成分稀疏表示系数,另一通道则用于保存分解路径.实验结果证明,该算法在获得较高视觉质量的同时,比其他稀疏域隐写算法具有更强的抗隐写分析能力和更好的鲁棒性.     

快速图像调和稀疏分解模型及其应用

首先提出一种图像调和稀疏分解(HSID)模型,用于将一幅图像分解为调和分量和稀疏分量.然后提出基于增广拉格朗日交替方向法(ALADM)的HSID求解算法(HSID_ALADM),算法每次迭代的主要计算量为矩阵的快速傅氏变换,因此HSID_ALADM快速高效.将HSID_ALADM用于红外图像分解,所得的调和分量可视为图像背景,而其稀疏分量可视为图像中的目标分量,通过搜索稀疏分量中的局部能量极值,可检测出红外图像中的小目标.HSID_ALADM亦可直接用于图像补全与修复.实际的红外图像目标检测及图像补全与修复实验表明HSID_ALADM性能良好.     

基于矩阵分解的海洋SAR图像舰船检测

针对海洋原始图像与低秩和稀疏矩阵分解模型数据结构不一致的问题,本文提出一种新的基于矩阵分解的海洋SAR图像舰船检测方法。首先该方法需对结构化相似的海洋SAR图像进行重组;然后根据重组矩阵特性适应性设计一个分解精度更高、分解速度更快的新矩阵分解模型,并利用增广拉格朗日乘子法求解模型,在不依赖任何杂波模型和检测统计量的前提下,实现代表舰船目标的稀疏成分的提取;最后利用形态学处理进行优化,实现海洋SAR图像舰船目标的检测。基于高分三号SAR卫星数据的实验结果表明,相比已有的基于鲁棒主成分分析的舰船检测方法,本文方法在处理复杂海况时,能更快速度地以较好的形状从海杂波中准确提取舰船目标,具有更好的鲁棒性。     

基于低秩表示动态更新投影的在线运动目标检测

视频图像中运动目标检测是机器视觉领域的重要研究内容,旨在将序列图像中的背景和前景进行有效分离。在研究几种典型运动目标检测算法的基础上,提出了一种基于低秩表示动态更新投影的在线运动目标检测算法。采用低秩表示方法对若干连续视频帧进行低秩分解,并将分解所获得的低秩部分对应的左奇异值矩阵的正交补引为投影矩阵;再构建投影模型,拟合出数据的稀疏前景;最后采用视频分段分析法则对投影矩阵进行动态更新,从而保证所分离的背景以及前景的有效性。在Curtain等多个视频数据库上与其他算法进行了对比实验,实验结果表明所提算法具有很好的检测效果,对复杂的运动前景和动态背景的处理表现出很强的鲁棒性。     

计算机安全漏洞检测技术综述

由于信息系统已被广泛应用到国家的各个领域,信息系统的安全显得尤为重要。计算机安全漏洞已经成为信息系统的最主要的威胁之一,因此发现信息系统的漏洞检测技术也成为了目前的研究热点。文章对目前漏洞检测技术中的静态检测技术、动态检测技术和混合检测技术进行了概述,并对各种技术的优缺点进行了比较分析。     

大型雷电定位系统中实时自适应联合检测算法

雷电电磁辐射的持续时间具有随机性。采用能量法检测雷电数据块,当信号长度远短于数据块长度时,将会产生噪声淹没信号现象而引起检测概率降低的问题。发现可利用峰度来描述含有短雷电信号的数据块的波形特征,而且能量块检测与特征检测具有互补特性。为了提高检测概率,将能量块检测和特征检测相结合,利用自动筛选思想和删余检测技术实时估计背景噪声,提出了实时自适应联合雷电检测算法。通过对实采的雷电数据进行实验,结果表明,所提出的检测算法能够明显提高检测概率,表明了其有效性和实用性。     

入侵检测技术的研究与进展

入侵检测系统(IDS)作为一门新兴的安全技术，是网络安全系统中的重要组成部分。该文阐述了入侵检测系统的基本原理和功能模块，从数据源、检测方法和检测定时三个方面描述了入侵检测系统的分类，并对目前国内外入侵检测技术的研究现状作了介绍和分析。随着计算机技术和网络技术的高速发展，海量存储和高带宽的传输技术，都使得集中式的入侵检测越来越不能满足系统需求。由此指出，分布式入侵检测(DID)必将逐渐成为入侵检测乃至整个网络安全领域的研究重点，为进行入侵检测技术的研究提供一定的技术和理论依据。     

视频序列中运动对象检测技术的研究现状与展望*

将运动对象检测技术分为变化检测、运动检测和特征检测三类,介绍了各类技术的思想,对现有方法进行了归类,指出各方法的本质区别,从理论和实验两方面剖析其优势和不足并指出了适用场合。讨论了目前视频运动对象检测技术存在的问题,展望了未来的发展方向。     

一种混合式网络入侵检测系统

入侵检测系统通常采用单一的检测模式,难以有效地处理漏报和误报问题。该文分析不同类型网络流量的分布特征,提出一种将异常检测和误用检测相结合的混合式网络入侵检测系统,从总体上克服了单一模式的不足。实验结果表明,该方法能有效地提高入侵检测系统的检测率和准确率。     

智能入侵检测技术述评

入侵检测是网络安全技术研究的一个新方向,入侵检测技术是入侵检测系统(IDS)的核心。智能入侵检测技术由于其具有自学习、自适应等特点,已经成为目前的研究热点。文章首先简述了IDS的发展历史背景及其重要性,概要介绍了IDS常用的两类检测技术,详细介绍了几种常用的智能入侵检测技术,指出目前的智能检测技术存在的不足及其今后的发展趋势。     

基于Hamming网络的入侵检测技术的研究

分析了异常和误用入侵检测技术存在的一些问题,并结合神经网络的原理,提出了一个新的基于Hamming网络的入侵检测技术。该技术改善了基于特征检测算法中存在的不足,提高了对未知入侵类型的检测能力,并对Hamming网络入侵检测技术进行了分析和测试。     

司机疲劳驾驶实时检测系统设计

司机疲劳驾驶实时检测系统在实际应用中有很重要的意义.设计了一个利用图像分析的方法,通过测量PERCLOS指标值来进行疲劳判断的该类系统.系统首先对图像进行预处理,然后采用基于YCbCr颜色空间肤色模型进行人脸粗定位,根据人脸特征,逐次进行人眼区域缩小;最后通过对边缘信息进行先验知识结合积分投影的方法进行人眼定位和闭合度测量.考虑到视频图像序列帧与帧之间的相关性,采用线性运动预测的方法对人眼进行跟踪,减少了系统的运算量.实验结果表明系统能实时、准确地反映司机的疲劳状态.     

网络入侵检测技术综述

入侵检测工作应在计算机网络系统中的关键节点上。介绍入侵检测的基本概念,阐述两类基本的检测技术,详细地论述了入侵检测过程及检测技术面临的挑战与发展趋势。     

A method of detecting and tracking irises and eyelids in video

We locate the eye corners, eyelids, and irises in every frame of an image sequence, and analyze the movements of the irises and eyelids to determine changes in gaze direction and blinking, respectively. Using simple models for the motions of the head and eyes, we determine the head-independent motions of the irises and eyelids by stabilizing for the head motion. The head-independent motions of the irises can be used to determine behaviors like saccades and smooth pursuit. Tracking the upper eyelid and using the distance between its apex and the center of the iris, we detect instances of eye closure during blinking. In experiments on two short image sequences, in one of which the subject was wearing glasses, we successfully located the irises in every frame in which the eyes were fully or partially open, and successfully located the eyelids 80% of the time. When motion information in the form of normal flow was used, the irises were successfully tracked in every frame in which the eyes were fully or partially open, and the eyelids were successfully located and tracked 90% of the time.