视频监控系统中的运动目标分类技术研究

基于视频的运动分析是近年来计算机视觉领域备受关注的研究方向.提出了一种用于视频监控系统的运动目标分类算法,可以将运动目标分类为几种事先定义好的类别:人、人群、汽车、自行车.定义了运动目标的几种简单有效的形状特征,并选择基于小样本学习理论的支持向量机对不同目标进行分类.最后,提出隔帧分类的思想并描述了几种提高分类效率的方法,以满足实时性要求.实验证明该方法能较好地区分人、人群、车、自行车等目标.     

一种基于极坐标下分块的商标图像检索新方法

商标图像的分块检索是将图像分块后利用全局和局部图像特征来检索商标图像.针对现有的四叉树分块方法的不足,提出了一种极坐标下的分块检索方法.首先对商标图像进行归一化处理,以目标对象的最小外接圆作为目标区域;在极坐标下将图像分块,计算形状直方图;最后采用新的相似性度量方法计算图像间距离,实现商标图像的准确检索.实验证明,该方法具有良好的平移、缩放、旋转和镜像不变性,得到的检索结果能很好地符合人的视觉感受.     

基于自适应色彩聚类和上下文信息的自然场景文本检测

自然场景文本检测是图像内容分析和理解的重要前提.本文提出一种基于自适应色彩聚类和上下文信息分析的方法,用于检测自然场景图像文本.首先,将层次聚类和参数自学习策略结合,设计一种自适应色彩聚类方法,提取图像中的候选字符.该自适应色彩聚类方法能针对不同图像自动学习权重阈值,有较好的字符召回率.然后,利用文本中字符成行出现的性质,设计一种基于上下文信息的字符验证策略,既能保证较高字符召回率,也能有效移除非文本字符.最后,合并字符构建文本行,并通过后处理得到文本检测结果.在ICDAR2013公共数据集上的实验结果表明：本文分别获得74.17%的召回率,83.40%的准确率和78.52%的F得分.与其他文本检测方法相比,本文获得了较好的文本检测性能,说明本文方法的优越性.     

基于高分辨率网络的自监督单目深度估计方法

使用深度学习方法进行单目深度估计时,由于使用多级下采样会出现重建结果细节信息缺失、边缘轮廓模糊等问题.为此,提出一种基于高分辨率网络的自监督单目深度估计方法.首先,通过并行连接使得特征图在编码过程中始终保持高分辨率表示,以充分地保留细节信息;其次,为了提高编码器的学习能力,在编码部分引入注意力模块,对图像特征进行筛选和提炼;最后,针对深度估计的多义性问题,利用非相邻帧图像之间的一致性,设计了一种有效的损失函数,并使用可靠性掩膜来消除动点和遮挡点的干扰.在TensorFlow框架下采用KITTI和Cityscapes数据集进行实验,实验结果表明,与已有深度估计方法相比,该方法不仅能够保留预测深度的边缘信息,而且能够提高预测深度的准确性,可达到0.119的平均相对误差.