地面复杂场景图像相关跟踪算法研究

提出了一种性能良好的快速图像相关跟踪算法，利用视频图像序列帧间及帧内的相关性，采用空间及灰度多尺度分解算法，减少匹配算法的运算量和提高目标定位精度，建立相关跟踪置信度评估、模板自适应刷新、相似目标辨识等准则，有效地提高目标跟踪的稳定性和鲁棒性。实验结果表明，该算法能够较好地实现各种复杂场景条件下的目标稳定跟踪。     

基于分类器判决可靠度估计的最优线性集成方法

多分类器集成的目标是充分利用每一个分类器的长处，既要发挥它们的最佳性能，又能克服单个分类器的弱点，以达到最优的系统识别性能，该文提出一种基于发类器判决可靠度估计的多分类器集成方法，利用各分类器对当前输入样本的判决兵验概率，实时估计它们的分类判决可靠度，并指导集成权重系数的分配，该方法能够使集成权重更灵活地适应不同的输入变化，充分利用每个分类器当前的识别能力，从而获得更好的集成效果，该文结合最小均方误差准则（MSE）下的最优线性集成方法给出了权重模型和训练算法，并与其它的线性集成模型作了比较，实验表明，不论在最优化准则下的最终误差还是在实际识别性能上，作者提出的方法都取得了最好的效果。     

多知识综合判决的字符切分算法

高性能的印刷体文字识别系统中,在单字识别技术比较成熟的条件下,字符切分成为比较关键的环节。字符切分可以看作是对字符边界正确切分位置的一个决策过程,该决策需要同时考虑字符局部的识别情况和全局的上下文关系。该文通过对中日韩三国文字字符切分的研究,提出一种基于多知识综合判决的字符切分算法。该算法成功应用于AsiaOCR项目,对于东方文字中常见的混排英文问题也能很好处理。实验结果表明,和以前的算法相比,新算法在中日韩三国文字识别系统中的切分错误率平均下降50%。     

脱机手写汉字识别的最优采样特征新方法

在脱机手写汉字识别中，笔画形变是造成识别率下降的主要原因，减少笔画形变的影响是提高脱机手写汉字识别率的关键。针对上述问题，提出了最优采样特征。该特征以目前被广泛应用的方向线素特征为基础，在一定的约束条件下，通过移动采样点的位置，可以适应笔画的形变。从而减少特征的类内方差，提高特征的可分性，改进了识别性能。通过在THCHR样本集上进行实验，并对最优采样特征和方向线素特征的实验结果进行比较，验证了最优采样特征的识别率优于方向线索特征。     

基于部件的三维目标检测算法新进展

三维目标检测问题是计算机视觉领域的一个基础而重要的问题, 如何解决部分遮挡、类内变化、复杂背景以及视角变化的问题是这类算法的研究重点. 近年来,随着部分遮挡、类内变化等问题的逐步解决,越来越多的研究者针对视角问题 展开研究.本文对三维目标检测问题进行了较为详细的分析,并且主要针对近几年的 热点问题—视角问题展开讨论,介绍并总结了当前该领域的主要算法. 通过对比说明了各种方法的优势与不足.     

基于最大互信息区域跟踪的人体行为检测算法

人体行为检测问题不仅需要判断行为的类别,而且需要估计行为发生的时间和位置,有重要的现实应用意义. 人体行为检测的主要难点在于参数空间维度高以及背景运动干扰. 针对上述难点,本文提出了一种基于最大互信息区域跟踪的人体行为检测算法. 该算法将行为区域定义为最大互信息矩形区域,采用稠密轨迹作为底层特征,利用随机森林学习轨迹特征与行为类别的互信息函数,利用轨迹的时间连续性对行为区域进行大时间跨度的预测和跟踪. 实验结果表明,该算法不仅能够有效地识别不同类别的行为,而且能够适应现实场景中背景运动的干扰,从而准确地检测和跟踪行为区域.     

多方向线积分的梯度特征

典型的梯度特征包括HOG(梯度方向直方图)、Shapelet及Edgelet等,这些特征被广泛用于目标检测、目标识别、图像检索及场景分类等领域。针对HOG特征运算复杂度高的问题,提出了一种新的多方向线积分的梯度特征(MDIG)。通过避免计算梯度方向并利用积分图,该特征简化了计算过程,提高了计算速度,因而便于在DSP等硬件上实现。实验中新特征被应用于人体头肩检测。实验结果表明当使用AdaBoost算法训练分类器时,该特征的描述能力与HOG相当,同时其计算时间仅为HOG的1/3,整体性能优于HOG。最后,针对梯度特征的适用范围对其未来应用的发展方向进行了讨论。     

多特征局部与全局融合的人脸识别方法

提出一种在分数层上对全局和局部特征进行融合的人脸识别方法。全局特征由不同局部描述算子对整幅人脸图像进行运算产生,局部特征按空间位置的不同划分由直接抽取全局特征的子集构成。根据实际应用中对人脸识别系统速度和精度的不同要求,给出2种融合策略组合全局和局部特征。在FRGC v2.0大规模人脸库上的实验结果表明,该方法在增加少量运算的条件下能使系统性能明显提升。     

基于FPGA的模拟信号波形的实现方法

波形发生器是信号处理领域中必不可少的设备.这里,介绍了基于FPGA的模拟电路中阶梯波、阶梯波等常用渐变信号的波形实现方法,并详细地阐述了其相应硬件电路的工作原理.同时,对波形的实际输出结果进行了观测.通过实验证明,这些波形清晰,可以实时调节,且电路实现简单、成本低.     

基于人体行为3D模型的2D行为识别

针对行为识别中行为者朝向变化带来的问题, 提出了一种基于人体行为3D模型的2D行为识别算法. 在学习行为分类器时, 以3D占据网格表示行为样本, 提取人体3D关节点作为描述行为的特征, 为每一类行为训练一个基于范例的隐马尔可夫模型(Exemplar-based hidden Markov model, EHMM), 同时从3D行为样本中选取若干帧作为3D关键姿势集, 这个集合是连接2D观测样本和人体3D关节点特征的桥梁. 在识别2D行为时, 2D观测样本序列可以由一个或多个非标定的摄像机采集. 首先在3D关键姿势集中为每一帧2D观测样本寻找与之最匹配的3D关键姿势帧, 之后由行为分类器对2D观测样本序列对应的3D关键姿势序列进行识别. 该算法在训练行为分类器时要进行行为者的3D重构和人体3D关节点的提取, 而在识别2D行为时不再需要进行3D重构. 通过在3个数据库上的实验, 证明该算法可以有效识别行为者在任意朝向下的行为, 并可以适应不同的行为采集环境.