窗口序列PCA投影降噪的二次前景分割方法

针对室外视频包含噪声、复杂气象条件等引起的视频退化问题,对噪声特点及前景目标运动性质的差异进行分析,提出一种二次前景分割方法.使用窗口序列PCA并结合高斯混合模型对室外视频降噪后进行背景建模,初次分割前景目标;通过分析目标重叠区域概率描述不同前景目标的运动性质,并结合初次分割结果对视频进行二次分割,提取感兴趣目标;对雨、雪等非感兴趣目标进行背景修饰,提高视频数据质量.实验结果表明,该方法能够有效地抑制室外视频噪声,去除雨、雪影响,改善视觉效果.     

基于自适应聚类的图像配准方法

针对现有的特征点匹配方法存在计算耗时的缺点,无法满足实时处理的要求.本文提出一种基于自适应聚类的图像配准算法.该算法根据视差约束条件,对候选匹配点对粗筛选,删除大部分错误匹配点,实现了快速的图像配准.实验结果表明,在保证算法正确性的同时,提高了整体算法的速度.     

基于单目摄像机的运动员姿态计算

运动员姿态的计算是非常困难的并且有很多应用.在本文中,我们主要针对运动员身体倾角,提出了一种基于单目摄像机的几何计算方法.首先,利用针孔模型对场景进行3d重建.其次,利用运动员的臀部位于运动员脚部轨迹在相应的脚部点处的法平面的先验知识.计算运动员身体与运动场地的夹角.在本文的最后,给出了实验的结果.结果表明方法是比较实用的.能满足人体运动分析的基本要求.     

组合动作空间深度强化学习的人群疏散引导方法

人群疏散引导系统可在建筑物内发生灾害时有效保护生命安全,减少人员财产损失。针对现有人群疏散引导系统需要人工设计模型和输入参数,工作量大且容易造成误差的问题,本文提出了基于深度强化学习的端到端智能疏散引导方法,设计了基于社会力模型的强化学习智能体仿真交互环境。使智能体可以仅以场景图像为输入,通过与仿真环境的交互和试错自主学习场景模型,探索路径规划策略,直接输出动态引导标志信息,指引人群有效疏散。针对强化学习深度Q网络(DQN)算法在人群疏散问题中因为动作空间维度较高,导致神经网络复杂度指数增长的"维度灾难"现象,本文提出了将Q网络输出层按动作维度分组的组合动作空间DQN算法,显著降低了网络结构复杂度,提高了系统在多个引导标志复杂场景中的实用性。在不同场景的仿真实验表明本文方法在逃生时间指标上优于静态引导方法,达到人工构造模型方法的相同水平。说明本文方法可以有效引导人群,提高疏散效率,同时降低人工构造模型的工作量并减小人为误差。     

基于模糊推理的多级图像增强算法

提出了一种基于模糊逻辑理论的多层次图像增强算法.该方法在保护图像主要纹理特征的基础上,分别对各模糊子集进行增强处理,从而将算法推广为多层次增强,提高了不同灰度级区域间的对比度.与经典方法的比较实验的结果显示,该增强算法能很好地提高图像的对比度,尤其对于医学图像,能显著改善图像质量,提高医生临床诊断的有效性.     

基于改进AP聚类算法的人脸标注技术研究

利用网络新闻图像以及与图像相关的文字说明构造一个有人名标注的人脸库.人脸库中的人脸通过对新闻图像进行人脸检测得到,人名从与图像相关的文字说明中提取得到.通过一个聚类过程得到人脸与人名之间的对应关系,并通过一个合并聚类的过程可以识别出同一个人的不同名字.对AP聚类算法进行改进,实验表明相比于k-means与AP算法,改进...     

基于Haar小波和模糊逻辑的纸币图像特征提取方法

针对如何提取纸币图像特征的问题,提出了一种基于离散Haar小波变换和模糊逻辑相结合的纸币特征提取方法。该方法首先使用Haar小波对纸币图像进行分解操作,提取出图像的低频小波系数、高频小波系数。在此基础上引入模糊逻辑方法,把提取的小波系数分别作为语言变量,并构造出相应的隶属度函数,在模糊特征空间中求出每个模糊区域对应的激活强度值,将这些激活强度值进行归一化处理后构成纸币特征向量,使用神经网络分类器对纸币进行识别。此方法在资源约束的嵌入式系统(TI TMS320C6713 DSP)上实现,实验结果表明,离散Haar小波变换和模糊逻辑相结合的特征提取方法可以取得较高的识别率。     

Two Types of Features and Their Extractions in Handwritten Chinese Character Recognition

ＴｗｏＴｙｐｅｓｏｆＦｅａｔｕｒｅｓａｎｄＴｈｅｉｒＥｘｔｒａｃｔｉｏｎｓｉｎＨａｎｄｗｒｉｔｅｎＣｈｉｎｅｓｅＣｈａｒａｃｔｅｒＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＳＨＩＤａｍｉｎｇ（石大明）ＴＡＮＧＸｉａｎｇｌｏｎｇ（唐降龙）ＬＩＵＪｉａｆｅｎｇ（刘家锋）ＳＨ...     

手写汉字识别的非线性动态部件模板

对以前提出的非线性动态手写模板加以改进并用于手写汉字的部件识别.在训练阶 段,核-主元分析用来捕捉非线性的手写变化.于是,只需改变少量的形状参数就可获得动态变 形的模板.在识别阶段,遗传算法取代了原始的动态通道算法去寻找最优的形状参数.我们对覆 盖2154个汉字类别的200个部件进行了实验,对不用人书写的430,800个测试样本的部件识 别率达97.4%.与现有的代表性部件方法比较也显示本文的方法效果最好.     

一种实时纸币识别方法的研究

纸币清分是银行的一项重要业务，目前人民币的机器清分技术还是我国的一项空白．提出了一种用于高速纸币清分机的实时人民币识别方法，该方法提取了纸币图像的方向块特征，将人民币的长度和宽度作为识别特征，采用了改进的Kohonen网络设计了识别分类器．实验结果表明，提出的方法取得了较高的识别率，并且满足了实时性的要求，并且已经在一个实际的系统中得到应用．