结合ICA与全局优化策略的人脸特征提取

提出了特征及特征空间的类别鉴别能力的概念,并对PCA、ICA、LDA提取的特征空间的鉴别能力作了评价;然后采用ICA提取的特征作为初始解集,以特征空间的鉴别能力作为评价准则,用遗传算法来进行人脸特征选择;为了避免“过训练”现象,对遗传算法进行了改进。采用该特征提取方法,可以得到既高阶独立或近似独立又可以达到类内差异最小、类间差异最大的特征子空间。实验结果表明,该特征提取方法可以取得良好效果。     

面向人体动作预测的对称残差网络

为了研究不同残差连接方式对人体动作预测卷积神经网络的影响,探讨了在保持网络深度一定的情况下,如何利用残差连接构成一个高效捕捉人体动作特征的预测模型。通过观察人体骨骼关节点排列方式,提出一种适用于人体骨骼关节点预测的对称残差连接方法,并基于该方法设计了对称残差块（symmetric residual block,SRB）。所设计的SRB,最后一层卷积核的感受野达到最大,覆盖了人体全部关节信息,采用的对称连接方式高效地利用浅层动态特征,使预测的效果更好、模型使用的参数更少。此外,本文提出一种基于2个SRB和1个解码器的端到端卷积网络——对称残差网络（symmetric residual network,SRNet）,取得的预测结果高于基准方法。最后,在TensorFlow框架下利用公开数据集Human3.6M和CMU-Mocap进行了人体动作预测实验。其结果表明,与基准方法相比,本文方法的关节位置平均误差（mean per joint postion error,MPJPE）在各个预测时间点上均有0.2mm～1mm的降低,验证了本文提出的SRNet能有效建模人体姿态的全局空间特征。     

自动化立体仓库中的一种货物识别新方法

本文提出了一种基于彩色物体信息熵和边缘直方图的识别方法，并将其应用到自动化立体 仓库的货物拣选系统和入、出库系统，以实现货物的自动识别．实验证明，利用该方法可以 取得较高的识别准确率，实时性强．     

足球机器人视觉系统及其关键问题

在足球机器人比赛中，视觉子系统是整个系统获取外部信息的唯一通道，能否由视觉系统快速、准确的得到场上的信息，是整个比赛的关键，它的性能直接关系到比赛的胜败。针对集控式视觉系统讨论了视觉系统的特点、功能、实现以及系统设计的几个关键问题。     

新的时空特征点检测方法

提出了基于累积差熵的时空特征点检测算法。首先利用周期性时空检测方法检测视频的关键特征点;然后提出了视频累积差熵的概念,用累积差熵作为特征点的评价准则;以该准则为基础,选择具有累积差熵大的特征点作为关键点,并对关键视频进行聚类,得到关键视频的原型特征。实验结果表明:本文方法可以简单有效地去除非运动信息得到的关键点,可以较好地用于动作识别、表情识别等视频分析领域。