基于HOG与多实例在线学习的目标跟踪算法

为实现在局部遮挡、光线变化等复杂背景下的目标跟踪,提出一种基于梯度方向直方图(HOG)与多实例在线学习的目标跟踪算法.利用已标定目标图像的HOG特征空间,结合局部二值模式(LBP)描述方法获取特征向量,构建初始随机蕨检测算子,采用随机多尺度采样方法跟踪每一帧的目标位置和尺寸,并基于多实例在线学习框架,通过检测到的目标样本以及附近的背景样本在线更新检测算子.将该算法与OnlineB oostingTracker,MILTracker等在线学习目标跟踪算法在多个标准视频序列中进行比较,实验结果表明,该算法在局部遮挡和光照变化的环境下具有较好的跟踪稳定性,但在抗目标旋转方面有待优化.     

基于肤色模型与粒子滤波的人脸自动检测、跟踪算法

首先通过一种基于亮度聚类的肤色模型,检测人脸的初始位置;其次提出了一种基于粒子滤波的特征融合跟踪算法,用颜色直方图和方向梯度直方图来描述目标,在柱子滤波框架下将目标颜色和梯度信息有机结合,并自适应更新来跟踪人脸位置.实验表明,该算法不仅提高了跟踪精度,而且具有较强的鲁棒性.     

基于DRPKP算法的文本去重研究与应用

SimHash算法是目前主流的文本去重算法,但它对于特定行业的文本数据在主题方面的天然相似性特点并没有特殊的考虑.基于多年在金融证券行业信息管理和数据整合的经验,本文分析目前文本去重方法存在的问题,特别针对SimHash算法在特定行业文本去重中的不足,创新地提出一种基于段落主题的文本去重方法（简称DRPKP算法）,通过对去重准确率、覆盖率和去重时间3个指标进行对比测试,DRPKP算法比SimHash算法准确率可提高24.5％、覆盖率可提高16.34％,且去重时间更短.     

基于MatLab直方图规定化图像增强

直方图规定化处理是图像增强预处理中应用得很广的技术,它能局部有效地改善图像的清晰度。主要讨论直方图规定化处理图像增强的方法,分析在MatLab下利用直方图规定化图像增强的流程、算法分析以及编程实现。     

一种基于小波融合的雾天视频监控图像增强算法

针对雾天视频监控系统采集的图像对比度降低、图像模糊的问题,提出一种小波融合算法。该算法在已有的图像增强方法的基础上,应用小波变换、直方图均衡化和非线性增强算子来综合处理雾天降质图像。实验结果表明,该算法对比于传统的方法不但可以明显的提高图像对比度,而且增强图像的边缘细节和纹理特性,取得较好的效果。     

利用相位一致性实现纹理分类的方法

提出了一种利用相位一致性(Phase Congruency,PC)实现纹理分类的方法。首先计算图像的PC值,然后将连续的PC值离散化,接着统计离散化PC值的直方图,最后将该直方图作为特征来实现对纹理图像的分类。PC值的直方图反映的是一种全局特征,因此可以将该方法与局部二元模式方法(Local Binary Pattern,LBP)相结合来提高纹理分类性能。在Outex、Brodatz以及CUReT纹理数据库上的实验表明,提出的方法与LBP结合后可以得到更好的纹理分类结果。PC值对噪声具有良好的抗干扰能力,实验表明,提出的方法在噪声情形下对纹理分类也具有较高的鲁棒性。     

基于颜色直方图和小波变换的视频烟雾检测

从视频中自动识别烟雾在火灾早期预报警、尾气识别等实际应用中具有重要意义。烟雾检测的难点之一在于如何排除与烟雾颜色相近的运动对象的干扰。为了保证检测效果和实时性,提出使用静态的小波统计特征来排除汽车、行人等干扰区域。该算法首先使用背景剪除法获取运动区域,然后利用颜色直方图映射来提取符合烟雾色彩特征的疑似区,最后分别对背景和相应的视频帧做小波变换并对二者求差,根据差值图像的统计特征来去除疑似区域中的非烟雾物体。实验结果表明,该方法正确率较高,检错率较低,且基本达到实时效果。     

Ongoing human action recognition with motion capture

Ongoing human action recognition is a challenging problem that has many applications, such as video surveillance, patient monitoring, human–computer interaction, etc. This paper presents a novel framework for recognizing streamed actions using Motion Capture (MoCap) data. Unlike the after-the-fact classification of completed activities, this work aims at achieving early recognition of ongoing activities. The proposed method is time efficient as it is based on histograms of action poses, extracted from MoCap data, that are computed according to Hausdorff distance. The histograms are then compared with the Bhattacharyya distance and warped by a dynamic time warping process to achieve their optimal alignment. This process, implemented by our dynamic programming-based solution, has the advantage of allowing some stretching flexibility to accommodate for possible action length changes. We have shown the success and effectiveness of our solution by testing it on large datasets and comparing it with several state-of-the-art methods. In particular, we were able to achieve excellent recognition rates that have outperformed many well known methods.     

基于遗传算法的最佳直方图熵图像分割算法研究

图像分割是图像处理的一个重要领域.阈值法是一种最简单、最基本的图像分割方法.确定最佳阈值是阈值分割法的关键,利用遗传算法的特点来快速准确地确定灰度图像直方图熵的最佳分割阅值,实现图像分割.通过仿真试验验证,分割效果明显,该算法具有很好的应用前景.     

一种基于多特征融合的人脸检测技术实现

基于模板匹配的人脸检测方法,提出了两种方法来提高人脸目标的检测的精度。一种方法是利用人脸重要特征肤色,建立肤色的HSV颜色直方图模型,通过与目标区域的特征匹配,在视频序列图像中检测和定位人脸;另一种方法是利用了人脸的轮廓信息特征,建立人脸的矩特征,来解决人脸在比例、姿态和形状变化情况下的检测效率低的问题。改进的算法分别通过了人脸尺寸、形状和相似肤色实验验证,实验表明新的人脸检测方法可以有效实现对运动人脸目标的检测。