颜色空间统计联合纹理特征的无参考图像质量评价

为了客观评价图像质量,本文提出联合颜色空间统计特征和权重局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)纹理特征的无参考图像质量评价模型。首先,对失真图像进行亮度去均值对比度归一化(Mean Subtracted Contrast Normalized,MSCN)操作得到MSCN系数;然后,对MSCN系数提取其统计参数特征和权重LBP直方图特征,其中统计参数由广义高斯模型获得,权重为MSCN系数的幅度。另外,还采用了Lαβ颜色空间下红绿和蓝黄分量的自然场景统计(Natural Scence Statistics,NSS)特征来增强基于颜色失真的描述,并运用非对称广义高斯模型获得统计参数特征。最后,运用SVR建立图像质量评价指标到主观质量得分的回归模型。在LIVE,CSIQ,TID2013和MLIVE数据库上的实验结果表明:4个数据库加权平均Spearman秩相关系数为0.776,Pearson线性相关系数为0.821,均优于其他方法;图像大小为512×512时特征提取只需0.19s。本文提出的方法与人眼主观感知具有良好的一致性,并具有复杂度低等优点。     

基于双背景模型的改进Vibe运动目标检测算法

针对传统视觉背景提取法(Visual background extractor,Vibe)不能抑制鬼影和去除阴影干扰的问题,提出一种改进算法.缓存视频前K帧图像,利用随机抽样和改进均值法构建两个背景模型,分别用于前景检测和阴影去除;前景检测环节扩大样本的抽取范围,提高模型可靠度,抑制鬼影;替换虚假样本完成前景检测模型的更新;对所得感兴趣前景区域,结合灰度和LBP纹理特征信息消除阴影.实验结果表明,改进算法能有效抑制鬼影,消除阴影干扰,检测结果更加精确.     

基于δ-LBP的红外目标检测方法

研究红外序列图像中目标检测方法,在对传统方法分析的基础上,提出了以LBP算法为基础的δ-LBP算法.该算法充分利用了LBP算子的平移不变性和旋转不变性,能在复杂的背景中快速检测到目标边缘,进而确定和跟踪目标.与几种传统算法比较,此检测方法在准确性和实时性方面都有所提高.     

基于完整LBP特征的人脸识别*

提出一种基于完整局部二值模式(CLBP)进行人脸识别的方法,CLBP算子包括三个部分:中心像素的LBP(CLBP_C)、符号部分的LBP(CLBP_S)、数值部分的LBP(CLBP_M)。该方法首先采用CLBP算子提取人脸灰度图像的直方图;然后融合成CLBP直方图,进行直方图相似性比较;最后根据最近邻原则进行识别。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验表明,该方法得到的结果比LBP效果更好,鲁棒性更高。     

融合多通道信息的二维人脸识别

为充分提取人脸图像信息,进一步提高人脸识别效率,提出了一种融合图像多通道信息的二维人脸识别方法.该方法利用Haar小波变换将人脸图像变换到频率域,并获得图像4个频率域的信息;对每个频率域的图像,通过局部二值模式(LBP)进行统计编码,并提出基于HaarLBP直方图序列的人脸图像表征方法;提出2种直方图序列的匹配算法,并通过分析各个频域图像信息对识别的贡献率,进一步融合4通道图像信息进行人脸识别.在ORL和Yale人脸库上的实验结果证明,提出的识别方法对于人脸姿态、表情和光照变化有一定的鲁棒性.     

应用空间金字塔池化LBP特征的舰船检测识别

传统LBP特征进行目标识别主要依靠局部图像LBP特征直方图来实现,通常只能满足小邻域内小量采样点计算LBP特征的情况。当需要计算像素在更大空间邻域更多采样点的对比纹理特征时,直方图特征的维度将会造成维数灾难。本文提出应用空间金字塔池化方式对LBP特征进行池化,并在LBP特征计算过程中采用多种邻域尺度和不同采样点数量,充分挖掘不同尺度下图像的纹理特征,从而建立完备的图像描述特征。在利用支持向量机或其他训练网络进行识别模板训练时,需要输入特征集具有相同的维度,传统LBP算法首先对图像按一定尺寸重构/裁切,时常会发生畸变而与现实出现偏离和信息丢失,对识别正确率存在影响。本文通过空间金字塔尺度对任意大小图像的LBP特征进行池化,输出特征维度为固定长度,有效避免了图像畸变与信息丢失的情况。实验证明,本文方法不仅避免了维度灾难的发生,同时能够更高效地提高目标检测率和识别正确率。     

Moving human tracking across multi-camera based on artificial immune random forest and improved colour-texture feature fusion

In multi-camera video tracking, the tracking scene and tracking-target appearance can become complex. To finish multi-camera tracking in these challenging, we first utilize an improved brightness transfer function to establish matching tasks of different cameras and to reduce the influence of brightness changes between multiple cameras. Then, we proposes an improved colour-texture feature fusion (ICTFF) that is composed of the colour features and texture features for multi-camera human tracking in non-overlapping field of view. It’s the first time to use artificial immune random forest with fully exploit the linear combination information of the feature and colour feature that can achieving the optimization of the number of decision trees and the effective classification of the target feature. Compared with state-of-the-art algorithms, our ICTFF algorithm can significantly improve the tracking accuracy in some complex scenes, such as changing the speed, changing the direction and appearance of the target.     

基于四元数局部编码和卷积网络的表情识别

为充分利用彩色图像的颜色信息和通道之间的关联性,提出一种联合四元数矩阵相位信息和幅值信息的特征提取方法,结合卷积神经网络(CNN)进行表情识别。将彩色表情图像表示为纯四元数矩阵并进行Clifford平移,对相位和幅值分别进行局部二值模式(LBP)编码,提取多尺度融合的图像特征,将特征输入CNN进行训练并分类。实验结果表明,该算法在RafD和MMI表情库上的识别率分别为79.42%和93.28%,相比其它表情识别算法,识别率更高且识别效果稳定。     

结合笔画方向信息与SVM的英文文字检测

文字检测是文字信息提取系统中最重要的环节。针对在非均匀光照或背景图案复杂等恶劣环境下文本行难以被检测的难题,设计一种通用的基于笔画方向信息图的通用文字检测算法,该算法采用由粗到细的实现框架。在粗的文字行定位中,利用Haar小波和LBP描述符,建立与原图像相对应的笔画方向信息图,经滤波,连通域分析以及PPA后得到候选的文字行;在文字行精确分类中,利用SVM分类器,并结合多种文字的纹理特征,确认最终的文本行区域。针对图片数据库ICDAR03的实验表明该算法能在不同条件下快速,准确地检测出文字区域,文字检测的精确率为0.64,召回率为0.67。