红外人脸识别技术

研发一个稳定可靠的人脸识别系统至今还是计算机视觉中的一个难题,用红外图像来进行人脸识别是近几年才发展的一个新领域。本文对红外人脸识别技术,特别是特征提取的研究,进行了综述,并对未来红外人脸识别的方向进行了展望。     

基于小波域PCA与LDA相结合的红外人脸识别方法*

提出了一种新的小波域主元分析与线性辨别分析相结合的红外人脸识别方法。首先通过DWT将红外人脸图像通过二级小波分解成七个子带,舍去两次分解中的对角子带,对剩下的五个子带进行有效的组合;然后用PCA方法对组合后的向量进行特征提取,再把PCA提取的特征向量进行线性辨别分析;最后用欧氏距离和三近邻分类器得到分类结果。同传统的PCA和PCA LDA的方法相比,该方法更能利用人脸图像的有用判别信息,并得到更好的识别效果。     

图像质量快速盲检测及其在视觉系统中的应用

提出了一种新的图像质量快速盲检测方法,以锐利度作为图像质量准则,而锐利度可以归结为图像的模糊特性,并由边缘信息估计得到。为了提高系统效率,采用边缘对比度的估计方法,并以边缘对比度作为边缘锐利度的判据准则。分析了邻近边缘的相互影响,因而只需从有限的边缘点来提取出合理的线扩展函数(LSF),进而得到模糊参数。在LSF计算中,采用一种新的插值计算方法。实验结果表明:当图像不是特别模糊时,测量结果是准确的。     

大螺纹振动攻丝

本文介绍了对合金钢及A_3钢,直径M30及M48的螺纹进行振动攻丝。文中分析研究了切削长度,后退量及材料等因素对表面粗糙度及切削扭矩的影响,比较了振动攻丝与普通攻丝在相同条件下的切削效果,研究结果表明:只要振动参数选择合适,螺孔表面粗糙度Rz值可由49.1μm降到11.5μm,切削扭矩可减少36％。     

深孔的振动钻削加工

介绍国内振动钻削研究成果简况之后,重点叙述了自行设计的车床上振动钻削附件的试验情况,包括实验装置、振动切削与普通切削时表面质量、切屑、切削扭矩、刀具寿命、切削液等的对比数据。为低频扭振型的振动切削应用于生产实践提供了参考数据。     

分块PCA加权与FLD结合的血流图红外人脸识别方法

传统红外人脸识别方法都是基于全局特征的识别方法,为了充分利用人脸的局部特征,提出一种基于血流图的分决PCA+FLD的红外人脸识别方法.通过血流模型把红外温谱图转换成血流图,能够利用人体的生物特征增加样本之间的类间距,并减少样本之间类内距.基于各个分块的类间距与类内距比值大小(RD),分块PCA加权可以自适应地提取更适合识别的人脸局部特征,同时还可以缓解Fisher线性判别的小样本问题(零空间问题).实验表明,分块PCA+FLD并不会减少整体特征提取中有用识别信息的提取,而且可以突出局部特征对识别贡献,提高本方法的识别率.     

基于自适应GOP的三维提升小波视频编码技术

在三维提升视频编码框架中,视频运动场景切换时相邻视频帧之间的时间相关性将显著减弱,使得解码视频图像在场景切换处质量急剧下降.针对这一问题,提出了一种新的基于视频亮度分量的场景切换检测方法,并根据场景切换自适应分配图像组(groupof picture GOP)大小.实验结果表明,该自适应分配GOP策略有效提高了三维提升小波视频图像的编解码质量,降低了场景切换对视频编码的影响.     

一种基于模板和DCT变换的柔性电路板配准方法

针对柔性印刷电路板（FPC）生产检测过程中的效率、精度等要求,提出一种基于模板与离散余弦变换（DCT）描述子的配准方法。首先,为了解决配准的精度问题,由电路板文件工程图解析得到对应图像,为后续处理提供更好的模板图,再利用离散余弦描述子的频域能量聚集特点,在模板与被检测图像之间建立对应关系,从而计算出对齐参数。其次,使用mipmap技术处理模板,为配准阶段提供不同精度的模板图片,从而有助于精度及效率的提升。实验结果表明：该改进算法的最大误差和平均误差均比原方法小;对于电路板这种大分辨率的图像,在mipmap采样的模板条件下,可以获得较高的精度,且处理速度有较大的提升。     

全细节增强多曝光图像融合

目的 曝光融合算法,即将多幅不同曝光时间的图像融合得到一幅曝光度良好的图像,可能在最终的输出图像中引入光晕伪影、边缘模糊和细节丢失等问题。针对曝光融合过程中存在的上述问题,本文从细节增强原理出发提出了一种全细节增强的曝光融合算法。方法 在分析了光晕现象产生原因的基础上,从聚合的新角度对经典引导滤波进行改进,明显改善引导滤波器的保边特性,从而有效去除或减小光晕;用该改进引导滤波器提取不同曝光图像的细节信息,并依据曝光良好度将多幅细节图融合得到拍摄场景的全细节信息;将提取、融合得到的全细节信息整合到由经典曝光融合算法得到的初步融合图像上,最终输出一幅全细节增强后的融合图像。结果 实验选取17组多曝光高质量图像作为输入图像序列,本文算法相较于其他算法得到的融合图像边缘保持较好,融合自然;从客观指标看,本文算法在信息熵、互信息与平均梯度等指标上都较其他融合算法有所提升。以本文17组图像的平均结果来看,本文算法相较于经典的拉普拉斯金字塔融合算法在信息熵上提升了14.13%,在互信息熵上提升了0.03%,在平均梯度上提升了16.45%。结论 提出的全细节增强的曝光融合算法将加权聚合引导滤波用于计算多曝光序列图像的细节信息,并将该细节信息融合到经典曝光融合算法所得到的一幅中间图像之上,从而得到最终的融合图像。本文的处理方法使最终融合图像包含更多细节,降低或避免了光晕及梯度翻转等现象,且最终输出图像的视觉效果更加优秀。