基于改进的Camshift运动目标跟踪算法的研究

针对基于颜色概率分布的连续自适应均值漂移算法(Camshift)跟踪算法在背景中出现相同颜色干扰时容易致使跟踪目标失败的问题,提出了一种改进的Camshift跟踪算法。首先对Camshift跟踪目标前进行目标检测,通过帧差法、光流法、背景差分法三种检测算法对比,采用背景差分法得到的运动目标区域矩形特征参数作为Camshift的初始化参数,取代一般Camshift算法利用颜色特征的跟踪。最后对改进的算法和一般Camshift进行仿真对比实验。实验结果表明,结合背景差分法和连续Camshift算法的运动目标跟踪在一定程度上满足了实时性与稳定性的要求。     

基于图像不变矩和SVM的机械零件分类识别

为了实现机械零件的分类识别,本文采用了不变矩与支持向量机(SVM)相结合的方法。提取了图像的HU不变矩和仿射不变矩,通过交叉验证算法进行SVM核参数和惩罚因子的参数寻优,为了提高SVM分类器的分类性能,采用有向无环图(DAG)方法设计多类分类器,实现了零件的分类。通过实验验证了本文提出的算法并对实验结果进行了分析。     

纸币序列号定位与分割方法研究

人民币序列号的唯一性,是区别纸币的一种标示,采用一种基于投影法的号码区域定位方法,并提出一种沿双向最短路径搜索字符串上下轮廓的凹凸位置进行粘接字符分割方法。在号码区域定位时,对二值化后的序列号实行行和列投影,进行粗定位和精定位两个步骤实现目标区域的定位;为了提高分割粘接字符的正确率,利用字符串之间存在的凹凸轮廓特征,沿双向最短路径搜索字符串上下轮廓的凹凸位置,分割出单个字符。实验结果表明,投影法能够快速、准确的实现纸币序列号的定位;当有字符粘接时,采用沿双向路径方法比沿单向路径方法能够找到更好的切割点,并去除掉多余的粘接噪声,能够实现纸币序列号正确、有效地字符分割。