透明玻璃上灰尘和血迹重叠手印分离的方法及效果

灰尘、血迹和玻璃在蓝色光照射下，灰尘吸收蓝色光，玻璃透过和反射蓝色光，没有荧光产生，而血迹在蓝色光照射下辐射出绿色荧光，所以，可运用荧光摄影原理消除灰尘手印、记录血迹手印。     

类肤色背景下的人脸追踪改进算法

针对人脸追踪过程中,基于目标色彩特征的CamShift（continuously adaptive mean-shift）算法受类肤色背景干扰所导致的搜索框偏移及尺寸异常问题,提出了一种结合肤色分割及追踪监测机制的人脸追踪改进算法。在YCbCr色彩空间的Cb、Cr分量内采用非参数肤色分割模型及SVM（support vector machines）构建特定于当前视频序列的联合肤色分割模型,以由粗至细的方式去除视频帧中类肤色背景。随后,在Cr分量内构建CamShift算法色彩直方图并进行人脸追踪。考虑在追踪过程中,当场景或光照强度改变时易出现的联合肤色分割模型及CamShift算法色彩直方图失效问题,采用拉依达准则（pauta criterion）判断追踪窗口内Cr分量均值的异常,当监测到异常值时即判定当前视频帧人脸追踪失败,使用Adaboost（adaptive boosting）算法构建的人脸检测器进行人脸复检并重构CamShift算法色彩直方图及联合肤色分割模型。在OTB-2015目标追踪数据集中进行测试,实验结果表明,所提算法在类肤色背景下相比原始CamShift算法对人脸目标的追踪精度更高;相比近几年的追踪算法则在具有良好追踪精度的同时速度优势明显。     

场景语义引导下的改进灰度世界算法

色彩恒常性的实现中,灰度世界算法通常因自然图像间场景差异导致较弱的光源估计性能.针对上述问题,提出了一种以场景语义为引导的改进灰度世界算法.首先,使用灰度化图像计算稠密SIFT描述子以避免彩色图像偏色干扰,SIFT描述子集合由词袋模型进一步生成无序视觉词汇;其次,以视觉词汇对应像素平均亮度为权重,基于空间金字塔匹配算法构建金字塔结构的亮度加权词频直方图;然后,采用直方图交叉核函数计算图像间场景语义相似度,并依据该相似度检索与测试图像场景语义相似的候选图像集;最后,所有候选图像的像素统计分布在经孤立森林算法移除异常值后被用于自适应推断,并更新灰度世界算法的固定假设,改进后灰度世界算法通过光源估计实现色彩恒常性.在ColorChecker,Cube+和NUS共3类公开色彩恒常数据集中的实验结果表明,所提算法在单相机测试中的光源估计角度误差较同类型灰度世界改进算法下降接近20%,且可在跨相机测试中取得对比算法中最低的光源估计角度误差.     

基于虚拟现实技术的刑事影像教学平台研究

针对刑事影像课程教学中设备难以拆解、模拟现场搭建困难、教学内容抽象等实际情况,分析目前主流的虚拟现实开发引擎,提出将UDK(Unreal Development Kit)应用到虚拟教学中的观点,探讨虚拟教学平台的功能、模型构建及虚拟人控制等关键问题。     

透明玻璃上灰尘和血迹重叠手印分离的方法及效果

灰尘、血迹和玻璃在蓝色光照射下,灰尘吸收蓝色光,玻璃透过和反射蓝色光,没有荧光产生,而血迹在蓝色光照射下辐射出绿色荧光,所以,可运用荧光摄影原理消除灰尘手印,记录血迹手印.