基于高斯混合模型自适应肤色识别算法

肤色识别是色情图像识别、人脸检测等图像处理技术的关键步骤,肤色识别效果的好坏直接影响相关图像处理技术的效果。图像中存在干扰因素时基于单高斯模型的肤色识别效果不佳,为了解决这个问题,在YCbCr色度空间基础上,提出了基于高斯混合模型自适应肤色识别算法。实验表明该算法识别效率较高,能较好地识别存在干扰因素图像中的肤色,具有一定的实用性。     

非高斯噪声环境迭代自适应DOA估计的算法

提出一种应用于非高斯噪声环境的迭代自适应(Iterative Adaptive Approach,IAA)波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法.该方法针对描述非高斯噪声的高斯混合(Gaussian Mixture,GM)模型,给出了通过逐步迭代来估计噪声模型参数,并通过它们来修正信号协方差矩阵的估计,进而将其逆阵作为加权矩阵来进行空间谱估计的方法.仿真结果表明,在非高斯环境下,本文方法有效地提高了迭代自适应DOA估计方法的性能.     

混沌免疫混合算法参数自适应调整的优化设计

为提高免疫算法的求解性能,在免疫克隆选择算法中融入了混沌优化操作.分析了抗体群选择概率的重要性并给出其变化的计算式,采用抗体群的连续3代平均适应度变化率以自适应地调节抗体选择概率参数值.给出了混沌免疫混合算法参数自适应调整的优化设计的具体步骤,运用混沌免疫混合算法参数自适应调整的优化方法、免疫克隆选择算法以及其他文献方法对起重机结构主梁截面优化设计.结果表明:混沌免疫混合算法参数自适应调整的优化方法具有自适应能力强、计算效率高及优化设计精度高等优点.     

混合高斯模型下的自适应阈值阴影检测

针对现有阴影检测算法参数众多,需要训练参数或者手动设置阈值的缺点.文章提出一种基于HSV颜色信息的自适应阈值阴影检测方法,并利用最大熵阈值分割实现自适应阈值阴影检测.实验表明,该方法能够准确地检测出阴影,鲁棒性强.     

基于自适应混合高斯模型的前景目标检测

在计算机视觉研究中,从视频序列中提取出前景目标是关键步骤之一。而混合高斯背景模型是前景目标检测的一种常用算法。针对传统混合高斯建模过程中分别对每个像素建立固定个数的高斯模型和相同的学习率这一缺陷,本文先对视频帧进行了分块处理,然后自适应的对每个像素块采取不同的高斯分布个数和学习率,并且在建模过程的不同时间段采用不同的学习率,最后对检测结果在空域上进行数学形态学的处理。实验结果表明,与传统检测方法相比,该方法能够更加准确和快速地检测出前景目标。     

高斯混合模型下的残留回波抑制算法

为提高通话环境中的回波抑制效果,提出了基于高斯混合模型下的残留回波抑制方法。首先以线性预测系数为特征提取近端用户语音的特征向量,然后在高斯混合模型下对其进行训练,得到用户语音模板,通过对比用户语音模板和残留回波信号特征向量,判断非用户语音帧,最后将非用户语音帧予以消除。仿真实验结果表明,所提算法能正确区分用户语音帧与非用户语音帧,具有更好的回波抑制效果。在误判率约为1%～2%的情况下,可将自适应滤波器的回波消除量提高7～10dB。     

自适应高斯混合模型语音增强方法

语音增强是解决噪声污染的有效方法,它的首要目标是在接收端尽可能从带噪语音中恢复纯净的语音信号．针对噪声环境下的语音增强问题,提出了一种语音增强新方法．该方法利用小波子带的方向性特点以及小波系数尺度内的相关性,将小波系数的概率分布建模为一种自适应高斯混合模型,在贝叶斯框架中采用这种概率模型可以得到一种具有空间自适应性的贝叶斯萎缩函数．利用这种萎缩函数可以实现对小波系数的修正．仿真实验表明,该算法对于噪声有较好的抑制作用,该算法在主观和客观测试中都具有良好的语音增强效果,可以在语音识别、语音编码中获得应用．     

高斯白噪声下LMS算法的改进

自适应（ＡＲ）模型是数字信号处理中广为应用的一种模型,它的系数可以通过ＬＭＳ算法求解。但当输入信号受到高斯白噪声干扰时,用ＬＭＳ算法求得的解误差很大,所以提出了改进的算法。通过理论分析,指出这种算法的有效性。     

基于自适应学习速率混合高斯模型的背景消除

背景消除是智能视觉监控和自动目标识别与跟踪首先要解决的问题。采用混合高斯模型对背景图像进行建模，并应用图像的相关性与各点的置信度对背景模型的学习速率进行快速更新，完成背景模型的重建。与其他方法比较，该方法能够有效地对新背景进行快速的学习和适应，达到动态背景下运动目标实时踉踪的要求。     

非高斯噪声下的车载GPS信号定位算法

针对车载GPS定位算法中卡尔曼滤波对异常的观测噪声非常敏感,严重影响车载GPS定位的精度问题,应用Bayes定理,给出观测噪声服从污染正态分布的Bayes滤波算法。研究结果表明:该滤波算法能够有效地抑制异常噪声对车载GPS定位算法的影响;实例解算结果验证了该算法的有效性和可靠性。     

一种新的高斯混合模型参数估计算法

该文提出了一种高斯混合模型（GMM）参数估计的改进算法．原始的特征向量先经Schmidt正交化消除各维间的相关性,再用数学形态学方法估计出各维概率分布中混合分量的真实个数,最后按真实的混合分量个数用EM算法对各维分别作标量GMM参数估计．该方法能缓解GMM传统参数估计算法引起的“不易扩展”的不便．实验结果表明,将其应用于说话人辨认,能在较大幅度提高训练速度的基础上相对传统GMM参数估计方法获得更高的识别率．     

一种基于历史背景的混合高斯背景建模算法

针对背景场景重复显现问题,提出了一种基于历史背景的混合高斯模型(History Background-based GMM,HBGMM).相较于传统的混合高斯模型,该模型对历史背景模型进行标记,并通过判决匹配次数快速调整历史背景模型的学习率.同时对模型权重低于阈值下限历史模型和非历史模型进行区别处理,用该方法更新模型权重从而降低误检率,使历史模型尽量避免误删除.实验结果表明,本文提出的基于历史背景的混合高斯背景模型能够实现记忆背景的功能,从而更快地适应场景的变化,减少前景误判.     

基于自适应高斯混合模型的图像稳定方法

提出了一种基于自适应高斯混合模型(Gaussian mixture model)的运动滤波器的图像稳定方法.首先采用多分辨力金字塔技术,通过特征跟踪进行运动估计;然后分析前n帧图像的统计特征,求取GMM参数;最后利用GMM运动滤波器对运动参数进行滤波,输出稳定的图像序列.实验结果表明,该方法对于图像的不规则运动的参数补偿是有效的,并且可以实现实时处理.     

一种改进的基于混合高斯分布模型的自适应背景消除算法

视频检测技术是智能交通系统研究中一个重要研究方向,根据交通流视频检测的特点,对基于混合高斯分布模型的自适应背景消除方法进行了改进.包括:背景模型匹配只使用亮度信息;将高斯分布模型按权值、方差排序;使用单目深度信息来确定背景;动态调整采样频度等.实验表明,本文提出的算法,分割效果较佳,分割的实时性大大增强.     

基于改进的自适应混合高斯背景模型的车辆检测方法

针对静止摄像机条件下运动车辆的检测问题,提出一种改进的自适应混合高斯背景模型的方法.该方法初始时通过三帧差分法判断运动目标所在区域,运用提出的区域背景更新算法生成初始背景图像,然后在Stauffer等人提出的自适应混合高斯背景模型的基础上融入帧间差分和背景差分相结合的方法用于判定运动目标区域和背景区域,通过对背景区域和运动目标区域设置不同的学习率来更新背景模型,提高了模型的收敛速度.实验结果表明,同传统检测方法相比,改进的算法能较快地初始化背景模型并能有效地检测出运动车辆,有较强的鲁棒性和较好的自适应能力.     

基于混合Gauss模型的鲁棒性人脸识别算法

针对人脸图像受表情、光照、角度变化等因素影响,传统算法难以获得较理想的人脸识别结果问题,提出一种基于混合Gauss模型的鲁棒人脸识别算法.先将每副图像划分成子块,提取其方向梯度直方图特征,并加入子块相应的空间位置信息产生人脸图像的局部特征向量;再采用全部图像的局部特征向量训练混合Gauss模型生成人脸特征向量;最后采用最小二乘支持向量机建立人脸识别分类器,实现人脸匹配与识别.采用ORL,Yale和CIGIT人脸库进行仿真对比测试,仿真结果表明,该算法的人脸识别率高于其他人脸识别算法,对光照、角度、表情等有较强的鲁棒性,且可以获得更快的人脸识别速度.     

基于高斯混合模型的无线传感器网络定位算法

针对距离误差对定位结果的影响,提出一种基于高斯混合模型的无线传感器网络定位算法.该算法将高斯混合模型方法引入到无线传感器网络的定位问题中,通过高斯混合模型分析找出误差较大的距离信息并将其剔除,对剩余距离信息使用三边测量定位法进行定位求解,同时结合加权定位算法进行位置估计.仿真实验结果表明,改进算法能提高定位精度,且定位结果更稳定.     

基于改进混合高斯模型的交通流背景检测算法

针对交通流视频中道路背景像素较为统一的特点,提出一种基于时空信息的双混合高斯模型背景检测算法.该算法先构造像素时间域混合高斯模型进行时间域的检测,并采用双重阈值分别判断前景与背景.当某像素无法准确判断时,针对该像素邻域构造空间域混合高斯模型,以空间域的检测结果代替时间域的检测.通过不同的交通流视频中的测试和比较,验证了所提出的算法能有效地融合像素自身的时间信息与像素间的空间信息,提高了检测初始阶段的鲁棒性,同时有效地解决了出现停车现象时的误检测问题.