融合分支定界的可变形部件模型的行人检测

针对可变形部件模型（DPM）算法在行人检测领域中的检测精度高,但由于在特征提取和行人定位两步中的计算量过大,导致检测速度过慢而不能应用于实时行人检测的问题,提出了一种融合分支定界算法和级联检测算法的可变形部件模型（BBCDPM）算法。首先,选取梯度方向直方图（HOG）特征作为描述人体目标的特征,从而生成特征金字塔;然后,进行可变形部件模型的建模,并使用隐变量支持向量机（LSVM）对模型进行训练;同时,为了提高行人检测的准确度,将传统可变形部件模型算法中的5个部件模型增加到了8个;最后,在利用了级联检测算法简化检测模型的基础上,结合了分支定界算法寻找最大值,排除大量不可能的对象假设,完成对行人目标的定位和检测。在INRIA数据集上进行了实验,结果表明,与传统DPM算法相比,该算法将准确率提高了12个百分点,且大幅提高了行人检测与识别的速度。     

基于选择性Gabor滤波器组的网络视频台标识别

针对网络视频中模糊变化,以及镂空、透明台标的背景变化都易造成台标区域内容变化,导致现有台标识别算法效率降低的问题,提出一种针对网络视频的鲁棒的台标识别方法.为了应对多种台标变化,提出一种基于Gabor滤波器组的近似不变特征的鲁棒台标特征;建立了一种由拟合特征簇表面获得的若干超椭球组成的台标判定模型,用计算高维空间点和超椭球位置关系取代复杂的分类算法,且可以只利用单帧信息进行台标识别,显著地提高了判定速度.实验结果表明,该方法较好地解决了台标识别中模糊变化、镂空和透明台标背景变化下的识别问题,能够高效识别各种台标,在单帧条件下平均F1统计变量达97.3%.     

基于可变形部件模型的安全头盔佩戴检测

利用视频监控系统进行安全头盔佩戴检测,对于安全生产有着重要意义。已有的安全头盔佩戴检测算法有较多的应用场景条件限制,难以同时满足不同场景需求。针对这一问题,提出了一种应用于安全头盔佩戴检测的算法。该方法依托可变形部件模型,提出了基于块的局部二值模式直方图,与梯度方向直方图和颜色特征共同组成特征向量,使用支持向量机进行训练和检测,利用了单一使用梯度方向直方图作为特征时所损失的有效信息。实验结果表明：该方法优于原可变形部件模型,在安全头盔测试集上的平均检测率提高了7.2%,达到86.7%,已接近应用要求。     

综合利用形状和颜色特征的台标识别

电视台台标是一个电视台的标志,包含了该电视台台名、节目取向等重要语义信息,是实现视频分析、理解和检索的重要语义源之一.本文根据台标的时空视觉特征,提出基于时空不变区域检测的方法来进行台标分割,并提出对台标特征用空间分布直方图和基于HSV空间的彩色直方图相结合的方法进行描述,最后用支持向量机进行台标识别.实验表明该算法识别正确率较高,效果基本令人满意.     

基于改进Chamfer匹配的台标识别

已有电视台台标的识别技术多基于视频流处理,实时性较差,且对半透明台标识别效果不佳。为此,提出一种基于改进Chamfer匹配的台标识别方法。利用Canny算子提取台标边缘颜色及梯度方向,采用RANSAC算法对台标边缘进行优化,通过距离变换计算边缘梯度方向的距离图,并基于距离最短准则对其识别。实验结果表明,该方法能实现台标的单帧识别,克服半透明台标的识别难题,平均识别率达97.7%,平均识别时间为801 ms。     

基于小波特征的台标识别

台标分割与识别在视频语义分析与检索中有着重要作用.首先分析了视频图像序列中台标区域分割算法,然后分析了台标小波特征参数提取方法,并利用提取的小波特征参数实现了台标识别.实验表明,基于小波特征参数的台标识别算法取得了较快的识别速度和较高的识别准确率.     

基于统计分类的台标识别相关技术研究

针对电视台标所处背景的复杂性,现有的台标识别方法尚不能对各种台标进行有效识别,提出了一种基于统计分类的自动台标识别方法,采取先分类后识别等多种有效措施,可对复杂背景下的台标进行正确识别。通过对大量视频数据的验证证明,该方法识别精度高,具有较强的适应性。     

一种用于行人检测的隐式训练卷积神经网络模型

行人检测已经成为社会各领域里的热门研究课题之一。卷积神经网络CNNs(Convolutional neural networks)良好的学习能力使其学习得到的目标特征更自然,更有利于区分不同目标。但传统的卷积神经网络模型需要对整体目标进行处理,同时要求所有训练样本预先正确标注,这些阻碍了卷积神经网络模型的发展。提出一种基于卷积神经网络的隐式训练模型,该模型通过结合多部件检测模块降低计算复杂度,并采用隐式学习方法从未标注的样本中学习目标的分类规则。还提出一种两段式学习方案来逐步叠加网络的规模。在公共的静态行人检测库INRIA~([1])上的试验评测中,所提模型获得98%的检测准确率和95%的平均准确率。     

以直方图差值序列为特征的JPEG MB2隐写分析

基于JPEG图像的离散余弦变换(DCT)系数直方图差值序列,提出一种新的检测JPEG MB2隐写术的方法。该算法定义JPEG图像的DCT系数一阶直方图与其Cauchy拟合分布模型的系数直方图之间的差值序列作为相关性度量,在此基础上构造区分隐写图像和载体图像的分类特征序列。在特征分析中,通过Hilbert-Huang变换对特征序列进行经验模式分解,构建了基于Hilbert谱的特征向量。实验结果表明,基于该特征向量的支持向量机(SVM)对MB2隐写算法检测平均准确率达到84.48%,该方法也适用于JPEG MB1的检测。     

基于神经网络的静态台标识别系统设计与实现

台标是电视台的重要标志,是对电视节目来源、类型等属性的描述,因此台标识别是实现电视视频自动收录、检索的重要技术基础.针对静态台标的特点和识别中存在的问题,在台标提取和特征识别的基础上,提出了一种基于BP神经网络的台标识别方法,并设计实现了一个静态台标识别系统,对系统的神经网络参数经过反复试验调整,最后得到令人满意的结果.实验结果表明,通过训练和识别分开,对包括半透明台标在内的电视视频,系统具有识别效率高、结果准确等优点.     

Norm-DP模型行人检测优化算法

传统深度金字塔模型作为一种有效的行人检测算法备受关注,融合可变形部件模型和卷积神经网络模型,但特征提取部分使用的算法像素区域的大小不同,导致模型之间不能完全融合,在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时的检测效果不理想。因此,提出一种基于规范化函数的深度金字塔模型(Norm-DP)算法,使用规范化函数融合可变形部件模型和卷积神经网络模型,直接从金字塔特征中提取正负样本,使用隐变量支持向量机进行模型训练,结合柔性非最大抑制(soft-NMS)算法和边界框回归(BBR)算法对定位框进行优化。分别使用INRIA和MS COCO数据集进行实验验证,在行人数量多、姿势复杂和有遮挡情况时,检测精度高于最优的可变形部件模型算法、卷积神经网络算法、深度金字塔模型算法和结合区域选择的卷积神经网络算法。     

Logo detection with extendibility and discrimination

Logos are specially designed marks that identify goods, services, and organizations using distinguished characters, graphs, signals, and colors. Identifying logos can facilitate scene understanding, intelligent navigation, and object recognition. Although numerous logo recognition methods have been proposed for printed logos, a few methods have been specifically designed for logos in photos. Furthermore, most recognition methods use codebook-based approaches for the logos in photos. A codebook-based method is concerned with the generation of visual words for all the logo models. When new logos are added, the codebook reconstruction is required if effectiveness is a crucial factor. Moreover, logo detection in natural scenes is difficult because of perspective tilt and non-rigid deformation. Therefore, this study develops an extendable, but discriminating, model-based logo detection method. The proposed logo detection method is based on a support vector machine (SVM) using edge-based histograms of oriented gradient (HOGE) as features through multi-scale sliding window scanning. Thereafter, anti-distortion affine scale invariant feature transform (ASIFT) is used for logo verification with constraints on the ASIFT matching pairs and neighbors. The experimental results using the public Flickr-Logo database confirm that the proposed method has a higher retrieval and precision accuracy compared to existing model-based methods.

     

基于时空关系模型的交通信号灯的实时检测与识别

交通信号灯的检测与识别是无人驾驶汽车和高级驾驶辅助系统(ADAS)的重要组成部分。针对城市道路复杂环境下的交通信号灯的检测和识别需求,依据多帧视频图像序列的时空连续变化关系构建多帧视频图像的时空关系模型(Time-Space Model,TSM),提出了一种新的基于多帧视频图像序列的交通信号灯的检测和识别算法。算法包含3部分:基于颜色的视频图像快速分割压缩算法,用于提高计算效率;引入多帧视频图像序列的时空关系模型,以提高交通信号灯检测的准确性 ;根据图像的HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征,通过SVM(Support Vector Machine)分类器对信号灯进行识别。实验结果表明,算法的鲁棒性强、检测识别速度快、准确率高。     

基于可变形卷积和自适应二维位置编码的鲁棒车牌识别方法

车牌识别是智能交通系统中的关键步骤,为提高在非可控和复杂场景下车牌的识别精度,提出了一种鲁棒车牌识别方法,该方法主要包括车牌检测和车牌字符识别2个核心部分。首先,采用YOLOv5网络实现车牌的检测;其次,基于递归卷积神经网络框架,提出了一种基于可变形卷积和自适应二维位置编码(A2DPE)的车牌字符识别方法。该方法针对车牌大小、倾斜角度和光照条件等动态变化的特点,采用了可变形卷积来更好地提取车牌字符的特征,并引入了A2DPE模块,根据输入自适应地获取车牌字符位置编码信息。最后,利用双向长短期记忆网络进行车牌字符的识别,无须分割车牌字符,可以实现不同长度车牌字符的准确识别。在自建数据集LPdata与公开数据集CLPD上的实验结果表明,与现有方法相比,该方法能够以较低的模型复杂度达到较高的准确率。     

基于数据合成和度量学习的台标检测与识别

台标是视频的重要语义信息,其检测与识别面临类别多、结构复杂、区域小、信息量低、背景干扰大等难题.为提高模型的泛化能力,本文提出将台标图像叠加到背景图像中合成台标数据,来构建训练数据集.进一步,我们提出两阶段可伸缩台标检测与识别（scalable logo detection and recognition,SLDR）方法,其采用batch-hard度量学习方法快速训练匹配模型,确定台标类别.SLDR的检测与识别分离机制使得其可将检测目标扩展到未知类别.实验结果表明,合成数据可以有效提升模型的泛化能力和检测精度.实验亦显示SLDR方法在不更新检测模型的情况下,即可获得与端到端模型相当的精度.     

YOLOv5定位多特征融合的车标识别

为解决智能交通系统中车标识别的问题,提出YOLOv5s网络车标定位多特征融合的车标图像识别方案。车标定位阶段选择YOLOv5s网络以满足对车标定位速度与精度等的需求。车标识别阶段通过调整扩展高斯差分中的参数得到具有不同效果的车标边缘,设计一组二维Gabor滤波器对边缘检测后的车标图像进行滤波处理并提取出对应的车标图像特征向量,通过计算待测车标图像特征与标准比对库中特征向量的欧几里德距离,取距离最小者对应的标签索引作为分类识别结果,该方案的最佳识别正确率为96.91%。采用随机森林算法进行分类后的最佳识别正确率可达99.33%。该方案的车标定位与识别最佳整体正确率超过了YOLOv5s网络直接一步到位识别车标的方案,且相较于传统图像处理方法有明显提升。     

前背景骨架区域随机点对策略驱动下的车标识别方法

目的 现有的车标识别算法均为各种经典的图像特征算子结合不同的分类器组合而成,均未分析车标图像的结构特点。综合考虑车标图像的灰度特征和结构特征,提出了一种前背景骨架区域随机点对策略驱动下的车标识别方法。方法 本文算法将标准车标图像分为前景区域和背景区域,分别提取前、背景的骨架区域,在其中进行随机取点,形成点对,通过进行点对的有效性判断,提取能表示车标的点对特征。点对特征表示两点周围局部区域的相似关系,反映了实际车标成像过程中车标图案部分与背景部分的灰度明暗关系。结果 在卡口系统截取的19 044张车标图像上进行实验,结果表明,与其他仅基于灰度特征的识别方法相比,本文提出的点对特征识别方法具有更好的识别效果,识别率达到了95.7%。在弱光照条件下,本文算法的识别算法效果同样优于其他仅基于灰度特征的识别方法,识别率达到了87.2%。结论 本文提出的前背景骨架区域随机点对策略驱动下的车标识别方法,结合了车标图像的灰度特征和结构特征,在进行车标的描述上具有独特性和排他性,有效地提高了车标的识别率,尤其是在弱光照条件下,本文方法具有更强的鲁棒性。     

增强边缘梯度特征局部量化策略驱动下的车标识别

目的 车标是车辆的显著性特征,通过车标的分类与识别可以极大缩小车辆型号识别的范围,是车辆品牌和型号识别中的重要环节。基于特征描述子的车标识别算法存在如下缺点：一方面,算法提取的特征数量有限,不能全面描述车标的特征;另一方面,提取的特征过于冗杂,维度高,需要大量的计算时间。为了提取更加丰富的车标特征,提高识别效率,提出一种增强边缘梯度特征局部量化策略驱动下的车标识别方法。方法 首先提取车标图像的增强边缘特征,即根据不同的梯度方向提取梯度信息,生成梯度大小矩阵,并采用LTP（local ternary patterns）算子在梯度大小矩阵上进一步进行特征提取,然后采用特征码本对提取的特征进行量化操作,在确保车标特征描述能力的同时,精简了特征数目,缩短了局部向量的长度,最后采用WPCA（whitened principal component analysis）进行特征降维操作,并基于CRC（collaborative representation based classification）分类器进行车标的识别。结果 基于本文算法提取的车标特征向量,能够很好地描述车标图像的特征,在HFUT-VL1车标数据集上取得了97.85%的识别率（平均每类训练样本为10张）,且在识别难度较大的XMU车标数据集上也能取得90%以上的识别率（平均每类训练样本为100张）,与其他识别算法相比,识别率有明显提高,且具有更强的鲁棒性。结论 增强边缘梯度特征局部量化策略驱动下的车标识别算法提取的特征信息能够有效地描述车标,具有很高的识别率和很强的鲁棒性,大大降低了特征向量的维度,提高了识别效率。     

抗模糊特征提取策略下的车标识别

目的 现有的车标识别方法尽管取得了不错的识别效果,但最终的识别率容易遇到瓶颈,很难得到提升。车标识别是智能交通系统中至关重要的一部分,识别率的微小提升也能带来巨大的社会价值。通过挖掘与分析车标识别中潜在的问题和难点,发现未能得到正确分类的图像大部分为模糊车标图像。针对车标图像中存在的成像模糊等情况,本文提出一种基于抗模糊特征提取的车标识别方法。方法 构建车标图像金字塔模型,分别提取图像的抗纹理模糊特征和抗边缘模糊特征。抗纹理模糊特征的提取使用局部量化的LPQ（local phase quantization）模式,可以增强原始特征的鲁棒性,抗边缘模糊特征的提取基于局部块弱梯度消除的HOG（histogram of oriented gradient）特征提取方法,可以在描述车标图像边缘梯度信息的同时,提升特征的抗模糊能力。最后利用CCA（canonical correlation analysis）方法进行两种抗模糊特征的融合并用于后续的降维与分类。结果 本文方法在多个数据集上均取得了很好的识别效果,在20幅训练样本下,本文方法在公开车标数据集HFUT-VL（vehicle logo dataset from Hefei University of Technology）上取得了99.04%的识别率,在本文构建的模糊车标数据集BVL（blurring vehicle logo dataset）上也取得了97.19%的识别率。而在难度较大的XMU（Xiamen University vehicle logo dataset）上,本文方法在100幅训练样本下也达到了96.87%的识别率,识别效果高于一些具有较好表现的车标识别方法,表现出很强的鲁棒性和抗模糊性。结论 本文方法提高了对成像质量欠缺的车标图像的识别能力,从而提升了整体识别效果,更符合实际应用中车标识别的需求。     

特征增强策略驱动的车标识别

目的 小样本情况下的车标识别在实际智能交通系统中具有十分重要的应用价值。针对从实际监控系统中获取的车标图像低分辨率、低质量的特点,考虑如何从车标结构相似性、局部显著特征方面来对车标的整体特征进行增强,提出一种特征增强策略驱动下的车标识别方法（vehicle logo recognition method based on feature enhancement,FE-VLR）。方法 提取车标图像的自对称相似特征,构建图像金字塔,在每层金字塔下提取车标的整体特征和局部显著特征,其中局部显著区域通过基于邻域块相关度的显著区域检测来获取,最后结合CRC （collaborative representation based classification）分类器对车标进行分类识别。结果 在公开车标数据集HFUT-VL （Vehicle Logo Dataset from Hefei University of Technology）和XMU （Xiamen University Vehicle Logo Dataset）上对算法效果进行评估,实验结果表明,在小样本情况下,本文方法优于其他一些传统的车标识别方法,且与一些基于深度学习模型的方法相比,其识别率也有所提升。在HFUT-VL数据集上,当训练样本数为5时,识别率达到97.78%;当训练样本数为20时,识别率为99.1%。在更为复杂的XMU数据集上,本文方法表现出了更好的有效性和更强的鲁棒性,当训练样本在15幅及以下时,本文方法与具有较好表现的OE-POEM （overlapping enhanced patterns of oriented edge magnitudes）算法相比至少提升了7.2%。结论 本文提出的基于特征增强策略的车标识别方法,通过融合自对称相似特征、局部显著特征和车标整体特征来增强特征的表达,提高了对实际道路中的低质量、低分辨率车标图像的识别能力,更能满足实际应用中对车标识别的需求。