一种基于随机亮度差量化的二进制特征描述算法-HHME2013（80）

目的：传统的基于浮点型向量表示的图像局部特征描述子（如SIFT、SURF等）已经成为计算机视觉研究和应用领域的重要工具,然而传统的高维特征向量在基于内容的大规模视觉检索应用中存在着维度灾难的问题,这使得传统浮点型视觉特征在大规模多媒体数据应用中面临严峻挑战。为了解决浮点型特征的计算复杂度高以及存储空间开销大的问题,越来越多的计算机视觉研究团队开始关注和研究基于二进制表达的局部特征并取得了重要进展。方法：本文首先介绍了二进制特征的相关工作,并对这些方法进行了分类研究,在此基础上提出了基于亮度差量化的特征描述算法。有别于传统二进制特征描述算法,本文提出的方法首先对图像局部进行随机像素点对采样,并计算像素点对之间的亮度差,通过对亮度差值作二进制量化得到图像的局部二进制特征。结果：本文提出的算法在公共数据集上与目前主流的几种二进制特征提取算法进行了比较评价,实验结果表明,本文提出的二进制特征在特征匹配准确率和召回率上超过目前主流的几种二进制描述子,并且同样具有极高的计算速度和存储效率。结论：通过实验验证,本文提出的二进制特征在图像条件发生变化时仍然能保持一定的鲁棒性。     

二值化的SIFT特征描述子及图像拼接优化

目的 针对SIFT算法计算复杂度高、存储开销大和近几年提出的BRIEF（binary robust independent elementary features）、ORB（oriented BRIEF）、BRISK（binary robust invariant scalable keypoints）和FREAK（fast retina keypoint）等二进制描述子可区分性弱和鲁棒性差的问题,提出基于SIFT的二进制图像局部特征描述子。方法 首先,对传统SIFT的特征空间和特征向量分布在理论和实验上进行分析,在此基础上结合二进制特征描述子的优势对SIFT进行改进。不同于传统的二进制特征描述子,本文算法对传统SIFT特征向量在每一维上的分量进行排序后,以该特征向量的中值作为量化阈值,将高维浮点型SIFT特征向量转化成位向量得到二进制特征描述子。并使用易于计算的汉明距离代替欧氏距离度量特征点间的相似性以提高匹配效率。然后,在匹配阶段将二进制特征描述子分为两部分并分别对其进行匹配,目的是通过初匹配剔除无效匹配特征点来进一步缩短匹配时间。最后,对提出的量化算法的可区分性及鲁棒性进行验证。结果 该量化算法在保持SIFT的较强的鲁棒性和可区分性的同时,达到了低存储、高匹配效率的要求,解决了SIFT算法的计算复杂度高、二进制描述子鲁棒性和可区分性差的问题。此外,在匹配阶段平均剔除了77.5%的无效匹配特征点,减少了RANSAC（random sample consensus）的迭代次数。结论 本文提出的量化算法可用于快速匹配和快速图像拼接中,提高匹配和拼接效率。     

局部特征及视觉一致性的柱面全景拼接算法

目的 传统的基于平面拼接算法生成的全景图像存在严重的失真问题,很难保证良好的视觉一致性;而普通柱面拼接算法无法较好地满足实时性要求。为此,提出一种基于改进SIFT（scale-invariant feature transform）特征描述子的柱面全景图像拼接算法。方法 首先将待拼接的图像序列进行柱面投影,利用改进的SIFT特征检测器获取图像中的特征点,生成64维SIFT特征描述子;然后根据特征描述子之间的欧氏距离提取初始特征点对,利用RANSAC（random sample consensus）方法进一步剔除伪匹配特征点对并建立待拼接图像之间的空间变换矩阵;最后根据图像之间的空间变换矩阵进行图像配准,采用加权平均融合的方法完成图像的无缝拼接。结果 本文全景图拼接算法,可以有效地克服平面拼接算法存在的失真问题,保证了全景图像的视觉一致性。同时,相比普通柱面拼接算法,本文算法的拼接速度提高了近一倍。结论 通过对不同尺寸和数量的图像序列构建全景图,相对于平面拼接算法和普通柱面拼接算法,本文算法可以有效实现图像之间的拼接,生成宽视野、高分辨率的全景图像,且能够应用于对实时性要求比较高的图像拼接场合。     

灰度序模式的局部特征描述算法

目的 在针对LIOP（local intensity order pattern）特征描述算法构造特征描述符过程中,计算描述子权值时未充分考虑采样点之间的局部信息及存在冗余的灰度序模式,从而导致特征描述符不准确的问题,提出一种结合采样点结构信息和剔除冗余模式的算法。方法 首先,研究了采样点局部信息,并利用采样点顺序结构构造了计算特征描述符权值方法;其次,分析了灰度序模式与对应特征描述子权值的关系;最后,在构造特征描述符时,将冗余的灰度序模式剔除。结果 对标准数据集（Oxford dataset）及另外4幅复杂光照变化的图像进行了仿真实验,得到132维的特征描述符。结果表明,与原始LIOP算法相比,该算法在不增加特征维度时precision-recall曲线有较大的提高,即提高了描述特征描述符描述能力,增强了特征对单调强度变化和旋转变化的鲁棒性。结论 提出的算法同时考虑了采样点的差异信息和结构信息,较为完整地保留了待描述点的局部信息,使得图像存在复杂光照强度情况下,能够得到较高精度和辨识度的特征描述符。     

快速优化筛选多尺度矩形域的二进制描述

目的 为更好地兼顾基于手动设置的二进制特征描述子优越的实时性能和基于优化学习的二进制特征描述子鲁棒的区分性能,提出一种快速优化筛选多尺度矩形域的二进制描述算法(MRFO),运用于识别卫星装配时所需的典型工件目标。方法 按像素的灰度值和梯度方向划分图像并利用不同的高斯核函数进行平滑,建立多尺度的子图像集合;从多尺度的子图像中,快速通过约束条件提取候选矩形域;在训练阶段,通过优化学习计算候选矩形域的相关得分及最优阈值,筛选出其中具有强区分性和低相关性的集合;在测试阶段,计算筛选出的矩形域响应值并利用最优阈值进行二值化,将结果依次串联构成二进制描述向量。结果 实验通过ROC曲线图和80%精确率条件下的召回率统计结果证明MRFO描述算法具有优越的区分性能,平均的精确度能够高出对比算法8%~12%;并在真实的视频图像中利用MRFO描述算法识别出典型工件目标;根据训练阶段的执行时间只有传统优化学习算法的4.35%,只是在测试阶段略高于手动设置的二进制描述算法,证明MRFO描述算法具有优良的实时性能。结论 MRFO描述算法能够更好地克服各种视角、尺度和旋转变换的干扰以及周围相似背景信息的影响,准确识别出典型工件目标,有助于提高卫星的地面装配精度和效率,改善国内相关行业的自动化水平。普遍适用性较强,具有良好的应用前景。     

精确局部特征描述的表情识别

目的 针对传统局部特征提取方法在表情识别上的局限性,提出一种精确局部特征描述的表情识别方法。方法 首先将人的眉毛、眼睛和嘴巴3个对表情识别起关键作用的器官分割出来,使得特征描述更具有针对性。然后,构造充分矢量三角形以统计图像的轮廓特征与细节特征。最后,对于不同的表情器官采用不同尺度的充分矢量三角形描述,对于同种表情器官采用多种尺度的充分矢量三角形联合描述,从而充分描述关键器官的图像信息。结果 该算法在日本女性表情人脸库(JAFFE)、cohn-kanade库(CK)以及Pain expressions库上进行实验,分别取得了95.67%、97.83%、84.0%的平均识别率以及11.70 ms、30.23 ms、11.73 ms的平均特征提取时间,实验结果表明,精确局部特征描述的表情识别方法可以较快、较准确的进行人脸表情识别。结论 精确局部特征描述的表情识别方法通过器官的分割以及充分矢量三角形模式的构造与灵活运用,良好地表达了图像的局部特征且具有较低的时间复杂度,本文算法与目前典型的表情识别算法的实验对比结果也表明了本文算法的有效性。     

基于局部时空特征方向加权的人体行为识别

目的 对人体行为的描述是行为识别中的关键问题,为了能够充分利用训练数据从而保证特征对行为的高描述性,提出了基于局部时空特征方向加权的人体行为识别方法。方法 首先,将局部时空特征的亮度梯度特征分解为3个方向(X、Y、Z)分别来描述行为, 通过直接构造视觉词汇表分别得到不同行为3方向特征描述子集合的标准视觉词汇码本,并利用训练视频得到每个行为的标准3方向词汇分布;进而,根据不同行为3方向特征描述子集合的标准视觉词汇码本,分别计算测试视频相应的3方向的词汇分布,并利用与各行为标准3方向词汇分布的加权相似性度量进行行为识别;结果 在Weizmann数据库和KTH数据库中进行实验,Weizmann数据库中的平均识别率高达96.04%,KTH数据库中的平均识别率也高达96.93%。结论 与其他行为识别方法相比可以明显提高行为平均识别率。     

哈希编码结合空间金字塔的图像分类

目的 稀疏编码是当前广泛使用的一种图像表示方法,针对稀疏编码及其改进算法计算过程复杂、费时等问题,提出一种哈希编码结合空间金字塔的图像分类算法。方法 首先,提取图像的局部特征点,构成局部特征点描述集。其次,学习自编码哈希函数,将局部特征点表示为二进制哈希编码。然后,在二进制哈希编码的基础上进行K均值聚类生成二进制视觉词典。最后,结合空间金字塔模型,将图像表示为空间金字塔直方图向量,并应用于图像分类。结果 在常用的Caltech-101和Scene-15数据集上进行实验验证,并和目前与稀疏编码相关的算法进行实验对比。与稀疏编码相关的算法相比,本文算法词典学习时间缩短了50%,在线编码速度提高了1.3～12.4倍,分类正确率提高了1%～5%。结论 提出了一种哈希编码结合空间金字塔的图像分类算法,利用哈希编码代替稀疏编码对局部特征点进行编码,并结合空间金字塔模型用于图像分类。实验结果表明,本文算法词典学习时间更短、编码速度更快,适用于在线词典学习和应用。     

结合图像识别的移动增强现实系统设计与应用

目的 在移动互联网时代下,移动增强现实应用得到越来越快的发展。然而户外场景中存在许多相似结构的建筑,且手机的存储和计算能力有限,因此应用多集中于室内小范围环境,对于室外大规模复杂场景的适应性较弱。对此,建立一套基于云端图像识别的移动增强现实系统。方法 为解决相似特征的误匹配问题,算法中将重力信息加入到SURF和BRISK特征描述中去,构建Gravity-SURF和Gravity-BRISK特征描述。云端系统对增强信息进行有效管理,采用基于Gravity-SURF特征的VLAD方法对大规模图像进行识别;在智能终端上的应用中呈现识别图像的增强信息,并利用识别图像的Gravity-BRISK特征和光流结合的方法对相机进行跟踪,采用Unity3D渲染引擎实时绘制3维模型。结果 在包含重力信息的4 000幅户外图像的数据库中进行实验。采用结合重力信息的特征描述算法,能够增强具有相似特征的描述符的区分性,并提高匹配正确率。图像识别算法的识别率能达到88%以上,识别时间在420 ms左右;光流跟踪的RMS误差小于1.2像素,帧率能达到23 帧/s。结论 本文针对室外大规模复杂场景建立的基于图像识别的移动增强现实系统,能方便对不同应用的增强现实数据进行管理。系统被应用到谷歌眼镜和新闻领域上,不局限于单一的应用领域。结果表明,识别算法和跟踪注册算法能够满足系统的精度和实时性要求。     

显著图和多特征结合的遥感图像飞机目标识别

目的 遥感图像飞机目标的检测与识别是近年来国内外研究的热点之一。传统的飞机目标识别算法一般是先通过目标分割,然后提取不变特征进行训练来完成目标的识别。在干扰较少的情况下,传统算法的识别效果较好。但遥感图像存在着大量的干扰因素,如光照变化、复杂背景及噪声等,因此传统算法识别精度较低,耗时量较大。为快速、准确识别遥感图像中飞机目标,提出一种基于显著图和全局特征、局部特征结合的飞机目标识别算法。方法 首先使用改进的Itti显著算法提取遥感图像中的显著目标;接着使用基于区域增长和线标记算法寻找连通区域来确定候选目标的数量和位置;然后提取MSA（multi-scale autoconvolution）、Pseudo-Zernike矩和Harris-Laplace特征描述子,并使用标准差和均值的比值来评估特征的稳定性,再把提取的特征结合成特征向量;最后应用支持向量机的方法完成对候选目标的识别。结果 实验结果表明,本文算法检测率和识别率分别为97.2%和94.9%,均高于现有算法,并且耗时少,虚警率低（为0.03）,对噪声干扰、背景影响以及光照变化和仿射变化均具有良好的鲁棒性。结论 本文算法使用了图像的3种特征信息,包括MSA、Pseudo-Zernike矩和Harris-Laplace特征描述子,有效克服单一特征的缺点,提高了遥感图像飞机目标的识别率和抗干扰能力。     

增强成对旋转不变的共生扩展局部二值模式

目的 针对成对旋转不变的共生局部二值模式（PRICoLBP）算法对图像光照、旋转变化鲁棒性较差,且存在特征维度过大的问题,提出了一种可融合多种局部纹理结构信息的有效特征——增强成对旋转不变的共生扩展局部二值模式。方法 首先,对图像各像素点的邻域像素点灰度值进行二值量化得到二值编码序列,并不断旋转二值序列得到以不同邻域点作为编码起始点对应的LBP值;然后,分别利用极大、极小LBP值对应的邻域起始编码点和中心像素点确定两个方向矢量,并沿这两个方向矢量在两个不同尺度图像上选取上下文共生点;其次,利用扩展局部二值模式（ELBP）算法的旋转不变均匀描述子来提取上下文共生点对的中心像素灰度级、邻域像素灰度级及径向灰度差异特征间的相关性信息;最后,用上下文共生点对的特征直方图训练卡方核支持向量机,检测纹理图像类别。结果 通过对Brodatz、Outex （TC10、TC12）、Outex （TC14）、CUReT、KTH-TIPS和UIUC纹理库的分类实验,改进算法的识别率比原始的PRICoLBP算法识别率分别提高了0.32%、0.57%、5.62%、3.34%、2.1%、4.75%。结论 利用像素点LBP特征极值对应的起始编码序列来选取上下共生点对,并用ELBP算法提取共生点对局部纹理信息,故本文方法能更好描述共生点对间的高阶曲率信息及更多局部纹理信息。在具光照、旋转变化的Outex、CUReT、KTH-TIPS纹理库图像分类实验中,所提方法比原始PRICoLBP算法取得了更高的识别率。实验结果表明,改进算法相比于原始算法能在较低的特征维度下对图像光照、旋转变化具有较好的鲁棒性。     

均值规范化对比度的局部特征描述符

目的 针对SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征描述方法存在特征维数高,计算效率低等问题,提出一种快速的,低维数的局部特征描述方法,即MN-CCH（Mean Normalized Contrast Context Histogram）。方法 该方法首先对局部特征区域内的像素进行均值规范化处理,得到局部特征区域的规范化对比度值。然后,在极坐标下以主方向为基准,将局部特征区域划分成32个子区域,统计每个子区域的正负对比度直方图。最后,对统计结果进行归一化消除线性光照的影响,得到64维的MN-CCH描述向量。结果 在图像变换数据集和小型图像检索数据库上的实验结果表明,64维的MN-CCH描述子可以达到与128维SIFT相当的匹配性能和相同的检索准确率,在描述子生成和匹配效率上明显优于SIFT方法,而且与同维数的CCH相比性能有明显的提高。结论 MN-CCH描述子在保留与SIFT相当性能的前提下,具有特征维数和计算效率的优势,更适合在一些对计算和存储资源要求较高的应用（如机器人导航,视觉SLAM等）中使用。     

基于纹理特征融合的人脸表情识别

局部二值模式(LBP)和韦伯局部描述算子(WLD)是两种图像的纹理描述算子,在图像的特征提取方面有较强的能力。为了更加准确地对人脸表情进行识别与分类,针对LBP在特征提取的过程中只考虑了中心像素点与周围的其他像素点的灰度值之差,WLD仅考虑中心像素点与周围像素点灰度值之间的激励强度与梯度方向关系的问题,提出一种新的特征提取算法—局部二值韦伯模式(LBWP)。首先对图像进行预处理,检验人脸和裁剪有效的表情区域,接着对图像进行LBWP特征提取,在特征提取之后采用SVM的分类器对表情进行识别和分类。该算法在CK+数据集和JAFFE数据集上进行实验仿真,识别率分别达到了97.14%和95.77%。实验结果验证了LBWP算法在表情识别方面的有效性,且丰富了人脸图像特征提取方法。