自适应的纹理图像光照不变特征提取方法

为降低光照变化对纹理图像的影响,提出自适应的纹理光照不变特征提取方法。利用小波变换提取对数域纹理图像的高、低频分量,并分别采用不同方法对两者进行处理,提取其光照不变量图像,运用主分量分析法得到光照不变量数据的特征,使用K-最近特征线分类器进行图像分类。实验结果表明,该方法在光照条件复杂的Outex14数据集上能够取得较好的分类效果,分类正确率高于现有方法5．56％--22．10％。     

基于复方向滤波器组和HMT的图像去噪

提出一种基于金字塔对偶树方向滤波器组(PDTDFB)分解系数模的HMT模型,该模型结合PDTDFB理论、复数的模和HMT的特点,利用PDTDFB对图像分解后复系数的模建立HMT模型,由EM算法训练模型获得去噪后的模,恢复复系数、重构图像。实验结果证实,与其他几种典型的去噪算法定性比较,该模型去噪效果有不同程度的提高,更好地保留了图像的边缘信息。     

基于CSVD-NMF的人脸识别算法

基于SVD的人脸识别算法具有共同的缺点,即不同人脸图像对应的奇异值向量所在的基空间不一致,从而造成识别率低下。该文分析2种改进的类估计基空间奇异值分解算法（CSVD）,通过对比实验选择出其中一种具有优势的CSVD算法。并在特征提取环节,提出CSVD算法与非负矩阵因子算法特征数据相融合的人脸识别算法。在ORL数据库上的实验结果表明,该结合方法有效地提高了识别率和训练速度。     

Cppcheck的软件缺陷模式分析与定位

能通过编译的C/C++程序代码可能依然隐含安全、设计或风格上缺陷,从而导致运行时出现内存泄露、运行异常等现象,难以完成软件需求所预期的目标。针对开源软件缺陷检测工具Cppcheck软件存在的不足,主要分析了Cppcheck架构、缺陷模式表示与实现,在对已收集350个缺陷模式分析总结基础上,对其完善,提高缺陷检测能力。通过两组实验验证改进Cppcheck工作的有效性。     

基于二进小波直方图的纹理图像检索

为了进一步提高小波直方图的检索性能，提出了一种二进小波直方图算法。该算法根据二进小波的特点，从能量角度出发．通过子带组合，0／1量化等运算生成二进小波直方图。与单小波直方图相比，二进小波利用模局部极大值来提取图像的多尺度边缘信息并具有时移不变的特性。因此二进小波直方图具有特征提取快和检索精度高等特点．纹理图像检索的对比实验结果表明二进小波直方图的检索精度比单小波直方图提高了12％。     

褶皱中文手写体身份鉴别

针对褶皱中文笔迹身份鉴别的问题,提出了一种基于散射变换系数统计特性的识别方法,主要利用散射变换的局部平移不变性和弹性形变稳定性等特性,先将文本图像进行散射变换,再采用伽玛模型,对其各子带的散射系数提取分布特征作为全局特征,然后在全局特征上建立Copula模型,最后使用Copula模型之间的KL距离计算相似性,用于身份鉴别。理论分析和对比实验结果表明,对于不同褶皱的文本图像,基于散射变换统计特性的识别方法优于现有的方法。     

基于Kinect骨架信息的交通警察手势识别

针对现有的手势识别算法识别率低、鲁棒性弱的问题,提出一种基于Kinect骨架信息的交通警察手势识别方法。从Kinect深度图像中预测人体骨架节点的坐标位置,将节点的运动轨迹作为训练和测试的特征,结合距离加权动态时间规整算法和K-最近邻分类器进行识别。实验表明,在参数最优的情况下,该方法对八种交通警察手势的平均识别率达到98.5%,可应用于智能交通等领域。     

基于日志的协同图像自动标注

反馈日志隐含的图像语义信息有助于图像自动标注,但日志数据中存在的噪声、片面性等问题制约了其作用,故提出基于日志的协同图像自动标注算法。根据日志获取的特点,采用增量关联规则挖掘处理日志信息去除其噪声,利用协同滤波思想扩展图像标注词数量,利用WordNet得到标注词间关系,并结合图像底层特征利用混合概率模型实现图像自动标注。在Corel5K和互联网数据集上的实验表明：该算法降低了日志噪声及片面性所带来的影响,提高了图像自动标注效率和质量。     

自相似数据流的Hurst指数小波求解法分析

该文针对具有自相似性的数据流的特征参数Hurst指数的小波提取方法进行了系统的分析和研究,对现有提取Hurst指数的小波方法给予了归纳和总结。通过大量的实验和分析,研究了消失矩阶数、小波函数以及分解级数的选择对小波法提取Hurst指数的准确性的影响,并得出了一些有意义的结论。