用C8051F020主控的液晶显示模块FM12232C及其应用

介绍了C8051F020单片机和图形点阵液晶显示模块FM12232C的性能特点，分析了在单片机C8051F020主控下FM12232C的硬件接口电路和软件设计方法，利用该方法可成功实现对液晶模块的控制和汉字显示。     

基于正交Log-Gabor滤波二值模式的人脸识别算法

为消除可变光照对人脸识别的影响,提出一种基于正交Log-Gabor滤波二值模式（OLGBP）的人脸识别算法。该算法对样本在正交方向做Log-Gabor变换,然后将所得特征图像进行虚实分解和同尺度多方向二值融合构成OLGBP特征向量,再将这些特征向量构成协同表征字典D。最后,在字典D下对测试样本采用协同表征求稀疏系数,并通过误差重构来分类。在AR、Extend Yale B和CAS-PEAL-R1人脸数据库上的实验结果表明,OLGBP算法对光照变化的单样本人脸识别具有较好的效果,从而验证了算法的有效性。     

在线特征选择和遮挡处理的目标跟踪*

为了提高相似物体干扰、光照变化等复杂环境下目标跟踪的稳定性,提出利用Fisher准则的在线选择鉴别性特征,将在线特征选择嵌入到跟踪算法中。但是,在目标被严重遮挡时仍在线选择鉴别性特征,会使目标模板偏移,导致跟踪失败。为了在目标被严重遮挡的情况下仍能在线选择鉴别性目标特征,选择一个可靠的子区域来推测被遮挡目标的颜色特征,再选择鉴别性特征。实验结果表明该方法在相似物体干扰、被跟踪目标被遮挡等复杂环境下极大地改善了跟踪的稳定性。     

基于非下采样contourlet梯度方向直方图的人脸识别

针对人脸识别系统准确度不高的问题,提出一种基于非下采样Contourlet梯度方向直方图(HNOG)的人脸识别算法。先对人脸图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT),并将变换后的各系数矩阵进行分块,再计算各分块的梯度方向直方图(HOG),将所有分块的直方图串接得到人脸图像HNOG特征,最后用多通道最近邻分类器进行分类。在YALE人脸库、ORL人脸库上和CAS-PEAL-R1人脸库上的实验结果表明,人脸的HNOG特征有很强的辨别能力,特征维数较小,且对光照、表情、姿态的变化具有较好的鲁棒性。     

2DPCA+2DLDA和改进的LPP相结合的人脸识别算法

针对局部保持投影（LPP）算法无监督且只保留局部信息的特性,提出一种2DPCA+2DLDA和改进的LPP相结合的人脸识别算法。将训练集样本用2DPCA+2DLDA算法进行投影,保留数据整体空间信息和分类信息;引入类内、类间信息对LPP算法的关系矩阵进行优化,使LPP成为有监督的非线性学习方法,采用改进的LPP（ILPP）算法对训练集图像进行二次投影,提取样本的局部流形信息,并作为人脸识别信息进行鉴别。在Yale和ORL人脸库的测试结果验证了该方法的有效性。     

双空间局部方向模式的人脸识别

目的 针对传统局部方向模式（LDP）在特征提取的充分性、对光照和噪声等的鲁棒性以及识别时间长短这3方面不能同时取得一个很好的平衡效果,提出了一种双空间局部方向模式（DSLDP）的人脸识别方法。方法 首先,将图像3×3邻域像素灰度值与8个Kirsch模板算子卷积,得到8个方向的边缘响应值,然后,将近邻边缘响应值之间相应作差,对应8个方向的边缘响应差值,将两组值取绝对值,取各自最大值的方向编码成一个二位八进制数,产生DSLDP码。最后,在人脸描述阶段将人脸图像进行分块并把每块转换成DSLDP图,再对DSLDP图进行直方图统计,并利用信息熵对每块进行加权,将所有子块的直方图连接生成人脸特征,再通过PCA进行降维,用最近邻分类器分类识别。结果 在剑桥大学Olivetti实验室（ORL）、Aleix Martinez and Robert Benavente （AR）和中国科学院（CAS-PEAL）的人脸图像数据库进行实验,相比局部方向模式（LDP）、显著型局部方向模式（SLDP）、增强型局部方向模式（ELDP）、局部方向数字模式（LDN）、差值型局部方向模式（DLDP）、中心对称局部方向模式（CSLDP）和梯度中心对称局部方向模式（GCSLDP）,DSLDP具有更好的识别性能。5幅测试样本时,在ORL库上取得了97.82%的平均识别率,在AR光照、表情、遮挡A和遮挡B库分别取得了98.00%、98.33%、99.33%、87.67%的平均识别率,在CAS-PEAL光照、表情和饰物库分别取得了99.33%、95.33%、90.00%的平均识别率。结论 1）该方法既考虑了近邻边缘响应值的外在变化,也考虑了近邻边缘响应值之间的内在变化,通过将强度空间和梯度空间人脸特征信息结合使人脸特征得到更加充分的提取。2） DSLDP只考虑邻边缘响应值和边缘响应差值的最大值情况,突出了主要边缘梯度信息,同时又避免了不重要信息的干扰,相比同类基于局部方向模式的单一人脸识别算法,对光照、表情、噪声、遮挡等情况表现出更强的鲁棒性。3） DSLDP码是由二位八进制数构成,特征模式数降低到64,识别时间明显降低。因此,DSLDP算法能同时在识别效果,稳定性和识别时间上取得一个较好的平衡效果。     

基于中心对称梯度幅值相位模式的单样本人脸识别

针对传统人脸识别算法在单训练样本情况下识别 效果不佳的问题,提出一种基于中心对称梯度幅值 相位模式(CSGMP)的单样本人脸识别算法。首先,提取人脸图像的梯度幅值和相位信息;然 后,用一种新 的中心对称局部方向模式(CSLDP)算子对梯度幅值进行编码,再将梯度相位量化到8个区间 进行编码,将 二者融合形成人脸图像的CSGMP特征;最后,分块统计直方图特征信息,将所有块的直方图 串联后作为 人脸图像的特征向量,利用最近邻分类器分类识别。在YALE和AR人脸库上进行测试的结果表 明,本文所提方 法简单有效,对光照变化、表情变化和部分遮挡等环境下单样本人脸识别具有较好的效果。     

结合FT与NSCT的自适应阈值去噪算法

为更好地对图像进行稀疏表示,以改善去噪效果,提出一种傅里叶变换与非下采样轮廓波变换(NSCT)相结合的自适应阈值去噪算法。在傅里叶域中对含噪图像去噪,在NSCT域中利用分层噪声估计的贝叶斯阈值算法,结合多尺度多方向的能量阈值修正方案自适应地滤除剩余噪声。实验结果表明,该算法的去噪性能较好。