非平稳分形随机信号波形估计的最优门限方法

本文用基于最小均方误差准则的最优门限方法估计叠加高斯白噪声的分形布朗运动,并给出其离散小波变换分解级数确定方法.与多尺度维纳滤波相比,本方法不需估计1/f类分形信号的方差,且其离散小波变换分解级数可预先确定,因此有着更好的实用性和可操作性.     

基于空间自相关的沉积物数字图像粒度分析方法

自相关理论目前虽然已被广泛应用,但是空间自相关的研究及其在图像分析中的应用仍然是一个新课题。将空间自相关用于沉积物粒度分析,提出了一种利用沉积物数字图像中像素间亮度的相关性测量沉积物粒径、确定粒度分布、分析沉积层垂直粒度剖面的具体算法。与传统的粒度分析技术相比,基于本算法的粒度分析技术具有快速、实时、无须采样的显著优势。     

一种基于自适应能量滤波的快速车牌定位方法

提出一种快速的车牌定位方法。根据车牌在水平方向上能量高且集中的特点，先通过自适应的高通能量滤波快速地粗分割出车牌的候选区域，再根据车牌较细致的纹理特征对候选区域进行校验和修正，最终得到车牌的精确位置。实验结果表明，该方法的车牌定位正确率在99％以上，每次定位只需50—60ms。     

WMFVR身份识别及应用

提出一种身份识别模型WMFVR（加权多特征视频识别）。模型分三层：先验层,建立识别群体视频样本库,通过数据发掘可识别（区分）的视频特征点,如身高、肩宽、人脸等,每个特征点聚类建立特征分布,如按身高聚为高、中、低三类;识别层,在相对静止背景下获取连续图像,检测跟踪运动目标,重建人体三维运动,按时间序列识别各个特征点,结合先验知识库,加权决策识别结果：后验层,根据识别结果,更新视频特征分布,刷新先验知识库。与传统视频身份识别相比,WMFVR充分利用连续动态图像下的视频特征,并引入后验机制,提高了视频识别的可应用性。基于WMFVR设计的视频考勤系统识别率为94．872％,表明在固定场景小范围人群的身份识别中具有良好的鲁棒性。     

基于豪斯多夫距离的快速多人脸检测算法

以豪斯多夫距离为相似性度量,提出了一种对光照及背景变化具有鲁棒性的快速准确多人脸检测算法。由于豪斯多夫距离多模板匹配算法的复杂性,采用降低模型维数,寻找感兴趣区域和用变换间距离来寻找最适宜模型等多种方法提高计算豪斯多夫距离的效率。实验结果证明该算法能快速准确检测人脸。     

基于小波隐性马尔可夫树模型的车牌定位

根据小波隐性马尔可夫树模型对车牌纹理特征精确的多尺度描述,提出了一种基于WHMTM的车牌定位方法。该方法首先以小波域的高频滤波作为预处理,再根据车牌纹理的WHMTM参数采取从粗到精多尺度地分割车牌,从而快速、准确地在复杂的背景中定位车牌。实验结果表明该方法是一种速度快且抗扰性强的车牌定位方法。     

相位测量轮廓术中的距离像配准

对用相位测量轮廓术( PMP) 测量得到的不同视点距离像间的配准进行了研究。将逆向校准用于加速控制点和对应点的粗选,逆向校准所需的参数是在系统校准过程中直接计算得到的。以调制度作为度量对应点对可靠度的指标,实现不同对应点对对目标函数的区别性贡献。实验统计结果表明,该方法的配准误差约为系统测量误差的66%。     

精子运动图象的多目标检测与分割

采用差图象动目标检测,窗口自适应分割技术实现了精子的快速检测定位和分割,克服了因目标亮暗不均造成的分割误差和目标丢失。利用形态特征鉴别静止精子大小差不多的杂质,为高效实用的ＣＡＳＡ系统奠定了基础。     

一种基于三维模型投影的人脸识别新方法

研究了使用三维人脸模型进行不同姿势下的人脸识别问题,提出了一种三维建模二维识别的人脸识别算法,首先使用该方法将三维模型向不同方向投影,进而将不同姿势的二维图像与不同方向的投影结果相匹配,进行人脸识别。研究了使用Minolta Vivid 910进行数据获取,创建三维模型的方法和过程。实验结果表明,在进行不同姿势的人脸识别时,该方法的识别速度快于三维可变形模型方法,识别率远优于使用二维正面图像作为模板的人脸识别方法。     

一种改进的基于特征空间自适应波束形成算法

在基于特征空间(ESB)自适应波束形成算法的基础上,本文提出一种更稳健的波束形成算法,该算法利用对阵列接收信号相关矩阵特征分解获得的信号子空间,对基于特征空间算法中的约束导向矢量进行校正,并完成波束形成.计算机仿真和分析证实了该算法性能要优于常规ESB算法的性能.