改进三帧差分算法在移动物体检测中的应用

移动物体监控系统利用检测算法识别监控区域的移动物体,并进行实时异常信息存储,检测算法中的传统三帧差分法中的阈值是固定的,因此重叠部分无法准确检测出来,存在空洞现象,可能发生误判。针对这些问题,对已有的三帧差分法进行改进,结合图像边缘提取和自适应的迭代阈值计算方法来提高移动物体检测的准确性,并对异常信息进行选择性存储,由实验结果可知,应用平台采用改进后的移动物体检测算法,较好的提高了移动物体检测的灵敏度,增强了检测系统的实时性和准确性,若仅存储异常信息,可节省视频存储空间,并在定位异常动态信息时节省查找时间。     

一种高效的基于平行边缘的道路识别算法

为了提高智能车辆道路识别的准确性和效率,设计了一种基于平行边缘特征的道路检测算法。提出了基于边缘连接的道路区域快速粗分割方法;对边缘点局部直线的检测和方向进行编码,利用竖直线实现了极大可能道路区域的估计;基于方向一致性判别准则,实现了极大可能道路区域内平行边缘的识别算法;提出了三个道路识别准则,综合运用平行边缘、道路的区域位置信息,实现了道路特征的准确识别。实验结果表明,本文算法能够快速并准确的提取典型的直线和弯曲道路模型中的道路区域,比以往算法在速度和准确性上都有较大的提升。     

航拍图像的路面裂缝识别EI北大核心CSCD

针对航拍沥青路面图像识别的噪声和干扰问题,提出一种应用于航拍图像的路面裂缝识别算法。根据路面区域与路旁景观区域灰度级数分布不同,采用多方向拟合的区域生长方法联合HSV颜色空间阈值进行路面区域分割,提取包含完整裂缝信息的单通道路面;再通过改进的形态学滤波剔除面积较大的干扰区域,利用结合显著性分析的边缘检测算法识别路面的裂缝片段,实现复杂裂缝与路面纹理噪声的区分;自动筛选存在裂缝的图像,针对裂缝可疑区域,结合人眼辅助观察标记并计算其长度。结果表明,该算法可有效剔除图像中的噪声和干扰,较好地识别沥青路面的裂缝,裂缝宽度的识别精度能达到9.7mm,分类识别准确率大于80.0%,长度测量准确率大于75.0%。     

基于智能视觉的车辆事故预警监控系统设计

针对车辆行驶中驾驶员视觉盲区或注意力不集中而造成的交通事故问题,提出采用智能视觉技术对车辆行驶过程中四周的异常物体进行视频监控,对动态视频场景中的运动目标进行检测、识别与实时测距,通过车辆智能视频监控系统最大程度的为驾驶员提供更多预警信息,预防交通事故的发生。本文介绍了车辆智能视觉监控系统的硬件设计方法与软件工作流程,并研究了运动目标检测算法与单目视觉测距算法,通过仿真实验,验证了本智能视觉车辆监控系统对于运动目标进行检测、识别与智能测距判断的实验结果。     

航拍图像的路面裂缝识别

针对航拍沥青路面图像识别的噪声和干扰问题,提出一种应用于航拍图像的路面裂缝识别算法。根据路面区域与路旁景观区域灰度级数分布不同,采用多方向拟合的区域生长方法联合HSV颜色空间阈值进行路面区域分割,提取包含完整裂缝信息的单通道路面;再通过改进的形态学滤波剔除面积较大的干扰区域,利用结合显著性分析的边缘检测算法识别路面的裂缝片段,实现复杂裂缝与路面纹理噪声的区分;自动筛选存在裂缝的图像,针对裂缝可疑区域,结合人眼辅助观察标记并计算其长度。结果表明,该算法可有效剔除图像中的噪声和干扰,较好地识别沥青路面的裂缝,裂缝宽度的识别精度能达到9.7mm,分类识别准确率大于80.0%,长度测量准确率大于75.0%。     

基于灰度信息的动场景视频序列中运动对象的提取

提出了一种基于视频序列灰度信息的运动对象提取方法。该方法采用改进的Sobel算子提取边缘图像,依据边缘信息将视频图像分割为不同的灰度连续区域。在各灰度连续区域中,选取特征点进行匹配获得特征点对。根据特征点对合并灰度连续区域,获得全局运动参数。采用具有自适应帧间隔的帧差交集法,获得图像中运动对象区域。结合灰度信息和运动信息,分割出运动对象。实验结果表明,该算法可以有效地将运动对象从视频序列中提取出来。     

基于局部特征词袋模型人体动作识别关键帧选取方法

针对原始动作视频帧数多、信息冗余、计算量大的问题,提出了基于离散粒子群算法的人体动作识别关键帧选取方法。提取视频图像中的时空兴趣点建立视觉词典,统计视频图像中视觉词汇概率分布,采用离散粒子群算法进行关键帧选取,引入原始视频和选取的关键帧的视觉词汇概率分布向量的夹角余弦值,作为最优适应度函数评价关键帧选取前后的动作特征相似性。采用离散粒子群关键帧选取方法对KTH和Weizmann数据库进行实验验证。实验结果显示,该文提出的关键帧选取算法可有效去除动作视频中的冗余帧,提高了动作识别效率,动作识别准确率保持89.17%和98.89%不变。     

基于ViBe与机器学习的早期火灾检测算法

针对现有视频图像火灾检测算法前景信息丢失严重、误报率高、泛化能力弱等问题,提出一种新的火灾检测算法。其主要由前景提取和分类决策两大模块组成。在前景提取模块中改进ViBe算法,实现对运动区域的选择性更新;同时使用随机森林和支持向量机组成的两级分类器对运动区域颜色进行分类,以获取精确的前景区域。在分类决策模块中,提出两种新的早期火焰特征用于描述帧间火焰区域重叠率和火焰区域不同部分运动剧烈程度比率,再结合Hu矩特征训练出决策分类器。实验结果表明,该算法具有准确率高、误报率低、泛化能力强、响应时间短等优点,并能很好地应用于实际环境中。     

基于深度卷积神经网络的红外船只目标检测方法

针对红外船只图像较模糊导致的识别率低、识别速度慢等问题,提出了一种基于深度卷积神经网络(CNN)的检测算法。首先采用标记分水岭分割算法提取红外船只图像中的连通区域,并对原图相应的目标位置进行标记和归一化处理,提取候选区域。采用改进的AlexNet(一种深度CNN模型)进行船只目标识别,将提取的候选区域送入改进的AlexNet进行特征提取和预测,得到最终检测结果。分水岭方法可大大减少候选区域检测时间,以及减少深度CNN识别时间。利用实验室自制的红外成像系统获取近千张红外船只图像数据,并对其平移缩放形成的数据集进行仿真实验。结果表明,标记分水岭与深度CNN的结合,可有效识别船只目标,所提方法具有良好的性能,能够更加快速准确地识别红外船只目标。     

基于快速轮廓转动力矩特征的激光主动成像目标识别

针对激光主动成像的图像特性,提出一种基于快速轮廓转动力矩的目标识别方法。将转动力矩的概念引入目标识别中,提出的快速轮廓转动力矩特征(FCTF)不仅包含了轮廓的尺寸、位置、规则度以及目标的亮暗等信息,同时对于旋转、尺度缩放等变换具有不变性。采用转动力矩的快速计算方法,提高了识别算法的计算效率。识别算法首先使用最大稳定极值区域(MSER)算法检测出目标特征区域,并将其变换为圆形区域,然后结合快速转动力矩特征算法提取出目标区域的局部不变特征,最后输入训练好的支持向量机分类器进行识别。实验结果表明相比于已有的激光主动成像目标识别方法,所提算法对于旋转、仿射变换均具有更高的识别率,同时单帧平均运算时间为9.68 ms,满足激光主动成像目标识别系统实时性的要求。     

视频图像记录判读系统

光电经纬仪的摄影胶片图像和CCD摄像机的视频图像的数字化处理是兵器试验靶场中始终未能很好解决的问题。主要源于两个问题:一是视频图像的数字化采集和转换;二是数字图像的自动处理。介绍了根据靶场广泛应用的光学图像记录、判读需求而研制的视频图像记录判读系统,并对所采用的视频图像实时存储技术、字符识别技术、目标识别与定位技术等几项主要的关键技术进行了说明,并给出了应用结果。结果表明,图像采集记录灵活方便,速度快,不丢帧;目标图像处理精度高,实时性强,自动处理能力好,使光测数据处理的精度和效率都有了很大的提高。     

Some Information Geometric Aspects of Cyber Security by Face Recognition

Secure user access to devices and datasets is widely enabled by fingerprint or face recognition. Organization of the necessarily large secure digital object datasets, with objects having content that may consist of images, text, video or audio, involves efficient classification and feature retrieval processing. This usually will require multidimensional methods applicable to data that is represented through a family of probability distributions. Then information geometry is an appropriate context in which to provide for such analytic work, whether with maximum likelihood fitted distributions or empirical frequency distributions. The important provision is of a natural geometric measure structure on families of probability distributions by representing them as Riemannian manifolds. Then the distributions are points lying in this geometrical manifold, different features can be identified and dissimilarities computed, so that neighbourhoods of objects nearby a given example object can be constructed. This can reveal clustering and projections onto smaller eigen-subspaces which can make comparisons easier to interpret. Geodesic distances can be used as a natural dissimilarity metric applied over data described by probability distributions. Exploring this property, we propose a new face recognition method which scores dissimilarities between face images by multiplying geodesic distance approximations between 3-variate RGB Gaussians representative of colour face images, and also obtaining joint probabilities. The experimental results show that this new method is more successful in recognition rates than published comparative state-of-the-art methods.     

基于Gabor小波变换的ICA火灾图像纹理识别算法

针对火灾图像纹理识别问题,提出了基于Gabor小波变换的ICA火灾图像纹理识别算法,并根据火灾图像纹理识别特点进行了优化。首先用不同尺度和方向的Gabor滤波器对待识别图像滤波,得到其特征图像,然后将特征图像转化成特征向量作为ICA的输入,得到基矢量子空间,再将测试图像经过Gabor滤波器的特征向量投影到ICA子空间中得到系数向量作为目标识别特征,最后用支持向量机进行识别。通过与Gabor滤波器法和ICA方法的对比实验,表明该算法可以在火灾纹理图像的识别率上比传统方法提高5%以上,为火灾图像识别提供了一种新思路。     

Fingerprint image enhancement using data driven Directional Filter Bank

A new method based upon data driven tool, principal component analysis (PCA), for fingerprint enhancement is proposed in this paper. PCA is a very useful statistical technique that has found application in many different fields like image compression, face recognition and is commonly used for finding patterns in data of high dimension. In the proposed method, the input image is first decomposed into directional images using decimation free Directional Filter Bank (DDFB). Then these directional images are normalized. A data driven technique PCA is applied to these normalized directional fingerprint images, which gives the PCA filtered images. These are basically directional images. Then these directional images are reconstructed into one image which is the enhanced one. Simulation results are included illustrating the capability of the proposed method.     

基于光谱探测与图像识别的反伪装目标系统研究

为了在野外环境中快速有效地识别敌方伪装的机动目标,设计了基于光谱探测与视频图像目标识别方法联用的目标识别系统。采用视频图像识别技术获取被测区域的二维影像,再通过光谱探测技术识别目标,最终将目标重建在图像相应位置上从而实现目标识别的可视化。理论推导得到了系统可识别目标的函数关系式,根据该函数关系进行了目标识别的量化实验。实验采用汽车模拟被测机动目标,在不同距离上分别以平坦荒地、灌木丛和废弃建筑物为背景,对明显目标、涂覆迷彩色的目标以及遮挡伪装物的目标分别进行光谱探测。实验结果显示,测试背景对光谱探测效果有一定影响,背景的连续性有利于目标识别;伪装方式以伪装物遮挡最难识别,且随着目标与系统的距离增大而信噪比随之降低。综上所述,采用光谱探测技术克服了传统图像目标识别无法识别伪装目标的缺点,可以实现对伪装目标的有效识别。     

批量高速二维码视觉检测识别系统

针对工业实际项目提出一种高效、准确的二维码识别方法,并开发了基于机器视觉的二维码高速、批量识别系统。首先根据被测二维码在目标子空间内的位置,提出利用几何关系定位每个二维码感兴趣区域并批量处理二维码的方法。在此基础上,采用添加高斯噪声的方式模拟生产实际中可能产生的噪声,评估系统抗噪能力。最后分析系统识别率与二维码运动速度的关系并比较实验结果。通过实验验证,在1800张的测试数据集中,二维码移动速度在296.8 mm/s情况下,无噪声图像中每个二维码定位识别平均时间为17.8 ms,有噪声图像为21.3 ms,识别率均为100%,该系统满足实时在线检测需求。     

基于USB2.0的智能视频监控系统设计

针对目前流行的视频监控系统不能智能识别、视频传输占用太多网络资源、视频存储容量有限等问题,设计了一种基于USB2.0的智能视频监控系统。该系统通过在线动态更换参考图像,消除了时间变化引起的阳光、天气等因素对背景图像的影响。按照图像识别方法自动检测监控目标,只有当检测到可疑目标后,才把相应的视频信号传输给监控端显示和存储,并同时向监控人员发出报警提示信号。     

Super-resolution reconstruction face recognition based on multi-level FFD registration

Super-resolution (SR) reconstruction is an effective method to solve the problem, that the face image resolution is too low to be recognized in video, but the non-rigid change of deformed face and expression changes greatly affect the accuracy of registration and reconstruction. To solve these problems, a method of multi-level model free form deformation (FFD) elastic registration algorithm based on B spline is proposed. It first use low-resolution FFD grid for global registration, to emphasize the contribution of edge information for registration, we introduce edge registration measure into the sum of squared difference (SSD) criterion. Then divide the global registration image and reference image into a series of corresponding sub-image pairs and calculate the correlation coefficient of each pair; at the same time, we do local registration with high-resolution FFD grid to the small value correlation coefficient sub-image pairs. In the registration process of optimization, the paper uses adaptive step length gradient descent method algorithm based on chaotic variables to improve optimization efficiency. After registration, the algorithm of project onto convex sets (POCS) is used to reconstruct SR face image through several low resolution image sequences, and then recognized these SR face images by support vector machines (SVM) classifier. Experimental results from standard video database and self-built video database show that this method can register and reconstruct face image accurately in the condition of great face deformation and expression change, while the face recognition accuracy is also improved.     

基于相位相关的亚像素配准技术及其在电子稳像中的应用

介绍一种基于相位相关的图像配准方法,并将该方法应用于序列图像的运动检测,通过运动补偿,实现了序列图像的稳定输出。采用相位相关配准方法对序列图像进行亚像素精度配准,运用基于最小二乘的曲面拟合法,估计当前图像相对参考图像的亚像素级的平移量。在补偿图像运动时,为保证亚像素级的补偿精度,采用平滑算法,避免在图像补偿时出现马赛克现象。最后,对样本图像进行了亚像素级位移配准和图像补偿对比实验。实验结果表明,提出的方法可以检测到0．01pixel的运动量,最大配准误差为0．008pixel;采用亚像素级运动量补偿图像,最大误差〈0．5。     

Advanced driver assistance system: Road sign identification using VIAPIX system and a correlation technique

We present a three-step approach based on the commercial VIAPIX® module for road traffic sign recognition and identification. Firstly, detection in a scene of all objects having characteristics of traffic signs is performed. This is followed by a first-level recognition based on correlation which consists in making a comparison between each detected object with a set of reference images of a database. Finally, a second level of identification allows us to confirm or correct the previous identification. In this study, we perform a correlation-based analysis by combining and adapting the Vander Lugt correlator with the nonlinear joint transformation correlator (JTC). Of particular significance, this approach permits to make a reliable decision on road traffic sign identification. We further discuss a robust scheme allowing us to track a detected road traffic sign in a video sequence for the purpose of increasing the decision performance of our system. This approach can have broad practical applications in the maintenance and rehabilitation of transportation infrastructure, or for drive assistance.