简单有效的运动汽车投影阴影分割算法

在实时的车型识别系统中,由于光照的影响,需要一种简单快速有效的方法将汽车车体与其阴影分割开。利用阴影的光谱属性,同时根据阴影的几何特征及阴影区域内的点和汽车的空间位置、形状等相关特点,提出一种基于小波变换多分辨率特性的阴影分割算法,该算法能有效地分割出阴影与目标之间的分界线。先利用阴影的光谱属性对阴影进行粗分割,然后利用小波变换的多尺度性对候选阴影点进行特征提取,从而获取最后的阴影分界线。该方法不需要事先确定光源的方向、车体的彩色信息和背景纹理信息,能有效地分割任何颜色、任何背景纹理下、任何光源方向下的运动汽车投影阴影。实验表明,该方法定位准确,处理速度快,抗噪能力强,为进一步的车型识别提供基础。     

A New Cellular Automata Model Considering Finite Deceleration and Braking Distance

We present a new cellular automata model for one-lane traffic flow. In this model, we consider the driver prejudgment according to the state of the leading car. We also consider that the vehicle deceleration capability is finite and the braking distance of the high-speed running cars cannot be ignored, which is not considered in most models. Furthermore, comfortable driving is considered, too. Using computer simulations we obtain some basic qualitative results and the fundamental diagram of the proposed model. In comparison with the known models, we find that the fundamental diagram of the proposed model is more realistic than that of the known models.     

一种改进的小波隐性马尔可夫树模型纹理分割及在车牌定位中的应用

小波隐性马尔可夫树模型(WHMTM)能对纹理特征进行多尺度的精确描述。在WHMTM纹理分割的基础上提出了一种改进的方法,并已将它应用到车牌定位中。在WHMTM中,通过引入用于描述尺度间邻域相关性的指数加权系数和相同尺度内邻域纹理分类的标识变量,使多尺度粗分割结果的融合更加精确。实验结果表明,该方法对多尺度的纹理分割及车牌定位有更好的效果。     

量子相关词汇搜索

本文讨论了基于量子并行计算和叠加态原理的量子搜索算法,并结合概率论,给出了从无结构的海量数据(库)中搜索相关词汇(组)的方法,并说明该方法远远优越于经典搜索算法。     

基于GLS模型的光照鲁棒性人脸的识别

针对线性子空间模型在处理具有阴影的人脸图像时出现的不足之处,提出了GLS模型,并将其用于不同光照下的人脸识别。按照测试图像与正确模型间距离尽可能小的原则构造了一个确定最优分组数和子空间维数的标准;采用SVD方法和K平均聚类法将像素分组,并确定每个分组的线性子空间模型;计算测试图像到每个GLS模型中所有分组的线性子空间模型的距离之和,进而识别人脸图像。经假设检验统计表明,基于该模型的方法在处理不同光照下的人脸图像时,效果明显优于其他方法。