基于SVM和HOG的人脸检测算法

本文提出了一种基于支持向量机和方向梯度直方图的正面人脸检测方法。支持向量机通过学习方向梯度直方图特征来选取支持向量,然后根据这些支持向量构建最优分类面。实验使用的训练样本和测试样本从CMU的PIE多姿态和多光照人脸数据库中选取,样本大小被标准化为20＆#215;20像素。检测系统选用的分类器是支持向量机,其核函数是线性的。选用的特征是Navneet Dalal和Bill Triggs在行人检测问题上提出的方向梯度直方图。训练好的分类器在测试集合上的检出率为92%。在CMU＋MIT正面人脸测试集合上也取得了较好的结果。实验结果表明,本文提出的方法在人脸检测问题上是比较有效的。     

基于压缩感知的图像哈希算法

在信息安全相关研究中,图像哈希算法是一项热门的内容,通过一串短效的字符、数字序列,对一副图像进行映射,在数字水印、图像检索、图像索引、图像认证等方面,均有着广泛的应用.哈希算法的两个基本性质就是感知鲁棒性、惟一性.传统的密码学哈希算法,一般仅适用于文本数据,需要设计开发新的哈希算法,用于图像等多媒体数据的处理.基于此,本文基于数字图像,提出了基于压缩感知的图像哈希算法,分别以颜色向量角、环形分割为切入点,对图像哈希算法进行了研究.     

基于视频监控的快速行人检测算法

针对方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对行人检测速度慢、效率低和实时性差的问题,提出了先利用混合高斯模型进行运动检测初判,从而获得候选区,调整候选区域尺寸,对候选区进行HOG特征提取,再送入SVM分类器检测出行人。只对候选区进行HOG特征提取可大幅度减少HOG的计算量,减少特征提取的时间,从而提高了检测的效率,可应用于有实时性要求的场合。     

梯度直方图和光流特征融合的视频图像异常行为检测算法

异常行为检测在智能监控系统领域中有广泛的应用前景。本文针对此应用领域,提出了一种结合光流特征和梯度直方图特征的视频异常行为检测及定位方法。首先利用视频背景提取算法进行前景提取和标注,实现对前景信息的分割。然后利用光流和梯度直方图特征提取算法对前景图像分别提取光流和梯度直方图特征,其次,使用支持向量机对数据进行训练和测试。最后结合光流幅度信息与前景标记信息对判断出来的异常行为进行定位。实验结果表明,与先前算法相比,本文算法可以检测出异常行为,并且能够对异常帧进行异常行为定位。      

基于HOG特征及SVM的机车车底螺栓检测方法

为了解决列车动态图像检测系统中对关键螺栓的定位、识别问题,提出了一种基于方向梯度直方图特征和支持向量机的方法检测螺栓。该方法首先利用轨边图像采集设备对车底图像进行采集,并针对关键螺栓分布区域分类为车钩缓冲装置挡板螺栓、转向架心盘螺栓、齿轮箱螺栓。然后针对不同分布区域的螺栓进行样本切割,提取样本方向梯度直方图特征。最后对机车车底图像进行螺栓检测,定位螺栓位置信息,以供判别螺栓丢失、螺栓松动等故障。结果表明,该方法对螺栓的检出率可达90%以上,适用于列车动态图像检测系统的要求。     

Gabor小波与HOG特征融合的行人识别算法

针对传统HOG特征行人检测方法中,当目标存在遮挡以及面对复杂环境条件下,行人识别存在较高漏检率和误检率的问题,提出一种基于Gabor小波与HOG特征融合(G-HOG)的行人识别算法。利用Gabor小波对样本图像进行特征变换并在尺度和方向上融合,获取Gabor特征图像,利用HOG算子在特征图像上提取目标特征,进行样本分类,获取行人目标的疑似区域;对行人样本进行HOG特征提取与训练,实现对疑似区域的目标识别。实验结果表明,基于G-HOG特征的行人识别算法在INRIA、MIT与Daimler数据库上性能表现良好,能够获取较高的查全率和识别率。     

基于多特征和最小二乘支持向量机相融合的行人检测模型

为了提高行人检测正确率,提出一种基于多特征融合和最小二乘支持向量机的行人检测模型。首先提取行人的相位一致性特征和梯度直方图特征,然后采用粒子群算法选择最优特征子集,最后将最优行人检测特征子集输入到最小二乘支持向量机对学习和分类,并采用对模型性能采用仿真实验进行测试。结果表明,相对于其它行人检测模型,本文模型不仅提高了行人检测率、降低了虚警率,而且加快行人检测效率,具有较强的鲁棒性。     

KAZE结合感知哈希的图像匹配算法

针对目前图像特征匹配中存在不同程度误匹配的问题,提出了一种KAZE结合感知哈希的图像匹配算法。首先采用KAZE算法提取图像特征点并匹配,然后使用感知哈希算法筛选提纯初始匹配对,最后运用随机抽样一致(RANSAC)算法再次筛选,得到最终的匹配结果。在Mikolajczyk标准图像集上的实验结果表明,该算法在图像发生旋转缩放、光照变换、模糊以及JPEG压缩等变化下均能够保持较高的匹配正确率,具有良好的可靠性和鲁棒性。     

基于感知哈希矩阵的最近邻入侵检测算法

针对目前入侵检测效率不高的问题,本文提出一种基于感知哈希矩阵的最近邻入侵检测算法.首先计算训练集中入侵检测对象的感知哈希描述子,并将感知哈希描述子拼接成感知哈希矩阵;然后利用设计好的量化函数对矩阵中的哈希描述子进行量化,并按照感知哈希的性质对矩阵进行约简和调整;在入侵检测阶段用该矩阵快速定位与待检测对象最相近的K个样本,利用K近邻的投票原则完成入侵检测任务.通过理论分析及在KDDCUP99数据集上的相关实验验证了该方法以O（n）的时间复杂度来快速定位最近邻的K个样本,在保持高检测率的同时降低了存储和计算方面的开销,从而更加有效的保护网络环境.     

融合感知哈希特征的时空上下文目标跟踪算法

文中提出融合感知哈希特征的时空上下文快速目标跟踪算法,在光照剧烈变化和目标被遮挡情况下能准确地跟踪目标。通过感知哈希特征对目标的位置进行评估,避免时空上下文算法在光照剧烈变化的跟踪漂移问题,并通过更新目标哈希值和时空上下文信息来进行下一次迭代。实验结果表明结合目标时空上下文信息的感知哈希跟踪算法与目前主流跟踪算法相比表现出更快的跟踪速度,并且在复杂背景和被遮挡后表现出较好的鲁棒性。     

基于窗口边缘梯度势能的人体遮挡多尺度检测算法

为提高对于图像中人体检测的准确率,该文提出窗口边缘梯度势能(Window Gradient Potential Energy,WGPE)的概念和一种基于窗口边缘梯度势能快速人体检测方法。采用稀疏-稠密梯度势能窗口集对人体进行多尺度检测过滤,缩短了检测时间。采用改进后的加权级联支持向量机训练正负样本,将遮挡情况下的人体正样本进行加权划分,以检测遮挡环境下的人体。在对检测窗口进行过滤时,该算法并不需要增加过多的计算开销。在背景较为平滑的图像中,与多尺度面向梯度直方图(HOG)和HOG-LBP(Histograms of Oriented Gradients and Local Binary Pattern)方法相比在相同的准确率下,具有较少的检测时间。实验表明在人体检测的准确率和效率方面有所提高,对于处于半遮挡情况下人体检测,准确率也有明显提高。     

基于图像感知哈希的行人跟踪算法

针对传统目标跟踪算法计算复杂度高,在发生遮挡、形状改变时,运动目标丢失的问题,提出了将图像感知哈希算法应用于目标跟踪问题上,并针对行人这一特定目标进行了改进。按照行人的特征,将其分成若干区域,给不同区域分配不同权重,计算跟踪目标的感知哈希值,计算待测区域的哈希值,选择合适的待测区域作为目标区域。该算法与MeanShift算法相比,能更好地处理目标遮挡,不易产生目标丢失,且具有较低的复杂度。     

基于粗糙集特征级融合的肺结节检测算法

以肺结节的检测为研究目标,针对肺结节特征级融合检测算法中存在特征结构不合理和特征表达不紧致两个问题,提出了一种基于粗糙集特征级融合的肺结节检测算法,该算法首先分析肺部CT影像的医学征象,提出了六个新的三维特征,并综合其他二维和三维特征共42维特征分量共同量化ROI;然后基于粗糙集对提取的特征集合进行5次特征级融合实验;最后利用网格寻优算法优化核函数的SVM作为分类器进行肺结节识别.以70例肺结节患者的肺部CT影像为原始数据,通过4组对比实验验证算法的有效性和稳定性,实验结果表明,经过粗糙集特征级融合的肺结节检测算法识别肺结节的能力得到了有效提升.     

基于聚类分析和SIFT的图像感知哈希算法

本文提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和聚类分析(K-means)相结合的感知哈希算法。其中,基于不变特征变换用于提取图像的局部稳定特征点,聚类分析用来对特征数据经行压缩并得到图像感知哈希。图像的相似性通过感知哈希值之间的汉明距离来测评。实验数据分析表明,该算法在图像尺度变换、各种几何攻击、仿射变换以及JPEG等攻击中具有较好的稳健率。     

基于感知哈希和自适应搜索的通用对象检测

针对数字图像中对象检测问题,提出一种基于感知 哈希和搜索策略的通用 对象检测算法,提取图像中有可能包含对象的子区域并以矩形的形式输出。算法首先对输 入图像进行分割,并计算该图像的显著度信息;其次根据图像每个子区域显著度信息,自适 应 地确定搜索策略的起始子区域;最终利用选择性搜索策略,实现图像中通用对象检测。利用 选择性搜索策略检测通用对象时,引入感知哈希算法实现相邻子区域的相似度计算, 在保证准确度的基础上简化算法复杂度。实验结果显示,本文算法具有良好的图像对象检测 准确度。     

基于HOG特征的织物瑕疵检测算法

传统织物瑕疵检测依赖人工,成本高且效率低.提出基于机器视觉和图像处理算法的织物瑕疵检测方法,采用方向梯度直方图描述织物纹理特征,通过计算局部区域的方向梯度直方图特征与无瑕疵织物图像特征的相似性来识别瑕疵,在织物图像数据集上的待测结果表明,此算法能够有效地提取出织物的瑕疵.     

融合时空域变化信息的视频感知哈希算法研究

感知哈希(Perceptual Hashing)是多媒体数据集到摘要集的单向映射,为多媒体数字内容的标识、检索、认证等应用提供了安全可靠的技术支撑.本文提出一种融合视觉感知及时空域特征的视频感知哈希算法.算法首先对视频序列每一帧进行随机可重叠分块,并计算每个分块以像素为单位的亮度均值,在某一步长下,以同一帧的分块亮度差作为视频帧空域特征,以不同视频帧相同位置的分块亮度差作为时域特征,通过哈希量化得到时空域感知哈希,通过时空域感知哈希融合,最后得到简洁的视频唯一标识——摘要哈希.实验结果表明,该算法表现出较好的鲁棒性与区分性,通过相似度拟合图算法分析,可以实现视频篡改的准确检测及定位.     

基于HOG和SVM的通信设备工具板检测方法

针对通信装备测试中对工具板的定位、识别问题,提出一种利用方向梯度直方图特征与支持向量机结合的方法检测工具板。首先利用平板电脑拍摄通信装备及工具板,然后从图片中剪裁出正负样本,提取样本方向梯度直方图特征。训练样本特征得到检测器并检测图片,最后将待检测的工具板定位在图像中供进一步检测,结果表明,该方法可以很好地完成对工具板的识别和定位,具有可行性。