基于树结构分层随机森林在非约束环境下的头部姿态估计

头部姿态估计是人类行为和注意力的关键,受到光照、噪声、身份、遮挡等许多因素的影响。为了提高非约束环境下的估计准确率和鲁棒性,该论文提出了树结构分层随机森林在非约束环境下的多类头部姿态估计。首先,为了消除不同环境的噪声影响,提取人脸区域的组合纹理特征,对人脸区域进行积极人脸子区域的分类,分类结果作为树结构分层随机森林的先验知识输入;其次,提出了一种树结构分层随机森林算法,分层估计多自由度下的头部姿态;再次,为了增强算法的分类能力,使用自适应高斯混合模型作为多层次子森林叶子节点的投票模型。在多个公共数据集上的多种非约束实验环境下进行头部姿态估计,最终实验结果表明所提算法在不同质量的图像上都有很好的估计准确率和鲁棒性。     

融合全局和局部深度特征的高分辨率遥感影像场景分类方法

提出了一种融合全局和局部深度特征(GLDFB)的视觉词袋模型。通过视觉词袋模型将深度卷积神经网络提取的多个层次的高层特征进行重组编码并融合,利用支持向量机对融合特征进行分类。充分利用包含场景局部细节信息的卷积层特征和包含场景全局信息的全连接层特征,完成对遥感影像场景的高效表达。通过对两个不同规模的遥感图像场景数据集的实验研究表明,相比现有方法,所提方法在高层特征表达能力和分类精度方面具有显著优势。     

一种基于能量差比较算法的差分运动检测方法的改进

本文利用人眼对边缘(空间梯度)特别敏感的视觉特点,把帧间运动变化检测和图像的边缘检测结合起来,对帧间差分法进行了改进。首先,本文构造了一个二维运动探测器,将各向异性自适应边缘检测算子扩展到动态图像处理中,提出了,运动像素的能量差比较算法。该算法能够对运动目标各个运动像素的运动方向起到一个优化加强的作用,最终得到各个方向上的最佳检测。实验证明,这种算法可以很好的强化每个像素的运动方向,达到最佳的检测效果。