一种基于贝叶斯特征的视频图像人脸检测

提出了一种基于仿射运动模型和贝叶斯理论的视频图像人脸检测方法.建立仿射运动模型进行运动估计,提取运动对象区域;对训练图像提取人脸与非人脸的统计特征,利用贝叶斯准则建立概率模型;根据贝叶斯分类器和支持向量机分类器将图像特征分为人脸类与非人脸类,从而检测出视频运动图像中的人脸区域.     

基于特征脸和二叉树支持向量机的人脸识别

提出使用特征脸和二叉树支持向量机（BT-SVM）分类器相结合的方法进行人脸识别。首先从训练图像中求得特征脸空间,然后将训练集和测试集图像投影到特征脸空间得到投影系数,使用训练样本投影系数训练BT—SVM分类器,再使用BT—SVM分类器对测试图像进行识别。在ORL人脸库进行模拟试验,结果表明BT-SVM分类算法获得比SVM分类算法更高的识别率。     

Adaboost人眼定位方法改进与实现

提出了基于改进的Adaboost方法来实现人脸图片中人眼的精确定位.首先在待检测的图片中利用人脸分类器定位出人脸,然后在所得人脸图像上进一步利用人眼分类器精确定位人眼.改进后的Adaboost算法与传统方法相比,具有构建分双层分类器所需要的特征数目降低、算法精确性提高和实时性的特点.     

基于Gabor滤波特征和一类分类器的人脸检测

人脸检测是人脸识别的一项重要任务.论文提出了一种基于Gabor滤波特征和一类分类器的正面人脸检测方法.算法首先利用了Gabor滤波器的良好的空间位置与方向的选择特性,采用了四种方向的Gabor滤波器提取人脸样本图像特征并用PCA方法对特征降维,然后用已降维的特征训练支持向量机分类器.最后应用一类分类器分类检测人脸.实验结果证明该方法是十分有效.     

基于SVM分类器的道路湿滑图像分类方法研究

在恶劣天气下路面湿滑状况将发生显著变化,导致驾驶条件恶化,极易引发恶劣的交通事故.为了帮助交通管理部门实时获取路面湿滑状况信息,了解路面附着性能,并以此制定合理的车速控制和交通诱导策略,通过采集道路湿滑图像,利用设计的具体SVM分类器结合3种训练算法对道路湿滑图像进行分类学习训练,并通过训练后的SVM分类器对大量道路湿滑图像进行分类实验,对道路湿滑状态进行分类研究.实验结果表明:(1)寻找合适的核函数,选择合适的参数是使用SVM进行高效分类的一个重要因素;(2)在训练过程中,均方误差(MSE)能反映出分类器实现的正确率,SVM的训练本身的误差决定了分类的正确率,而且训练个数的增多带来了特征空间维数的增加,从而导致计算量的增大.     

基于多模式弱分类器的AdaBoost-Bagging车辆检测算法

针对现有车辆检测算法在实际复杂道路情况下对车辆有效检测率不高的问题,提出了融合多模式弱分类器,并以AdaBoost-Bagging集成为强分类器的车辆检测算法。结合判别式模型善于利用较多的特征形成较好决策边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点,以Haar特征训练判别式弱分类器,以HOG特征训练生成式弱分类器,以AdaBoost算法为桥梁,采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得到AdaBoost-Bagging强分类器,利用Caltech1999数据库和实际道路图像对检测算法进行了验证。验证结果表明:相比于单模式弱分类器,AdaBoostBagging强分类器在分类能力和处理时间上均具有优越性,表现为较高的检测率与较低的误检率,分别为95.7%、0.000 27%,每帧图像的检测时间较少,为25ms;与传统级联AdaBoost分类器相比,AdaBoost-Bagging强分类器虽然增加了12%的检测时间和30%的训练时间,但检测率提升了1.8%,误检率降低了0.000 06%;本文算法的检测性能显著优于基于Haar特征的AdaBoost分类器算法、基于HOG特征的SVM分类器算法、基于HOG特征的DPM分类器算法,具有较佳的车辆检测效果。     

基于K-L变换的人脸识别系统

围绕人脸识别问题对人脸特征提取及识别技术进行了研究.主要有:运用灰度投影提取出在简单背景中的人脸图像,进行归一化操作;以类间散布矩阵作为产生矩阵,通过K-L变换降维并提取出代数特征,为了减少计算量,运用了奇异值分解,最后用最小距离分类器分类对图像进行分类.实验结果表明本方法的有效性.并且对人脸姿态,表情,光照等都具有一定的免疫性.     

基于特征脸和LS-SVM分类器的人脸性别分类

提出使用特征脸和最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器相结合进行人脸性别分类.我们首先从训练图像中求得特征脸空间,然后将训练集和测试集图像投影到特征脸空间得到投影系数.使用训练样本投影系数训练LS-SVM分类器,对训练图像和测试图像进行分类试验,同时计算出分类准确率,实验结果表明LS-SVM分类要比其他分类算法有更好的优越性.在实验中我们也使用交叉验证来确定特征脸数目和核函数参数.     

��ͨͼ��ѹ����FPGAʵ��

交通图像处理系统需要存储或上传非正常交通状况的图像,而图像数据量大难以存储或上传,对此本文设计了一种基于FPGA的交通图像压缩系统.针对交通图像压缩的特点,采用算法复杂度相对较低的JPEG算法,并对算法进行并行化处理,使系统内各个模块并行运行,增强了系统的实时性;采用两个基于Loeffler快速算法的一维DCT变换(1D DCT)模块实现二维DCT变换（2D DCT）,并在对大量交通图像进行实验的基础上给出一套适合交通图像压缩同时适合FPGA处理的量化表,大大降低了系统对FPGA资源的占用.外场实验分析表明,系统工作稳定,压缩图像质量好,压缩比较高,实时性强,对分辨率为720×576的彩色图像具有30帧/s的处理能力,可以作为交通图像处理系统的重要组成模块.     

基于TOTP的移动端双因子身份认证方法

为了提高终端应用的身份认证安全性,设计并实现了基于生物特征识别和TOTP一次性口令算法的双因子身份认证方法。该方法在用户进行身份认证时,首先采集用户的人脸和声纹数据进行比对,其次要求用户在手机上安装基于TOTP算法的动态口令APP,并在身份认证时输入一次性口令进行二次验证。实践过程中对TOTP算法进行优化,结果表明:"生物特征+动态口令"的解决方案达到了预期目的。     

为部队训练研发浮动目标靶等新装具的回忆

在内陆地区借助专用装具模拟海上浮动目标进行射击训练,从而有效地提高现役部队官兵和预备役指战员的实战技能。浮动靶标的研发成功地实现了这一预想。     

水泥粉煤灰稳定碎石合理级配分析

提出了粉煤灰改善混合料结构的理念,通过替代细集料的方式对3种不同级配设计的水泥粉煤灰稳定碎石混合料试验,研究分析表明:级配1混合料形成了较大程度的嵌挤密实结构,最大干密度和无侧限抗压强度最大,而采用了骨架密实结构的级配2混合料形成了不密实的多孔结构,最大干密度和无侧限抗压强度最低,悬浮密实型的级配3混合料最大干密度和无侧限抗压强度略低于级配1。     

利用MAS实现车辆动态识别与智能跟踪

针对视频图像车辆智能跟踪问题,提出了利用帧间差异积累动态矩阵进行自适应背景建模算法,采用背景差提取运动目标区域,设计了一种基于知识的多Agent智能系统进行目标分割、轮廓提取和空域滤波,增强了抗背景干扰能力,使获得的目标区域具有更好的空域连通特性;通过自适应核窗宽改进了MeanShift算法的收敛速度,利用SSD算法实现了快速初始定位。实验结果表明,该方法自治能力强,跟踪目标快速准确,实时有效。     

沥青路面常见病害的防治和相应设备使用工艺

沥青混凝土路面是当前道路的主要形式,基于工程实践,对其常见病害的产生机理进行分析,从而提出处理这些病害的工艺及适用设备。     

浅议影响汽车综合性能检测结果的几个因素

简述了汽车综合性能检测中影响检测结果5个方面的因素,提出了公司为保证检测结果的公正性、科学性而采取的措施。     

监控量测技术在长逢沟隧道施工中的应用与数据分析

长逢沟隧道为一座左、右线分离的四车道高速公路长隧道,地质情况复杂,围岩软弱破碎,总体较差,Ⅲ级围岩仅占32.86%,Ⅳ、Ⅴ级围岩占67.14%,且穿越3个大断裂带,埋深较浅.根据新奥法施工原理及隧道施工实际情况,在施工过程中严格地、系统地采用监控量测技术指导施工,以现场监控的围岩观察、拱顶下沉、水平收敛、地表下沉等数据...     

王繁高速公路太安岭隧道涌水量预测与评价

以太安岭隧道为例,利用地下水动力学方法对隧道开挖的涌水量进行了预测,预测结果表明,隧道全线属于弱富水段,根据预测结果提出了隧道施工建议。     

水泥稳定冷再生材料路用性能试验研究

通过室内试验对水泥稳定冷再生混合料的无侧限抗压强度、抗压回弹模量、劈裂强度、抗冻性能进行了系统的研究,同时研究了水泥剂量、旧料掺加比例、温度对水泥稳定再生混合料的影响.研究表明,水泥剂量为5%时,冷再生材料的强度和其他路用性能指标均满足规范的要求.     

水泥稳定碎石配合比设计方法的研究

水泥稳定碎石在我国公路工程中有着广泛的应用,对比分析了两种不同的水泥稳定碎石配合比设计方法,以成型原理、试件最大干密度、试件强度为切入点,充分证明了室内采用振动压实法对提高半刚性基层的路用性能有明显的作用,最后结合试验路工程,总结了水泥稳定碎石振动压实法的施工工艺。     

某岩质边坡失稳机理分析及处置措施研究

通过对现场失稳岩质边坡的调查,简述了边坡存在的隐患,对其进行了失稳机理分析,根据工程特点设定了治理目标及治理方案,并简要阐述了施工工程布置方案,对类似的工程有一定的指导作用。