一种改进的快速压缩跟踪算法

为研究目标跟踪问题,构造多种不同尺度的滤波器对目标进行滤波,生成目标高维特征;利用符合有限等距性质要求的稀疏矩阵对高维特征进行采样,获得目标低维特征.采用朴素贝叶斯分类器输出与Bhattacharyya系数乘积的形式作为目标与候选目标之间的相似性度量,并选择最大值所对应的候选目标作为下一帧中的目标.文中提出了一种改进的快速压缩跟踪算法.实验表明,该改进的算法能够对目标进行有效跟踪.     

基于区域模糊直方图的图像检索

将图像分割算法和模糊理论相结合，提出了基于区域模糊直方图的图像检索方法。用快速聚类算法对图像进行区域分块，以各区域的视觉特征为基础，建立图像模糊直方图并进行图像检索。在1000幅通用图像库上的实验表明，该方法可以得到比较满意的检索结果。     

基于分块彩色MB-LBP纹理的人脸反欺诈算法

当用户的脸部图片或视频被窃取,试图通过生物识别系统认证时,会出现欺诈攻击.为了保障用户信息安全,针对视频和图片攻击,文中提出一种基于分块彩色MB_-LBP(multi-block local binary pattern)纹理的人脸反欺诈算法,将Lab彩色空间中提取的MB_-LBP特征分为多个小块,然后将每个小块中的直方图特征级联起来形成表示脸部图片的特征向量.在CASIA和NUAA数据库上的实验结果表明,文中算法与现有的人脸反欺诈算法相比具有一定优越性,甚至在NUAA数据库中其真负率达到了100%.     

一种基于分块区域的图像检索方法

目前大多数基于内容的图像检索CBIR（Content Based Image Retrieval)技术都依赖于图像的全局特征(例如颜色、纹理等),这样图像的空间布局特征被忽略了.本文提出了一种基于分块区域的图像检索方法.首先用k-means聚类算法对图像进行区域分块,然后提取各分块区域的视觉特征,再对查询图像和目标图像中各区域的视觉特征进行多对多的匹配,根据最小加权平均准则得到区域之间单个特征的特征距离,归一化后求和得到查询图像和目标图像的相似度.在1000幅通用图像库上的实验表明,该方法可以产生比较满意的结果.     

基于区域模糊直方图的图像检索

将图像分割算法和模糊理论相结合,提出了基于区域模糊直方图的图像检索方法。用快速聚类算法对图像进行区域分块,以各区域的视觉特征为基础,建立图像模糊直方图并进行图像检索。在1000幅通用图像库上的实验表明,该方法可以得到比较满意的检索结果。     

一种基于分块区域的图像检索方法

目前大多数基于内容的图像检索CBIR(Content Based Image Retrieval)技术都依赖于图像的全局特征(例如颜色、纹理等)，这样图像的空间布局特征被忽略了。本文提出了一种基于分块区域的图像检索方法。首先用k-means聚类算法对图像进行区域分块，然后提取各分块区域的视觉特征，再对查询图像和目标图像中各区域的视觉特征进行多对多的匹配，根据最小加权平均准则得到区域之间单个特征的特征距离，归一化后求和得到查询图像和目标图像的相似度。在1000幅通用图像库上的实验表明，该方法可以产生比较满意的结果。