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基于类Haar特征的人脸检测技术具有较好的实时性和高检测率,该文介绍了从类Haar特征出发在高通公司Brew手持设备开发平台上实现的人脸检测技术。人脸检测算法在PC机运行实现比较容易,该文对opencv库中类Haar特征检测算法在Brew平台上重新编译、优化,并将其移植在手机应用软件中。该实现方法经过手机模拟测试后表明具有较好的实时性以及较高的运行效率。 相似文献
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《江苏科技大学学报(社会科学版)》2017,(6)
针对视频实时人脸识别存在服务器开销过大的问题,研究了适合人脸识别的嵌入式人脸检测摄像机,首先改进JDA算法,解决了服务器与摄像机传输无效数据问题;然后将改进后的算法嵌入到摄像机内,实现人脸检测与人脸识别无缝对接.在"商超"场景,测试了嵌入式人脸检测摄像机性能,结果表明:嵌入式摄像机与非嵌入式摄像机对比,服务器携带的摄像机由原来的2路提高到8路,部署成本降低了30%;人脸识别速度提高了近2个百分点. 相似文献
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人脸检测作为自动人脸识别系统的第一个环节具有非常重要的作用,为了解决目前大部分人脸检测方法存在的分类器训练困难和检测计算量大等问题,提出了一种人脸检测的混合方法.该方法由两级分类器组成,第一级为粗分类器主要过滤大部分非人脸区域,第二级为核心分类器,在由第一级粗分类的基础上利用非线性SVM算法进行人脸检测.在CMU数据库上的实验结果表明,该方法具有较高的人脸检测率,检测速度得到大幅提高. 相似文献
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人脸检测的一种混合方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
人脸检测作为自动人脸识别系统的第一个环节具有非常重要的作用,为了解决目前大部分人脸检测方法存在的分类器训练困难和检测计算量大等问题,提出了一种人脸检测的混合方法。陔方法由两级分类器组成,第一级为粗分类器主要过滤大部分非人脸区域,第二级为核心分类器.往由第一级粗分类的基础上利用非线性SVM算法进行人脸检测。在CMU数据库上的实验结果表明,该方法具有较高的人脸检测率,检测速度得到大幅提高。 相似文献
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目标检测与跟踪是舰船应用中的一个重要研究方向,针对当前舰船目标检测与跟踪存在的一些难题,为提高舰船目标检测与跟踪效果,设计了一种云环境下的舰船目标检测与跟踪方法。首先收集舰船目标检测与跟踪的数据,并对舰船目标的背景进行建模,然后采用卡尔曼滤波算法实现舰船目标检测与跟踪,并利用云环境作为舰船目标检测与跟踪的平台,最后在Matlab 2016平台上进行仿真实验,测试舰船目标检测与跟踪的效果,本文方法的舰船目标跟踪精度高,具有良好的舰船目标跟踪实时性。 相似文献
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针对基于导航雷达和光电探测的传统感知方法难以对近距离障碍物进行稳定精确探测的问题,结合激光雷达的优势和水面场景的特点,提出了一种基于激光雷达的无人艇海上目标检测与跟踪方法。首先分析和建立了水面场景点云的平面栅格模型,提出了基于高度差的尾浪点滤除方法;其次采用改进的自适应DBSCAN算法对海上障碍物进行分割和聚类,优化了检测效果;最后结合多假设跟踪模型(MHT)和卡尔曼滤波器实现了对动态目标的多帧连续跟踪。试验结果表明,该方法能以每帧100 ms的处理速度实现对目标的实时探测和跟踪,对近距目标的聚类跟踪准确度达95%,航速、航向跟踪误差分别为8.10%和4.68%,能够实现对目标的实时、准确、稳定的检测和跟踪。 相似文献
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采用小波神经网络实现船舶导航雷达跟踪的航迹相关外推,本算法采和神经网络的并行处理方式,结合小波分解理论中局部Lipschitz指数信息,实现雷达的高精度在线相关跟踪滤波,仿真结果表明,该算法的计算量不随目标运动模型复杂性增加而增加,并且具朋在线处理精度高、实时检测误跟踪准确等特点。 相似文献
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为了实现高灵敏度的软件接收机,提出了一种基于UKF的GPS L1 C/A码微弱信号跟踪算法.该算法使用UKF实现了微弱信号的L1 C/A码和载波跟踪.通过构建模型,建立方程,并通过采用仿真噪声干扰下的微弱GPS C/A 中频信号对该算法进行实验性能分析.仿真实验结果表明,UKF算法可以实现对载波相位跟踪、载波频率跟踪以及码相位跟踪性能的改善,并且大大简化了计算的复杂度,具有较高的跟踪灵敏度和精度,是一种适合软件接收机实现的算法. 相似文献
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《舰船科学技术》2015,(9):181-185
基于视觉图像处理方法实现对舰船目标的跟踪识别,提高对舰船目标的搜索和打击能力。传统方法采用舰船目标轮廓亮点检测方法实现对目标的视觉搜索,在图像模糊和背景干扰较强时,检测效果不好。本文提出一种基于相邻帧补偿和尺度不变特征变换的舰船视觉搜索跟踪算法。为提高舰船目标图像视觉特征采集的清晰度和稳定性,采用电子稳像技术对舰船视觉信息采集进行直方图均衡处理,采用尺度不变特征变换SIFT技术对舰船目标进行角点特征提取。采用相邻帧补偿技术进行背景干扰滤波,在相邻两帧之间求解舰船的运动参量,实现对舰船目标的视觉搜索和跟踪。仿真实验表明,采用该算法实现对舰船目标的视觉搜索跟踪,舰船视觉特征的稳像性能较好,对舰船目标的准确识别率较高,展示了较好的应用价值。 相似文献
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港口集卡车牌的自动识别是港口自动化管理中的一项重要任务。针对车牌图像畸变大、面积小、车速较快等情况,提出一种基于深度学习的车牌识别算法,采用多路视频流作为输入,实现集卡车牌的实时在线检测。经过现场测试,车牌识别率可达99%。 相似文献
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针对传统固定粒子数粒子滤波算法计算量大、复杂环境下声呐微弱目标检测与跟踪鲁棒性不强的问题,提出基于粒子群优化(PSO)算法的粒子滤波检测前跟踪方法(IPSO-PF-TBD)。该算法在滤波预测与步骤更新之间加入PSO算法,结合预测信息和更新完成的粒子分布状态进行优化,将粒子集合转移到后验概率密度较大的区域,并充分利用声呐回波信号中目标粒子的权重信息设置粒子自适应采样策略,通过检测前跟踪(TBD)技术的数据帧间能量累积和目标检测,提高目标检测前跟踪的性能。仿真试验结果表明,提出的检测前跟踪处理方法对低信噪比及快速机动等复杂环境下的目标进行跟踪时,在位置估计精度和误差值方面明显优于粒子滤波(PF)和PSO-PF算法,具有一定研究和应用价值。 相似文献
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由于基于车辆检验知识和像素强度等传统的视频交通检测手段受到诸多因素影响,检测算法准确率低.轨迹跟踪算法能够提高视频交通事件检测的准确性.针对不同交通事件的特性,提出了分别适用于易形变的非刚性行人目标和形状同定的刚性车辆目标的跟踪算法,通过对可疑目标进行轨迹跟踪、行为分析,给出可靠、稳定的交通事件判定依据.采用轨迹跟踪及行为分析方法使视频交通事件检测较传统视频检测方式具有更高的可靠性和通用性. 相似文献