基于双肤色模型和AdaBoost的人脸检测系统设计

本文在Windows平台下,基于VS2010和Intel开源计算机视觉库OpenCV设计了一个实用的人脸检测系统,实现复杂背景图像中可能存在的人脸区域检测。人脸检测功能的实现主要融合双肤色模型和AdaBoost算法。首先基于YCbCr颜色空间的简单边界模型和高斯模型对图像实现分割并分析处理,实现人脸区域的粗定位。然后对人脸候选区域采用AdaBoost算法进行精检测。该系统使用简单,检测效果较好。     

基于图像的人脸检测及特征点提取综述

本文对人脸技术中,基于图像的人脸检测及特征点提取的流程及发展前景做了简单的介绍。讨论当前热点的识别方法。对于人脸基于图像的人脸检测及特征点提取的发展进行展望。     

基于局部相似性先验的协作表示人脸识别

针对光照、伪装/遮挡等非受控环境下的人脸图像,本文探讨了一种基于局部相似性先验的协作表示人脸识别。首先选择合适的人脸图像并对其进行等份不重叠分块,接着计算不同分块间的权重,最后将块与块之间最优的相似性先验信息加权至协作表示算法中,以实现人脸的分类。实验结果表明,与目前基于协作表示的人脸识别算法相比,本文算法在性能上有明显的提高。     

基于区域的图像检索算法

本论文主要针对现在日益增长的多媒体信息检索需求,以及目前国内外现有的基于区域的图像检索算法的局限性,深入地探讨了基于区域的图像检索的通用技术问题,提出了解决方案,着重于新的图像特征描述方法,相似度检测、特征提取与快速检索算法等方面的研究,构建了一个基于区域的图像检索通用模型,通过大量实验,验证了方案的合理性。     

人脸检测及识别技术综述

人脸检测与识别技术因为其巨大的应用价值以及市场潜力,已经成为图像工程领域研究的热点。目前,国内外的文献中涉及到的人脸检测和识别算法有很多种,本文对近些年来在期刊和会议上发表的有关人脸检测和识别技术的文章进行了归纳总结,概括介绍了一些人脸检测和识别的典型方法,分析了这些方法的特点及理论依据。     

基于FPGA的图像缩放及边缘检测的硬件设计

边缘检测与图像缩放是图像处理中重要的研究内容,广泛地应用于图像模式识别、分割和图像增强中。随着新兴技术和相关理论的发展,新的边缘检测和图像缩放方法仍在不断出现。基于软件的图象缩放和边缘检测已日趋完善和成熟,并被大量使用于图象处理的研究工作中。本文着力探索基于FPGA的,使用简单处理算法(如最近邻域插值算法)的图像缩放与图像边缘检测的硬件设计。并希望在此基础上不断改进,能在将来开发出实用的本文设计的硬件图象处理系统。     

基于纹理复杂度与DCT变换的彩色图像数字水印

利用共生矩阵模型对图像复杂度进行了分析,结合人类视觉系统,提出一种基于纹理复杂度的数字水印算法。该算法将彩色宿主图像从RGB空间转换到YUV空间,提取Y分量,并且根据宿主图像的纹理平均复杂度度量对宿主图像进行纹理区域划分;对水印图像进行二值化处理并且进行Arnold置乱;对宿主图像进行DCT变换,利用Watson视觉模型控制水印嵌入强度。实验表明,该算法取得较好的效果,并且对水印攻击具有较好的鲁棒性。     

基于FPGA的图像显示与跟踪技术的研究

本文研究的是一个基于FPGA的图像显示与跟踪系统,设计了从图像采集、存储、转换显示的完整系统。在完成图像显示的前提下引入Sobel边缘检测算法来实现对目标物体的识别与跟踪。本实验平台引入硬件加速器的设计思想,通过增加运算并行性来达到加速的目的,从而减轻核心处理器的压力,实现系统的实时识别和跟踪的需求。     

基于FPGA的图像显示与跟踪技术的研究

本文研究的是一个基于FPGA的图像显示与跟踪系统，设计了从图像采集、存储、转换显示的完整系统。在完成图像显示的前提下引入Sobel边缘检测算法来实现对目标物体的识别与跟踪。本实验平台引入硬件加速器的设计思想，通过增加运算并行性来达到加速的目的，从而减轻核心处理器的压力，实现系统的实时识别和跟踪的需求。     

一种改进的直线检测算法

提出了一种直线检测的改进算法,对获得的边缘检测图像进行交叉点检测并将交叉点断开,使图像分割成若干条不交叉的线段以实现线段拆分,基于协方差矩阵特征根初步检测出线段所属的直线、圆、曲线类型,并对初步检测出的曲线基于各个像素点的方向变化而进一步检测其含有的直线部分,通过结合初步检测的直线和曲线中检测的直线部分实现直线检测。实验结果表明,相比传统的直线检测算法,本算法引入线段拆分和曲线中进一步细分直线部分,可以在较准确检测直线的同时,有效地去除边缘图像中的曲线和圆。