首先给出了通过矩形块与三角像素特征块相结合所构造的八种用于眼睛检测的扩展三角特征原型块.考虑扫描块在人脸背景中遍历时眼睛样本图像块数量远少于非眼睛样本块数的实际,提出了一种结合Haar特征和三角特征的AdaBoost快速眼睛检测算法.通过级联分类器的前几层强分类器完成排除大部分非眼睛样本;然后,通过后续强分类器进行判断大部分的眼睛图像块和少量非眼睛图像块.检测时间消耗有所下降,这样可以保证整体的检测速度.实验结果进一步表明该算法具有更好的检测性能,与仅使用Haar特征相比正检率有一定程度提高

针对人耳识别中存在姿态、光照变化等问题,提出信息融合的方法,将二维人耳和三维人耳的信息进行融合,以克服姿态、光照对人耳识别的影响.对于二维人耳,由于姿态等的变化会导致人耳图像数据在高维空间中呈现出非线性流形结构,采用等距映射这种流形学习算法进行特征提取,对三维深度人耳则采用3D局部二值模式进行特征提取,然后分别进行二维和三维人耳识别,最后在决策层进行融合识别.在79人的人耳数据库上进行了实验,每人8幅带姿态的二维人耳图像和6幅带光照的三维人耳深度图像.实验结果表明,与单独的二维人耳和三维人耳识别相比,融合之后的识别效果和认证效果均有很大的改善

1. DPCM线性预测编码方法 (1) 差分预测编码的基本原理 (2) DPCM预测编码算法 (3) 三邻域预测法 2. 基于运动补偿的帧间预测 (1) 运动补偿预测编码原理 (2) 运动图像及补偿块的概念结构 (3) 运动补偿的块匹配算法 (4) 宏块的预测模型

计算几何是计算机科学中的一个分支,是专门研究有关几何对象问题的。它在图像分 析、模式识别、计算机图形学等中应用甚广。本章主要介绍几个基本计算几何问题的简单 并行算法和它们的MPI编程实现,包括包含问题、相交问题和凸壳问题等

串匹配(String Matching)问题是计算机科学中的一个基本问题,也是复杂性理论中研 究的最广泛的问题之一。它在文字编辑处理、图像处理、文献检索、自然语言识别、生物 学等领域有着广泛的应用。而且,串匹配是这些应用中最耗时的核心问题,好的串匹配算 法能显著地提高应用的效率。因此,研究并设计快速的串匹配算法具有重要的理论价值 实际意义

要点: 小波基、尺度、尺度函数 连续小波变换 离散小波变换,马拉算法 小波变换压缩原理 小波变换去噪原理 小波变换其他应用

为研究风化壳淋积型稀土矿浸出过程中溶液渗流作用对孔隙结构的影响，以去离子水为溶浸液开展浸矿实验。对浸出前后矿样进行显微CT扫描，获取了试样内部结构图像，利用阈值分割算法得到了浸出前后稀土矿样的孔隙结构图像。进而，研究了溶液渗流作用下试样孔隙结构的变化特征，分析了渗流作用对试样孔隙率、孔隙体积、孔隙长度、孔隙宽度和孔隙方位角等参数的影响。结果表明：稀土矿孔隙形状和尺寸在渗流作用下发生显著变化，且在粗细颗粒接触区最为明显；溶液渗流作用使得稀土矿孔隙率增大，孔隙总数量减少，孔隙总体积增大。渗流作用下矿样中小孔隙数量减少，大孔隙数量增多，各尺寸区间的孔隙数量变化率随孔隙尺寸的增大呈现先增大后减小的趋势。溶液渗流作用下孔隙长宽比分布更加集中，孔隙方位角在各角度区间的分布更加均匀，孔隙各向异性增强

以光流法为依据,提出了一种基于光流方向信息熵(entropy of oriented optical flow,EOF)统计的方法捕捉微表情关键帧.首先,采用改进的Horn-Schunck光流法提取视频流中相邻两帧图像的微表情运动特征;其次,采用阈值分析法筛选出投影速度模值较大的光流向量;之后,采用图像信息熵统计光流变化角度,进而得到视频序列的方向信息熵向量,通过对熵向量的分析,实现微表情关键帧捕捉;最后,本实验采用芬兰奥卢大学的SMIC微表情数据库和中国科学院心理研究所傅小兰的CASME微表情数据库作为实验样本,通过与传统的帧差法比较,证明了本文提出的算法优于帧差法,能够较好地表现出微表情变化趋势,为微表情识别提供基础

在输电场景中，吊车等大型机械的运作会威胁到输电线路的安全。针对此问题，从训练数据、网络结构和算法超参数的角度进行研究，设计了一种新的端到端的输电线路威胁检测网络结构TATLNet，其中包括可疑区域生成网络VRGNet和威胁判别网络VTCNet，VRGNet与VTCNet共享部分卷积网络以实现特征共享，并利用模型压缩的方式压缩模型体积，提升检测效率，从计算机视觉和系统工程的角度对入侵输电场景的大型机械进行精确预警。针对训练数据偏少的问题，利用多种数据增强技术相结合的方式对数据集进行扩充。通过充分的试验对本方法的多个超参数进行探究，综合检测准确率和推理速度来研究其最优配置。研究结果表明，随着网格数目的增加，准确率也随之增加，而召回率有先增加后降低的趋势，检测效率则随着网格的增加迅速降低。综合检测准确率与推理速度，确定9×9为最优网格划分方案；随着输入图像尺寸的增加，检测准确率稳步上升而检测效率逐渐下降，综合检测准确率和效率，选择480×480像素作为最终的图像输入尺寸。输入实验以及现场部署表明，相对于其他的轻量级目标检测算法，该方法对输电现场入侵的吊车等大型机械的检测具有更优秀的准确性和效率，满足实际应用的需要

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