基于颜色纹理直方图的带权分块均值漂移目标跟踪算法

融合了传统的颜色直方图并基于局部二元模式表示的纹理特征来表示跟踪目标,提出一种基于颜色纹理直方图的带权分块均值漂移目标跟踪算法.为了更好地解决目标遮挡和姿势改变的问题,在跟踪过程中将跟踪目标分割成多个互不遮挡的矩形分块,对每一个矩形分块独立采用基于背景权重的均值漂移算法,并结合每一个分块求得的最佳目标位置得到目标物体在下一帧中的位置.实验结果表明,该算法和传统的基于颜色直方图特征的均值漂移算法相比具有更准确的跟踪结果,并且对于目标遮挡和姿势改变的视频序列具有更强的鲁棒性.

直线特征保持的立体图像缩放

近年来随着3D显示设备的普及,内容感知的立体图像缩放问题得到了国内外学者的关注.与2D图像缩放不同,立体图像缩放不仅需要保持并突显图像显著区域,还必须保持立体图像视差的一致性.文中提出了一种立体直线特征保持的立体图像缩放的方法,通过在基于网格变形的图像缩放的方法中引入立体直线特征保持和内容感知的随机匹配点等约束条件,在保持立体图像视差的一致性的同时,较好地保持立体图像中直线区域的直线特征.首先,基于立体图像视差图,定义立体图像Hot-target图,检测立体图像显著区域,并获取立体图像直线特征;其次,引入内容感知的随机匹配点作为视差一致性约束;最后,构建基于四边域网格的受限能量模型,优化实现立体图像缩放.文中提供了若干实验数据说明该方法是有效的.

垂直方向立体接缝雕刻缩放算法

立体图像缩放是图像处理领域的重要研究内容.Basha等人^([14])提出一个新颖的立体接缝雕刻(stereo seam carving)算法,但是由于无法避开立体图像左右视图中的视角外区域和被遮挡区域,Basha方法在选取水平走向立体接缝时会出现同列多像素和间隔缝隙现象.因此,Basha方法不适用于垂直方向的立体图像缩放处理.针对Basha方法的上述局限性,作者提出了一种适用于垂直方向缩放的几何一致性立体接缝雕刻(stereo seam carving)算法.首先,作者引入基于视差的实投影和虚投影两个策略,以解决Basha方法中出现的同列多像素和间隔缝隙现象,并提出了一种新的水平走向立体接缝定义.然后基于该定义,提出了一个改进的几何一致性立体接缝雕刻算法,该算法不仅保持原Basha算法在水平方向的缩放功能,同时较好地实现垂直方向的立体图像缩放.作者提供了若干实验数据说明算法是有效的.

基于Gabor小波加权组合特征的性别识别

现有的性别识别算法往往是基于特定人脸数据库进行识别的,由于人脸的复杂度和多样性,在实际应用场景中存在较大缺陷.为此,提出一种基于Gabor小波加权组合特征的性别识别算法.首先对人脸区域进行预处理,调整光照、姿势等进行去噪,通过Gabor小波变换得到人脸的特征向量;然后利用梯度值构造一个权值矩阵对人脸特征进行组合,在显著降维的同时获取有效的组合特征;再对该特征向量进行主成分分析,进一步降维得到加权组合特征;最后将大量训练样本的加权组合特征用支持向量机进行有监督式学习,得到一个二分类的性别分类器.实验结果表明,针对现实场景中的人脸图片,该算法比现有算法具有更高的识别准确率.