基于区域特征的顶视运动行人快速检测

针对视频中运动行人遮挡问题,提出了一种基于区域特征的顶视运动行人检测算法。首先结合三帧差分和背景减除算法检测出所有可能的行人运动区域,然后找出运动区域的轮廓以及区域的外接矩形,并计算运动区域的面积,最后根据外接矩形的长宽比以及运动区域面积进行区域筛选,找出有效的运动区域,从而检测出行人。实验结果表明,该方法能够快速准确地检测出视频中的行人。

一种新的低照度彩色图像增强算法

为了增强彩色图像而不引起色彩失真,在HSV颜色空间中保持色相不变,提出了采用分段对数变换增强饱和度结合在多尺度Retinex算法的基础上,采用边缘保持增强色调的低照度彩色图像增强算法。实验结果表明,该方法在保持图像色相和图像边缘的情况下,显著改善了图像的视觉效果,提高了图像的亮度和对比度。25幅低照度图像的平均亮度、标准偏差和对比度分别提高了94.95%、20.93%和29.88%,相对于带色彩恢复的多尺度Retinex算法的熵和对比度增量分别提高了7.34%和151.51%,效果优于Retinex算法。

基于模糊支持向量机的剪接位点识别

为了提高模糊支持向量机(FSVM)对剪接位点的识别精度,提出一种计算样本隶属度的新方法。将样本到两聚类中心的距离比值作为样本的初始隶属度,采用K近邻(KNN)方法计算样本的紧密度,最后将初始隶属度与紧密度的乘积作为样本的最终隶属度,这样既提高了支持向量的隶属度,又降低了噪声样本的隶属度。将此方法应用到剪接位点的识别中,对组成性5'和3'剪接位点的识别精度分别达到了94.65%和88.79%,与经典支持向量机相比,3'剪接位点的识别精度提高了7.94%。