一种双层条件随机场的场景解析方法

现有的场景解析方法主要依赖于先验模型,由于先验模型难于全面表示物体的各种细节部分,使得场景解析后的物体不够精细.针对这个问题,该文引入了局部颜色模型,提出了一种结合先验和局部颜色模型的双层条件随机场的场景解析方法.首先以超像素为结点构建一个条件随机场,根据颜色、梯度、纹理和几何等外观特征训练出的先验模型粗略解析场景,进而提取场景中每个物体的局部颜色模型;然后构建一个以像素点为结点的条件随机场,通过EM(Expectation-Maximization)迭代法更新物体的局部颜色模型来指导优化场景解析.实验结果表明,相比于以往单纯利用先验模型的场景解析方法,该方法能有效地保持场景细节、提高解析精度.

基于肤色模型和中线定位的人脸检测算法

由于外貌、肤色、表情等不同,会导致较高的人脸检测漏检率和误检率。为此,提出一种基于肤色模型和中线定位的多姿态人脸检测算法。利用肤色特征快速排除大部分背景区域,根据人脸的显性特征分割出人脸候选区域,并对边缘检测后的图像进行投影,使用中线定位法实现多姿态人脸的检测与定位。实验结果表明,该算法能实现多姿态人脸的快速检测,黑发单个人脸检测的检测率达93.3%,鲁棒性较强。

面向中医望诊的人脸图像配准

对可疑病人脸色与病例库中标准病例脸色之间的配准进行了研究.从人脸检测、特征提取到人脸配准,提出一套解决方案和实现算法.将基于肤色模型和动态外观模型的人脸多特征点精确定位方法相结合,应用于面向中医望诊的人脸图像特征定位中,利用所得特征点对人脸划分区域,在各区域内提取颜色特征,实现了基于颜色的图像配准.

基于ASM实现视频中物体的定位

对目标进行有效跟踪是目前许多国家获取信息的重要手段,主动形状模型(ASM)主要应用于灰度图像中物体的跟踪与定位,本文针对Koschan等提出的结合金字塔模型的ASM方法作进一步改进,使之应用于视频(本文视频采用MPEG数字视频压缩编码标准)中物体的定位:首先将视频解码还原成图像序列,从人眼视觉特征出发,将RGB颜色模型转换为HSV颜色模型,用色调信息取代灰度信息进行物体定位;并研究图像序列帧之间物体的重合度对提高定位效率的作用。实验结果说明在ASM中使用色调信息能有效地实现视频中的物体定位。

一种改进的图像检索算法

本文介绍了基于颜色特征的检索的全过程,首先对HSV颜色模型进行简单介绍,接下来本文选用HSV颜色空间来验证其他环节方法的选择;其次对颜色空间进行量化,量化标准可分两种:等间隔量化和非等间隔量化,再次是选取合适的特征提取方法,一般的颜色直方图只能表达图像的全局统计信息,无法表达颜色的空间位置,因此本文采用了局部累积直方图的方法;之后在相似性度量方法上的选择,本文将欧氏距离与加权距离进行了对比,进而得出更有效的检索结果。最后本文通过实验对比,选择了最优图像检索算法:HSV颜色空间-局部累加直方图-欧氏距离-非等间隔量化。

社会服务视角下地方院校与中小学共建“五色教育”育人模式研究——以绥化学院为例

“五色教育”模式是依托五色教育资源,在地方院校、地方政府及中小学三者之间开展深度互动、合作的一种具有时代特色和地域特色的劳动教育新模式。结合绥化学院五色教育资源的现状,从社会服务的视角出发,以研学旅行发展为契机,通过对“五色教育”的提出背景、基本内涵及实施路径进行深入分析,构建地方院校与中小学共建的“五色教育”育人模式,以期为高等教育教学改革提供新的思路。

地方高校美术专业学生色彩造型能力转化策略探究

地方高校美术专业学生的色彩造型能力欠佳,给专业发展和学生个人发展带来了较大的影响。基于系统方法构建色彩造型能力转化策略模型,对色彩造型多种支属能力进行整理,设计三层递进式发展支属技能模型,为学生色彩造型能力培养和发展提供多种选择,并运用细化训练项目的方法、互动教与学活动模式,以及强化色彩理论学习、感知自然与社会、丰富色彩形式语言等措施,为深入研究基于问题的色彩教学设计,构建色彩造型能力的转化策略,引导师生开展创新教学实践提供新的思路。

基于拉普拉斯微分的脸部细节迁移

为了实现对脸部细节的移植,首先根据脸部特征点的对应关系,分别提出了全局和局部的拉普拉斯人脸细节迁移模型,提取样本图像的细节特征,并将其应用到目标图像上;然后给出人脸皮肤颜色迁移模型,并提出了一个用于解决发型替换过程中边界融合的局部影响图方法,使得对整个人脸细节变换的模拟更为全面和真实.实验结果表明:局部拉普拉斯方法效果更为真实自然,同时也证明文中提出的方法是灵活和有效的.

基于颜色和纹理特征的伪装色矿工目标检测

针对矿井下某些地段低光照低对比度导致矿工目标与环境颜色相似,呈现伪装色特点,一般场景目标检测方法易产生矿工漏检、误检的问题,提出了采用高斯混合模型(GMM)和局部二值模式(LBP)纹理模型线性融合的方法对目标矿工进行检测。首先利用高斯混合模型拟合背景颜色信息,然后通过局部二值模式纹理模型提取图像纹理信息,最后将颜色信息和纹理信息线性融合对矿工进行检测。实验结果表明,在满足实时性的同时,减少了矿工目标出现漏检、误检的问题,该方法可对具有伪装色特征的矿工目标进行实时检测,准确性高。

一种基于肤色模型的快速人脸检测方法

提出一种基于肤色模型的快速人脸检测方法,能同时平衡算法速度和精度要求.首先对图像进行肤色区域提取,然后对肤色区域进行基于偏微分方程的形态学处理,对区域形状进行大小粗过滤;接着对粗过滤后的肤色区域对应的原图灰度图运用人眼的几何特征进行人眼粗定位;最后提出一种相关系数判断的方法精确定位人眼,从而确定出人脸区域.

基于形状-色彩的改进的Laplacianface人脸识别算法

针对人脸识别算法中普遍存在的鲁棒性不高的问题,提出一种新颖的特征提取手段,使提取的特征相对于图像尺度,人脸姿态等条件具有不变性;同时,将特征提取算法集成至Laplacianface人脸识别算法中,形成一种改进的基于形状-色彩特征的人脸识别算法。实验结果表明算法不仅提高了现有人脸识别算法的准确度,而且在人脸姿态等条件发生变化的情况下仍然能保持较高的识别率,有效提高了算法的鲁棒性。

鲁迅影响下的师陀创作

师陀是一位致力于乡土小说创作的京派作家,同时又是与鲁迅在精神血脉上有着深深联系的作家。他对乡土中国社会关系的揭示、对女性悲剧命运的关注都承续了鲁迅对国民性的思考。另外在诗学建构方面,他小说中的归乡模式、散文化体式以及意象、语言的使用也可见鲁迅影响的痕迹。

采用平面-空间颜色局部一致性的点云模型描述

为了避免在建模过程中对动态模型进行网格化处理和纹理映射,获得较高的建模速度及良好的模型外观,提出一种基于点云模型的动态物体模型重建方法.通过分水岭分割原理进行图像分割并提取分水岭轮廓;然后采用剪影轮廓序列建模方法重建物体的稀疏点云模型;最后根据平面-空间颜色局部一致性原理扩充模型,获得稠密点云模型.实验结果表明,该方法能够快速生成紧致性描述且具有外观表象的三维模型.

一种与局部模型相结合的自适应肤色检测方法

使用预先训练得到的肤色高斯模型进行肤色检测,容易受到环境影响。为了提高肤色检测的性能和精度,提出一种与局部模型相结合的自适应肤色模型检测方法。在YCgCr颜色空间中使用高斯模型对图像进行肤色分割,并利用初次检测到的肤色区域像素数据建立局部模型,估计出模型参数。把局部模型与预先训练得到的参数相结合,得到自适应的肤色模型。实验表明,该方法和单独的肤色高斯模型相比,提高了在不同背景和光照下肤色检测正确率。

基于轮廓波局部高斯模型与全变差的彩色滤波阵列插值

彩色图像的彩色滤波阵列(CFA)插值是从单传感器数字相机通过CFA获得的采样图像中重构完整RGB图像的过程。针对Bayer格式图像提出了一种基于轮廓波局部高斯模型与全变差的彩色图像CFA插值算法。为进一步提高图像边缘插值质量,将图像梯度的稀疏性结合到图像插值过程中,并且图像梯度的稀疏性用彩色全变差(CTV)来衡量。实验结果表明,该算法比现有的图像插值算法在峰值信噪比与主观视觉效果两方面均有显著提高。

改进的基于局部联合特征的运动目标检测方法

背景减除是机器视觉中运动目标检测最常用的方法。针对复杂场景中传统单特征算法检测精度不高、多特征检测算法实时性较差的问题,提出了一种改进的联合纹理、颜色和位置特征的局部联合特征,并对局部联合特征混合高斯建模,采用多重判定进行学习和更新的目标检测算法。为更好地抵抗阴影和光照变化影响并减少计算量,改进了LBP算子,Lab局部颜色特征在处理纹理缺乏情况时,有更好的效果,而位置特征能减缓场景抖动等噪声影响。实验结果表明,该算法能准确地检测上述影响下的目标,检测效果在多种数据集上表现出更高的鲁棒性和精确性并且基本达到实时性要求。

利用视觉词袋模型和颜色直方图进行遥感影像检索

基于内容的遥感影像检索已经成为遥感领域的研究热点,因此,本文提出了一种综合视觉词袋模型和颜色直方图的遥感影像检索方法,利用尺度不变特征算子提取影像的局部不变特征,通过视觉词袋模型组合局部特征,生成每幅影像的金字塔直方图,接着结合每幅影像的颜色直方图生成更有区分性的特征向量,利用新的特征向量集训练支持向量机分类器,通过分类器输出与查询属于一类的影像,完成遥感影像检索。试验结果表明,本文方法不仅提高了影像检索的查准率和查全率,并且验证了该方法能有效克服影像光照、噪声、方向等变化,鲁棒性较好。

基于ASM的彩色视频中运动物体的定位

ASM是一种基于统计模型的目标定位方法。在多种目标跟踪研究的基础上,提出了一种基于ASM的彩色视频中运动物体的定位方法,该方法充分利用了彩色视频中各种不同的颜色信息,同时为提高ASM方法的通用性,将原有的一维搜索空间扩展到二维邻域搜索空间,提高了定位过程的抗干扰性。实验结果表明,该方法在定位的准确性和鲁棒性上有较大提高。

基于CLM的驾驶员违章打电话检测系统设计

为减少因违章打电话造成的交通事故发生,本文利用计算机视觉技术对驾驶员违章打电话的行为进行检测,基于受约束局部模型检测嘴部区域的特征变化,结合色调饱和度亮度(hue-saturation-valiue,HSV)彩色空间模型特征和模板匹配检测手部特征来判断驾驶员是否存在使用电话的行为。该方法可适应驾驶室内光线的复杂变化,达到较好的测试结果,且程序存在良好的可移植性,方便在嵌入式系统和车载机上实现。验证结果表明,该系统对光照有较好的抗干拢能力,可实现实时监测和输出,并对驾驶员的驾驶行为进行检测,而且与只检测手部皮肤来确定是否存在打电话的行为方法相比,本文方法具有更高的精度,减少了误报的出现。该研究可对驾驶员的违章行为进行及时有效的提醒,有利于减少交通事故,保证安全驾驶。

基于非局部CTV-L1模型的大破损彩色纹理图像修复

针对大破损彩色纹理图像的修复问题,将TV-L1模型推广到非局部CTV-L1模型。该模型不仅包含非局部算子,同时还引入了CTV(color total variation)规则项,前者可以修复大破损纹理图像,后者充分考虑了彩色图像层与层之间的耦合关系,在处理彩色图像时可以有效地保持边缘。为提高模型的运算效率,通过引入辅助变量和Lagrange乘子为其设计了相应的增广Lagrangian算法。数值实验结果证实所提出的模型在处理彩色图像时可以有效地保持边缘,同时去除图像中异常的不规则点。该研究可以推广到彩色纹理图像椒盐噪声去除及彩色纹理图像分割中。