基于LBP等价模式和注意力机制的图像修复算法

为了解决目前主流的图像修复算法在面对内容复杂的图像修复时容易产生伪影与模糊的问题。本文提出了一种两阶段图像修复算法。在第一阶段的特征学习网络中,本文采用了局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)的等价模式获取更高质量的结构信息,用于指导第二阶段的修复;为了找到相似度更高的patches,保证修复结果在整体和局部的一致性,本文在第二阶段修复网络的生成器中插入新的注意力层,同时在已知区域和生成区域中寻找相似patches,以对缺失部分进行更好的填充。实验证明,本文提出的算法很好地改善了面对复杂图像时出现的问题,修复结果视觉效果更好,性能评价指标值更高。

基于哈尔小波分解和等价局部2值模式的人脸防欺骗算法

针对人脸识别技术在身份认证中极易受到假冒用户欺骗的问题,提出1种基于哈尔(Haar)小波分解和等价局部2值模式(Uniform Local Binary Pattern,ULBP)的算法,致力于检测假冒的照片人脸.算法对人脸图像进行4级Haar小波分解,计算1-4级的高频子图系数矩阵的均值、方差作为特征,并提取ULBP特征谱的统计直方图,形成最终的75维特征向量,训练支持向量机(SVM)以判定人脸是否来自活体.在公开的NUAA、REPLAY-ATTACK数据库上实验,最高准确率分别为99.96%和96.26%,最高受试者工作特征曲线下方面积(Area Under Curve,AUC)为1.实验结果表明算法准确度高,计算复杂度小,对不同介质的假人脸图像都能有效检测,能够用来保障人脸识别系统的可靠性.

基于有效最低公共祖先的XML关键字查询算法

针对XML文档关键字搜索问题,从元素标签内容等价和元素结构相似性等价两个方面考虑无效的查询结果。介绍了有效最低公共祖先(FLCA)的概念,在此基础上提出紧致的有效最低公共祖先(CFLCA)的概念。根据定义的查询结果集,提出基于等价模式值索引的查询算法(BEPVA)。最后与CVLCA和SLCA进行了比较,结果表明提出的方法在查询质量和查询效率上有较大的提高。

年龄变化鲁棒的人脸确认算法研究

针对具有较大年龄差的人脸确认系统中的人脸老化问题,提出了一种基于等价局部Gabor二值模式特征的差空间人脸确认算法。首先提取人脸图像的多尺度、多方向的Gabor特征,并对上述特征进行等价LBP运算。其次将LBP图谱进行直方图化,并对直方图进行向量化和差空间运算。最后建立支持向量机(SVM)分类器得出分类结果进而实现身份认证。实验结果表明,在FGnet人脸库上的正确认证率可达94.64%;且对光照与表情变化具有鲁棒性。

基于边缘对称性和IULBP的行人检测方法

针对现有行人检测方法速度慢、无法满足实时性检测需求的缺点,提出一种基于边缘对称性和改进的等价局部二值模式的行人检测方法 ES-IULBP(Edge Symmetry and Improved Uniform Local Binary Patterns)。该方法首先对输入的图像进行垂直边缘提取并计算对称性,完成行人的初检测,确定行人候选区;然后引入等价局部二值模式,并对其改进,进行行人的纹理特征提取;最后结合线性支持向量机进行行人验证。实验结果表明,与基于梯度方向直方图特征的行人检测方法相比,ES-IULBP检测速度快、准确率高,并具有较强的鲁棒性。

列车车轮踏面缺陷在线磁粉检测

荧光磁粉探伤技术应用于列车车轮表面与近表面出厂缺陷检测,当前主要依靠人工识别缺陷,提出了一种将机器视觉应用于磁粉探伤,实现列车车轮踏面自动化缺陷识别的方法。首先通过分离三原色通道的灰度化预处理,消除紫光反射噪声;使用中值滤波与形态学开运算,抑制图像噪声并加强形态;采用多阈值最大类间方差分割算法解决大背景下阈值偏移问题;提取灰度特征和形状特征以及基于旋转不变等价局部二值模式的纹理特征,使用随机森林构建分类模型。缺陷分类准确率为97.63%,单幅图片处理时间69.95 ms,实验结果表明,该方法能有效快速识别列车车轮踏面缺陷,满足列车踏面在线缺陷检测的自动化要求。