视频序列中基于LBP特征的人体行为识别

视频序列中的行为分析与识别已经成为当前计算机视觉领域的研究热点。为了更加有效地提取人体行为序列中的轮廓特征的信息,提出了一种基于局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)特征的人体行为识别的算法。通过背景差分法从视频中提取完整的人体运动序列,利用LBP算子计算运动序列的LBP特征谱,组成样本的LBP轮廓特征空间,接着将特征空间通过K-means聚类的方法生成行为特征。最后,采用隐马尔可夫模型(HMM)对特征进行识别。实验过程中,分别在两个公共行为数据库上进行了测试实验,平均识别率能达到85%以上,并且在两个数据库的交叉实验结果表明了本文算法具有一定的鲁棒性。

基于PCA降维的HOG与LBP融合的行人检测

行人检测是计算机视觉中十分重要而又有挑战的研究方向。针对梯度方向直方图(HOG)特征描述子的局限性,如冗余信息多、容易造成误检和漏检等,为了进一步提高行人检测的准确率和速度,提出多特征融合的行人检测算法,利用主成分分析(PCA)对HOG进行降维再与局部二值模式(LBP)特征进行融合,使用支持向量机(SVM)进行分类。在INRIA行人数据库上进行测试,实验表明该算法提高了识别率,加快了训练和检测的速度。

人源N-末端脂多糖结合蛋白(NH-LBP)的原核表达及抗原性分析

目的在大肠杆菌表达系统中大量表达、纯化N-末端脂多糖结合蛋白(NH-LBP)并检测其抗原性。方法构建pET28a-NHLBP质粒,转入大肠杆菌BL21感受态细胞,IPTG诱导表达成功后扩大培养、提取包涵体、亲和层析分离纯化,并将纯化得到的NH-LBP融合蛋白经Western blot鉴定。结果成功构建pET28a-NH-LBP表达质粒并转入BL21细菌进行诱导表达,目的蛋白以包涵体形式表达为主;经扩大培养、分离纯化产物大小与NH-LBP融合蛋白理论计算值一致,经Western blot检测具有B细胞表位。结论原核表达人源N-末端脂多糖结合蛋白(NH-LBP)是制备抗原的一种可行方便的方法,为筛选针对NH-LBP的人源性小分子抗体提供了材料。

一种基于MEM-LBP的动作特征提取及识别方法

针对动作识别中如何有效地利用人体运动的三维信息的问题,提出一种新的基于深度视频序列的特征提取和识别方法。该方法首先运用运动能量模型(MEM)来表征人体动态特征,即先将整个深度视频序列投影到三个正交的笛卡尔平面上,再把每个投影面的视频序系列划分为能量均等的子时间序列,分别计算子序列的深度运动图能量,从而得到运动能量模型(MEM)。然后利用局部二值模式(LBP)描述符对运动能量模型编码,进一步提取人体运动的有效信息。最后用l2范数协同表示分类器进行动作分类识别。在MSR Action3D、MSR Gesture3D数据库上测试所提方法,实验结果表明该方法有较高的识别效果。

基于均匀LBP和稀疏编码的人脸识别算法

人脸识别一般都要先对人脸特征做维数约简,再做识别。有些传统的维数约简算法对训练样本的数量有一定的要求,比如对分类比较有效的LDA算法。而现实应用中,数据库往往只能为每个人脸对象提供数量非常有限的图片,甚至是单样本。提出一种基于均匀LBP(Local Binary Pattern)算子和稀疏编码的人脸识别方法,使用少量关键特征代替维数约简过程,解决训练样本稀少的问题。在Stirling人脸库上进行测试,获得较高的识别率和鲁棒性,证实了算法的有效性。

人源脂多糖结合蛋白单克隆抗体的筛选及初步鉴定

目的制备人源抗脂多糖结合蛋白(LBP)单克隆抗体,并对该抗体的效价进行初步鉴定。方法以人脂多糖结合蛋白(human lipopolysaccharide binding protein,hLBP)为抗原,以人源噬菌体抗体库进行筛选,经5轮“吸附洗脱扩增”的富集反应后,筛选出3株抗人LBP阳性克隆株,抽提其质粒、切除geneⅢ、自身环化并电转入XL1blue后,以IPTG诱导分泌表达可溶性抗体,通过ELISA法测定抗体效价。结果抗体库被浓缩8.16×104倍,获得3个与LBP结合能力较强的单克隆菌株,其中结合力最强者产生抗体活性为106。结论成功获得针对人LBP的Fab抗体,经初步鉴定具有较高效价,为下一步研究该抗体功能奠定基础。

枸杞多糖对人卵巢癌裸鼠IGF-Ⅰ、IGFR、IGFBP-1水平干预作用的研究

目的研究枸杞多糖对人卵巢癌裸鼠IGF-I、IGFR、IGFBP-1水平干预的作用。方法利用卵巢癌细胞SK-OV-3腹腔种植于BABL/c雌性裸鼠建立荷人卵巢癌裸鼠腹腔种植瘤模型,观察其对人卵巢癌裸鼠的干预作用。结果模型组血清中IGF-Ⅰ水平、卵巢组织中IGFBP-1及IGFR水平与空白组差异均有统计学意义(P<0.01),显示造模成功。枸杞多糖能降低肿瘤引起的IGF-Ⅰ水平的升高,与空白组比较无统计学意义(P>0.05),与模型组比较差异有统计学意义(P<0.01);能升高由于肿瘤引起的IGFBP-1表达的下调,与空白组比较无统计学意义(P>0.05),与模型组比较差异有统计学意义,高、中剂量组(P<0.01),低剂量组(P<0.05);能降低肿瘤引起的IGFR水平的升高,与空白组比较无统计学意义(P>0.05),与模型组比较差异均有统计学意义(P<0.01)。结论枸杞多糖能降低卵巢肿瘤引起的IGF-Ⅰ、IGFR水平的上升,IGFBP-1水平的下降,对卵巢癌具有一定的抑制作用。

人类视觉机制与ROI融合的红外行人检测

为提高行人检测系统在红外场景中的检测率以及速度,提出一种基于人类视觉机制与ROI融合的红外行人检测方法。根据人类视觉机制来改进LoG滤波抑制背景噪声,通过对滤波后的图像应用ROI融合得到行人候选区域,使提取到的ROI更为准确。另外,提出一种改进的纹理特征OCS-LBP(oriented center symmetric local binary patterns),对得到的行人候选区域提取HOG特征和OCS-LBP特征,使用随机蕨分类器来进行分类,提升检测的速度与精度。该方法通过与流行的检测算法比较,检测准确率与召回率分别提升7.9%与10.3%,且实时性有较大的提升,具有一定的研究和实用价值。

人脸活体特征检测实验平台设计与实现

在VS2013编程环境下,结合OpenCV设计了人脸活体特征检测实验平台。该平台由图像读取、人脸及五官检测、图像分块提取特征和机器学习部分组成。通过分析人脸真实图像与欺骗照片之间的纹理特征差异,实现对人脸真实性的判别。实验平台用于训练分类器的特征是Uniform Pattern LBP特征向量,将该特征应用于活体检测是本实验的创新之处。在该实验平台上对Replay-Attack数据库和实际创建的数据库进行实验,实验结果可以看出平台的准确率及运算速度等方面具有优良的性能。

基于人体关节点的高效动作识别算法

为保证视频应用中人体检测和动作识别的效率,提出一种结合传统动作识别方法和深度学习方法的高效高精度识别算法。对视频帧序列进行灰度化和Sobel算子处理,在此基础上,采用级联支持向量机无缝得到局部二值模式描述子,快速检测出人体区域。借助OpenPose得到人体区域中关节点的二维坐标构建骨架模型,提取基于关节向量的多种动作时空特征,采用kNN模型进行动作分类。经过MIT及Weizmann数据库实验,其结果表明,提出算法比传统方式快16倍且人体动作识别算法取得了88.93%的识别率,验证了该算法的高效性与准确性。

多证据信息融合的行人运动状态识别模型

采用粒子滤波的方式对人的运动情况进行分析的时候,进行数据采集的时候经常会产生数据不够,造成系统运行结果差强人意,鲁棒特性较差。基于这样的问题,算法结合了色彩、空间和细节特征等多方面的数据信息来完成外观模型的建立,在对其时域特性和详细特征进行分析之后,使用RGB颜色模式完成对应的模型;经过LBP处理之后,对进行优化的TD-LBP模型进行进一步说明,除去亮度小范围变化给纹理区分带来的影响;并且,引入了空间概念,目的在于依据人的特点,同时通过亮度的方式将一定的区域进行进一步划分,成为3个子区域,接着把不同子区域内的证据信息进行提取。经过实验证明之后,采用的这个模型在综合了直方图作为辅助之后,能够完成复杂情况下的行人跟踪分析,所采用的TD-LBP算法也比LBP算法更加的精准。

面向多层压缩感知图像的内容隐私保护度评价方法

图像隐私保护主要应用于云计算领域,而针对图像或视频的识别任务一般需要其视觉可见,因而往往忽略了隐私保护问题。为了解决这类问题,受到基于压缩感知(compressed sensing,CS)的稀疏表示分类识别算法对于遮挡或污染图像具有较强鲁棒性的启发,提出了一种单层CS采样的扩展模型,使得经过多层CS采样编码后的图像虽然质量退化、内容逐渐变得不可辨别,但依然能够用于图像识别,达到视觉隐私保护的目的。为了能够对多层CS采样编码图像进行图像内容隐私保护度的有效评价,基于人类视觉系统(human visual system,HVS),利用多层CS图像对比度和图像视觉结构退化的特点,通过度量图像对比度和提取图像局部二进制模式(local binary pattern, LBP)特征,提出了面向多层CS图像的内容隐私保护度评价模型(MCS-CPPE)。通过在构造的三大数据集上进行与人眼视觉相关性的实验,验证了所提出的模型有较好的预测性能和效果。

一种疲劳驾驶检测系统中快速人眼检测方法

疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一,因此,以人眼检测为核心的疲劳驾驶检测受到了普遍地关注。目前传统的疲劳驾驶检测方法采用"人脸-人眼"模型,即先定位人脸,随后再进行人眼检测。在Ada Boost算法的基础上,使用变模板匹配方法进行人眼检测,并改进了"人脸-人眼模型",采用多特征的分类器来有选择的跳过人脸检测步骤,从而快速准确地定位人眼。在DM642芯片上进行实验,人眼识别率达到了90%以上,且平均每秒能处理40帧图片,证明了该方法的高效性和实用性。

基于EmguCV的智能服务机器人人脸识别系统设计

为了提高服务型机器人的容错率和识别率,解决机器人不能对对应的服务项目智能选择的难题,采用在EmguCV基础上对图像进行灰度转换、降噪和均衡化处理的同时,运用Haar特征对图像进行人脸检测处理,再通过对局部二值模式(LBP)人脸识别算法的反复实验,修改编程设计、简化代码并添加语音互动系统,实现了对人体脸部的特征信息进行对比识别的技术,可直接通过设备调用对人脸进行检测,提高了人与机器人之间的互动深度,使得人脸识别技术在更广阔的领域应用。

基于双眼独立动态阈值的人脸预处理及识别

针对实际环境中采集的人脸图像预处理问题，提出双眼独立动态闽值方法定位双眼。先划分左右眼大致区域，再采用区域像素点百分比选取灰度值当作二值化的阈值、提取左右眼候选位置后，结合人眼位置的一些判别准则进行最终定位截取双眼间条状区域，应用灰度累积直方图方法，定位鼻子与嘴巴区域在ORL库和essex94数据库上比较了区域划分前后的识别效果，实验结果表明采用所提出的预处理方法后，识别效果有比较明显的提升。

硒化枸杞多糖硫酸酯的制备及其抗氧化活性对人宫颈癌Hela细胞生长的体外抑制作用

目的制备硒化枸杞多糖硫酸酯(Se-LBPS),考察其抗氧化活性和对人宫颈癌Hela细胞生长的抑制作用。方法以自制的枸杞多糖硫酸酯(LBPS)为原料,在乙酸催化下与亚硒酸钠反应,合成Se-LBPS。以付里叶红外光谱对产物进行表征。用分光光度法考察Se-LBPS的抗氧化活性,用MTT法考察其对人宫颈癌Hela细胞的体外抑制作用。结果 Se-LBPS对羟自由基的清除率可达60.51%,对超氧自由基的清除率可达47.9%。Se-LBPS对Hela细胞生长的抑制率优于LBPS和硒化枸杞多糖(Se-LBP),Se-LBPS对Hela细胞的抑制率与其浓度正相关,在200μg.mL-1时抑制率可达59.67%。结论 Se-LBPS具有明显的抗氧化性,优于硒化红薯叶多糖。Se-LBPS对Hela细胞生长具有显著的抑制作用,其抑制效果优于叶酸。