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基于harr特征的快速输电线识别

地理空间信息 2015年第1期13卷 102-104页

作者：胡玮骏张明武汉大学动力与机械学院湖北武汉430072

野外采集的输电线图像边缘模糊,对比度差,空间域上存在随机分布的点和小块噪声。采用中值滤波方法,在不丢失图像边缘细节信息的前提下,用分段线性变换增强了图像边缘的对比度,提高了图像的亮度分辨力和空间分辨力。采用基于统计的Adabo... 详细信息

野外采集的输电线图像边缘模糊,对比度差,空间域上存在随机分布的点和小块噪声。采用中值滤波方法,在不丢失图像边缘细节信息的前提下,用分段线性变换增强了图像边缘的对比度,提高了图像的亮度分辨力和空间分辨力。采用基于统计的Adaboost算法和harr特征,完成了图像中符合地线特征的所有子区域的定位,并对离散的子区域集进行最小二乘法拟合,最终确定地线的实际位姿。以一组地线的手眼视觉图像为应用实例,验证了图像预处理及目标检测方法的有效性。

关键词： Adaboost 目标检测 harr特征

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压缩感知W-HOG特征的运动手势跟踪

智能系统学报 2016年第1期11卷 124-128页

作者：史东承倪康长春工业大学计算机科学与工程学院吉林长春130012

运用单一特征或较简单的特征进行手势跟踪容易产生跟踪偏差。为提高手势跟踪的精确性,将压缩感知运动目标跟踪运用到手势跟踪中,并提取运动区域的HOG特征替换原来广义的类harr特征进行压缩感知目标跟踪。为减少不同图像块HOG特征等权值... 详细信息

运用单一特征或较简单的特征进行手势跟踪容易产生跟踪偏差。为提高手势跟踪的精确性,将压缩感知运动目标跟踪运用到手势跟踪中,并提取运动区域的HOG特征替换原来广义的类harr特征进行压缩感知目标跟踪。为减少不同图像块HOG特征等权值串联对手势跟踪所产生的累积跟踪误差,需计算HOG特征权值,并将特征权值与HOG特征进行有效融合,形成W-HOG压缩特征。实验数据统计结果表明本文所改进的算法在精确度方面较CT算法提高近16%,较HOG-CT算法提高6%左右。且在复杂背景下能够较精确地检测出运动手势,提高了手势跟踪在光照变化、背景存在类肤色物体等情况下的鲁棒性,减少手势跟踪漂移的发生。

关键词：压缩感知 harr特征 HOG特征手势跟踪跟踪漂移

支持向量机和AdaBoost目标跟踪新方法

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微计算机信息 2006年第11S期22卷 290-292页

作者：宋华军范志刚朱明中国科学院长春光学精密机械与物理研究所上海交通大学计算机科学与工程系上海200030

在目标跟踪领域,目标检测对跟踪的效果起决定性作用,提出一种用支持向量机进行目标跟踪的方法。采用AdaBoost算法选择最具有代表性的harr特征,将选择出来的特征作为支持向量机训练器的输入数据来训练目标检测分类器。为了加速检测速度,... 详细信息

在目标跟踪领域,目标检测对跟踪的效果起决定性作用,提出一种用支持向量机进行目标跟踪的方法。采用AdaBoost算法选择最具有代表性的harr特征,将选择出来的特征作为支持向量机训练器的输入数据来训练目标检测分类器。为了加速检测速度,使用了层叠加速检测算法。实验结果表明,该算法不但提高了识别的正确率,而且大大提高了检测速度。

关键词：目标识别支持向量机 AdaBoost harr特征

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银行票据识别系统的研究

银行票据识别系统的研究

作者：杜刚辽宁工业大学

学位级别：硕士

尽管电子票据已经推行很长时间,但其无法完全满足市场成员在现有市场和监管背景下的业务需要,所以纸质票据的存在具有极大必要性。随着社会的快速发展,银行每天都会产生大量票据,若依靠人工完成票据的分类、输入和核对,不仅会浪费大量... 详细信息

尽管电子票据已经推行很长时间,但其无法完全满足市场成员在现有市场和监管背景下的业务需要,所以纸质票据的存在具有极大必要性。随着社会的快速发展,银行每天都会产生大量票据,若依靠人工完成票据的分类、输入和核对,不仅会浪费大量的人力物力,而且容易出错。本文研究和设计了一套为满足银行电子化需求的票据自动识别系统,能够简化流程,提高工作效率,防范金融风险。该银行票据自动识别系统主要包括票据图像预处理,识别单元定位,对票据中的序号、金额、签名和附件章等进行识别和输出。论文主要工作如下:(1)对票据进行预处理。包括:二值化,倾斜校正和去噪。并增加滤色环节,提高后续定位和识别的准确性。(2)票据分类。银行票据种类繁多,如取款凭条、业务凭证、联网核查等。所以本文根据图像大小、版面特征、框线、表头和文本区域对票据通过模板匹配进行分类。在文本区域检测时,采用Haar特征和Adaboost算法来实现。(3)识别单元定位。提出了移动基准点定位算法,有效解决了票据套打时产生的整体偏移问题。(4)字符分割和识别。采用投影法对字符进行分割,用训练后的BP神经网络对字符进行识别,基于RGB颜色模型对附件章进行识别。在VC++2010编程环境下,实现了银行票据自动识别系统。测试结果表明,整体识别率达到91%,每张识别速度低于1秒,可以满足银行票据自动识别的需求。

关键词：文本区域检测移动单元 harr特征票据识别 BP神经网络

基于AdaBoost算法的自动人脸检测与识别

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基于AdaBoost算法的自动人脸检测与识别

作者：张成功天津师范大学

学位级别：硕士

AdaBoost(Adaptive Boosting)算法是1995年Freund和Schapire提出的一种快速人脸检测算法,是人脸检测领域里程碑式的进步,这种算法根据弱学习的反馈,适应性地调整假设的错误率,在保证检测速度的前提下,检测正确率得到了很大的提高。本文... 详细信息

AdaBoost(Adaptive Boosting)算法是1995年Freund和Schapire提出的一种快速人脸检测算法,是人脸检测领域里程碑式的进步,这种算法根据弱学习的反馈,适应性地调整假设的错误率,在保证检测速度的前提下,检测正确率得到了很大的提高。本文在深入学习和研究AdaBoost算法的基础上,收集了大量的人脸样本和非人脸样本,训练出了共有1152个弱分类器组成的16级强分类器的级联分类器。为了克服Adaboost检测算法因分类器运算量巨大而导致的检测速度较慢的缺点,在检测过程中设置了分类器前端优化。优化包括两个方面:首先,在图像进入检测算法之前,利用运算量较小的RGB肤色模型进行肤色检测,找到图像中最大的人脸区域,从而预测检测窗口放大尺度;其次,在检测算法的前端利用肤色积分图筛选肤色像素比例较小的子窗口,减小分类器的负担。静态图像的人脸检测算法对每幅图像都进行全图检测,不考虑帧间信息,而动态序列图像中帧与帧之间是有一定联系的,所以动态序列图像人脸检测过程中使用了人脸跟踪来预测下一帧人脸的位置和区域,大大提高检测速度,满足了处理动态序列图像的实时性要求。最后,使用基于几何特征的方法识别了检测到的人脸。

关键词： AdaBoost算法自动人脸检测人脸识别 harr特征积分图

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基于计算机视觉的蚜虫图像识别方法研究

基于计算机视觉的蚜虫图像识别方法研究

作者：张继红西北农林科技大学

学位级别：硕士

田间害虫信息采集技术是农业害虫预测预报的基础。近年来,国内外不断将先进的信息采集技术应用于病虫害的测报工作上,但对微小昆虫（例如:蚜虫）的信息进行采集时因无先进的识别技术和系统,加之田间抽样调查劳动量大,效率低,严重影响调... 详细信息

田间害虫信息采集技术是农业害虫预测预报的基础。近年来,国内外不断将先进的信息采集技术应用于病虫害的测报工作上,但对微小昆虫（例如:蚜虫）的信息进行采集时因无先进的识别技术和系统,加之田间抽样调查劳动量大,效率低,严重影响调查数据的准确和可靠性。随着计算机网络、人工智能、图像识别等高新技术的发展,利用害虫实时监测仪或数码相机等数字产品可以获取危害农作物叶片时的蚜虫群体图像,再利用图像处理、计算机视觉等技术,使得田间害虫信息自动化采集与分析成为可能。田间蚜虫信息自动化采集与分析首先对蚜虫图像进行分类识别,然后将蚜虫目标从图像背景中分割出来,获得种群数量,最后进行统计分析,这对蚜虫的预测预报和综合治理具有重要的理论意义和实践价值。本文主要对三种田间农作物蚜虫图像（麦蚜、豆蚜和棉蚜）进行图像识别分类,然后对其目标进行识别和计数。采用双树复小波变换（DT-CWT）、数学形态学等方法研究蚜虫图像的自动种间识别和种内计数,为蚜虫等微小型R对策害虫的预测预报及综合治理提供理论依据。研究得到以下结果: （1）通过比较基于经典Gabor变换和基于传统灰度共生矩阵的纹理特征提取方法,采用了一种基于DT-CWT和支持向量机（Libsvm）的蚜虫图像种间识别方法。（2）通过分析和研究数学形态学方法建立蚜虫计数模型,能够对清晰的麦蚜叶片图像进行准确识别,对背景复杂、目标大小各异的蚜虫样本进行测试计数,结果表明该方法有一定的实用性和可行性。（3）将基于harr特征的目标检测算法应用于蚜虫图像目标的检测测试。（4）图像分割技术中分析对比了多种图像分割方法对复杂背景下小目标分割的实际效果,发现在蚜虫图像识别中,对彩色图像HSI模型中S分量采用自动阈值分割法或模糊C均值聚类技术有较好的效果。（5）采用VC++和OpenCV为测试开发平台,开发基于计算机视觉的蚜虫识别及计数系统,实现对多幅蚜虫采集图像的批处理识别和计数,降低了蚜虫信息采集的人力成本,提高了蚜虫信息采集的效率。本研究综合运用图像识别、支持向量机、数学形态学等技术,建立了蚜虫识别模型和自动计数系统,为田间蚜虫信息获取和发生情况预测及综合治理提供了理论依据和实践案例。

关键词： DT-CWT Libsvm harr特征蚜虫样本数学形态学

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嵌入式人脸检测系统的设计与实现

嵌入式人脸检测系统的设计与实现

作者：贾凯西安电子科技大学

学位级别：硕士

本文设计和实现了嵌入式人脸检测系统,首先对系统进行了需求分析,搭建了基于ARM处理器的硬件平台,并采用了直接使用JTAG调试器烧写NAND FLASH的方法。然后设计了硬件系统bootloader程序以及CMOS传感器与LCD驱动程序。最后设计和实现了... 详细信息

本文设计和实现了嵌入式人脸检测系统,首先对系统进行了需求分析,搭建了基于ARM处理器的硬件平台,并采用了直接使用JTAG调试器烧写NAND FLASH的方法。然后设计了硬件系统bootloader程序以及CMOS传感器与LCD驱动程序。最后设计和实现了结合帧间差法的基于肤色特征与harr特征的级联嵌入式人脸检测算法。通过编译bootloader程序、驱动程序以及人脸检测程序,生成了嵌入式系统的映像文件。通过使用JTAG调试器将该映像文件烧写至NAND FLASH并运行,实现了人脸检测功能,验证了系统设计的可行性。本系统的人脸检测时间为1.02帧/s,能基本实时地检测到场景中人脸的位置和运动变化。

关键词：人脸检测肤色特征 harr特征 ARM

一种融合改进型AdaBoost和肤色模型的人脸检测方法

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计算机与数字工程 2018年第4期46卷 743-749页

作者：姚子怡张清勇李雪琪水果湖高级中学武汉430070 武汉理工大学自动化学院武汉430070

人脸检测是人脸信息处理领域中的一项关键技术,当图像中具有复杂背景或多人脸时,不能够快速准确地检测人脸,成为了人脸检测领域的重要的问题。论文首先提出了一种基于双阈值的改进型Ada Boost分类器算法,使用双阈值的弱分类器代替单阈... 详细信息

人脸检测是人脸信息处理领域中的一项关键技术,当图像中具有复杂背景或多人脸时,不能够快速准确地检测人脸,成为了人脸检测领域的重要的问题。论文首先提出了一种基于双阈值的改进型Ada Boost分类器算法,使用双阈值的弱分类器代替单阈值的弱分类器,从而提高单特征的分类能力,并给出了双阈值的搜索方法;其次提出了一种基于harr特征的改进后的Ada Boost分类器融合YCb Cr空间高斯肤色模型的人脸检测方法,首先采用基于harr特征的改进型Ada Boost人脸检测算法对输入图片进行预检测,再用基于高斯肤色模型的检测算法剔除误检的人脸区域。实验结果表明,该文提出的方法检测率高、误检率低,具有可靠的检测性能。

关键词：人脸检测 harr特征改进型AdaBoost分类器 YCbCr色彩空间高斯肤色模型

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网络数据挖掘方法及技术分析

电脑知识与技术 2016年第8X期12卷 13-14页

作者：吴华芹柳静河南应用技术职业学院河南郑州450042

网络数据挖掘旨在从网络数据源中提取隐含的知识,借助传统的数据挖掘方法很难实现。网络数据挖掘注重事物之间的属性及联系,通过无数个体数据的分析和特殊算法的使用,实现模型的可视化和连接趋势。网络数据挖掘方法是传统数据挖掘方法... 详细信息

网络数据挖掘旨在从网络数据源中提取隐含的知识,借助传统的数据挖掘方法很难实现。网络数据挖掘注重事物之间的属性及联系,通过无数个体数据的分析和特殊算法的使用,实现模型的可视化和连接趋势。网络数据挖掘方法是传统数据挖掘方法的补充,可以很好地解决复杂的自然属性组成的问题。该文提出了社交网络数据挖掘的方法与技术,提出了相关数据分析及模型设计。

关键词：网络数据挖掘 harr特征 AdaBoost分类