一种基于泰勒展开的人脸识别方法及系统

    公开(公告)号:CN106169072B

    公开(公告)日:2019-03-19

    申请号:CN201610531722.9

    申请日:2016-07-07

    Abstract: 本发明涉及一种基于泰勒展开的人脸识别方法及系统,方法包括以下步骤:采集图像数据,利用人脸检测算法检测是否出现人脸图像,并进行人脸图像的分割提取以及预处理;对预处理后的图像进行三种不同形式采样,每个样本得到三个不同采样层,分别提取每一采样层的LTFP特征;融合三层LTFP特征得到HLTFP特征;分别计算待识别人员的HLTFP特征与所有已注册的人员的HLTFP特征之间的卡方距离,根据卡方距离的大小确定待识别人员的身份。系统包括图像获取模块、人脸检测模块、提取模块、预处理模块、采样模块、特征提取模块、融合模块、计算模块和识别模块。本发明能够降低特征维度和提高识别率。

    提取。一种野外运动目标精细化提取方法

    公开(公告)号:CN104182976B

    公开(公告)日:2017-02-01

    申请号:CN201410395284.9

    申请日:2014-08-12

    Abstract: 本发明涉及野外运动目标精细化提取方法,包括:获取包含运动目标的序列图像,并对序列图像进行预处理;将预处理后的序列图逐帧做差后分割为多个栅格,根据栅格的特征值确定目标所在的运动区域,并利用栅格法提取目标的运动区域进一步缩小目标范围;在目标的运动区域内对背景进行建模,通过背景减除法得到目标的二值化图,并对所述二值化图进行带反馈的像素级处理;将处理后的二值化图映射到目标所在的彩色图区域,并对所述彩色图区域进行超像素分割;将该分割结果和二值化图进行融合,根据融合结果,计算每个超像素的置信度,阈值化后最终得到精细化的运动目标。本发明可以在复杂背景下实现较实时、鲁棒、精细的野外运动目标的

    一种基于分形理论的目标检测背景估计方法

    公开(公告)号:CN105654068A

    公开(公告)日:2016-06-08

    申请号:CN201610073478.6

    申请日:2016-02-02

    CPC classification number: G06K9/00711 G06K9/00744 G06K9/40

    Abstract: 本发明涉及一种基于分形理论的目标检测背景估计方法,包括以下步骤:获取包含待检测目标的图像序列;得到每个坐标点像素在整个图像序列中的亮度值数组;计算每个坐标点像素的分形特征值;分类得到背景、前景及干扰像素点;针对像素类型逐点进行相应背景估计计算;利用得到的背景估计值代替原值,得到最终的背景图像数据。本发明能够适应随机且可能存在不确定干扰因素的使用环境,实时性强、可靠性高。

    一种基于DSP及图像处理的全天候图像获取系统

    公开(公告)号:CN104184962A

    公开(公告)日:2014-12-03

    申请号:CN201410394880.5

    申请日:2014-08-12

    Abstract: 本发明涉及一种基于DSP及图像处理的全天候图像获取系统,包括DSP处理器,所述DSP处理器分别与可见光图像获取器件、非制冷焦平面红外图像获取器件和存储器件相连;所述可见光图像获取器件用于获取当前可见光图像;所述非制冷焦平面红外图像获取器件用于获取当前红外图像;所述存储器件用于存储获得的图像数据;所述DSP处理器使用获得的可见光图像数据,对可见光图像数据的灰度进行计算并将得到的值与阈值进行比较,判断可见光图像数据的有效性,以此来控制是否开启非制冷焦平面红外图像获取器件来获取当前红外图像数据。本发明实现了在复杂背景和自然环境下全天候的获取有效的图像数据。

    一种野外运动目标精细化提取方法

    公开(公告)号:CN104182976A

    公开(公告)日:2014-12-03

    申请号:CN201410395284.9

    申请日:2014-08-12

    Abstract: 本发明涉及野外运动目标精细化提取方法,包括:获取包含运动目标的序列图像,并对序列图像进行预处理;将预处理后的序列图逐帧做差后分割为多个栅格,根据栅格的特征值确定目标所在的运动区域,并利用栅格法提取目标的运动区域进一步缩小目标范围;在目标的运动区域内对背景进行建模,通过背景减除法得到目标的二值化图,并对所述二值化图进行带反馈的像素级处理;将处理后的二值化图映射到目标所在的彩色图区域,并对所述彩色图区域进行超像素分割;将该分割结果和二值化图进行融合,根据融合结果,计算每个超像素的置信度,阈值化后最终得到精细化的运动目标。本发明可以在复杂背景下实现较实时、鲁棒、精细的野外运动目标的提取。

    一种基于分形理论的目标检测背景估计方法

    公开(公告)号:CN105654068B

    公开(公告)日:2019-03-26

    申请号:CN201610073478.6

    申请日:2016-02-02

    Abstract: 本发明涉及一种基于分形理论的目标检测背景估计方法,包括以下步骤:获取包含待检测目标的图像序列;得到每个坐标点像素在整个图像序列中的亮度值数组;计算每个坐标点像素的分形特征值;分类得到背景、前景及干扰像素点;针对像素类型逐点进行相应背景估计计算;利用得到的背景估计值代替原值,得到最终的背景图像数据。本发明能够适应随机且可能存在不确定干扰因素的使用环境,实时性强、可靠性高。

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