基于机器学习的农药喷洒检测方法

    公开(公告)号:CN103699907A

    公开(公告)日:2014-04-02

    申请号:CN201410002727.3

    申请日:2014-01-04

    Applicant: 复旦大学

    Inventor: 冯瑞 李斌 蒋龙泉

    Abstract: 本发明属于数字图像处理及模式识别技术领域,具体为一种基于机器学习的农药喷洒检测方法。本发明先在农业作业场景的监控视频中,获取大量务农人员背着农药箱和不背农药箱进行走动的视频,采用较适合刚性物体检测的方法检测农药箱;从视频中各抽取部分图片作为样本,对每个抽取的图片中的农药箱图像进行特征提取,将这些特征组合成特征向量;然后对每幅特征向量用Adaboost的方法进行级联训练,形成一个Adaboost级联分类器,然后将大量的包含或不包含农药箱的图像用该分类器检测图像中是否存在农药箱。本发明具有高实时性和高易实施性,解决了需要实体考察才能判断是否有人在喷洒农药以及农药喷洒效果的弊端。

    基于分块一致LBP和稀疏编码的单训练样本人脸识别方法

    公开(公告)号:CN102799870A

    公开(公告)日:2012-11-28

    申请号:CN201210241541.4

    申请日:2012-07-13

    Applicant: 复旦大学

    Abstract: 本发明属于数字图像处理及模式识别技术领域,具体为一种基于分块一致LBP和稀疏编码的人脸识别方法。本发明首先将人脸图像按4*4分割成等大小的16块子区域,对于每块区域计算其1像素半径、8邻居的一致LBP直方图,再将16个子区域的LBP直方图连接成一个列向量,作为单幅人脸图像的特征向量。然后将通过将测试图像表示成训练集上的一个最稀疏线性组合,识别出人脸对象。相比于传统的特征提取和分类的算法,本发明能够更好的提取人脸的结构信息,并且能够在单训练样本和存在遮挡的情况下,表现出较高的识别率和鲁棒性。

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