基于特征脸算法的口罩佩戴智能监测系统

随着科学技术的飞速发展,人脸识别技术已广泛应用于学校、公司、商场等地,为我们的生活和工作提供了极大的便利.本文采用基于PCA变换原理的特征脸算法,利用摄像头和电脑相连,设计了一套口罩佩戴智能监测系统.通过摄像头实时采集视频流,经过PCA全脸检测后细分眼、鼻、嘴区域特征,由眼部特征对比判断是否是人脸,再由鼻部和嘴部特征对...     

基于SSD目标检测算法的行人检测方法研究

随着科学技术的发展,发展行人检测技术在智能视频监控、无人驾驶、智能机器人等研究领域变得越来越重要。本文在无人驾驶的背景下,提出一种在Single Shot MutiBox Detectior(SSD)网络的基础上,添加残差连接结构以及批量正规化处理技术(Batch Normalization, BN)的网络结构。然后在PASCAL VOC2007(VOC)数据集上与SSD算法在检测性能上进行了对比实验。经实验,SSD算法在VOC数据集上训练后,得到49.31%的验证精度和7.93的验证损失;提出方法在VOC数据集上训练后,得到60.76%的验证精度和5.27的验证损失。实验结果证明了提出方法具有更好的检测性能。     

行人检测算法设计与实现

行人检测问题(Pedestrian Detection)向来为研究计算机视觉所不可回避的热门及难题.当前该问题所要亟待解决的是:如何标记所给的视频帧或图像存在的行人,不论行人所处的方位及在视频帧或图像中所显示的大小,在程序中我们可以用矩形框标记,这一问题可以归结为普遍的有关目标检测的相关问题.     

一种改进的基于神经网络的入侵检测算法

径向基神经网络具有良好的分类特性,被广泛应用于入侵检测系统的研究中,然而RBF神经网络需要事先确定隐层神经元数目,并且容易陷入局部最优.利用遗传算法优化隐层神经元数目,并且基于粒子群思想优化隐层到输出层的权值,同时给出了详细的算法流程.经Lincoln实验室入侵检测系统数据评估集合测试,该智能算法的检测成功率大大提高,并且训练时间比较短,完全可以应用于入侵检测系统中.     

一种改进的基于Ada-Boost的人脸检测算法

提出了一种改进的基于Ada-Boost的人脸检测算法。该算法在第一阶段使用基于Ada-Boost算法的分级分类器检测人脸,由于受到噪声与亮度的影响,一些非人脸区域可能被误判别为人脸。因此在YCbCr空间中采用肤色模型,去除非人脸区域。在第三阶段,采用SVM更精确地提取人脸区域。实验结果表明,改进的算法在实时性与误检率方面都优于Ada-Boost算法。     

一种基于GPU的快速Kirsch边缘检测算法

传统的Kirsch边缘检测算法的优化和实现都是针对常用处理器提出的。根据Kirsch算法的可并行计算的特点,本文提出了一种基于图形处理器GPU的快速Kirsch算法。快速算法根据GPU的并行结构和硬件特点,采用了纹理存储技术、多点访问技术和对称计算技术三种加速技术,优化了数据存储结构,提高了数据访问效率,降低了算法复杂度。实验表明,采用基于GPU的算法可将对图像的处理速度提高到传统Kirsch边缘检测算法的10倍以上。     

一种基于 Sobel图像边缘检测的改进算法

针对传统Sobel边缘检测算法因方向模板限制而出现边缘定位精度不高,以及对叠加噪声的图像边缘检测效果不佳的问题,提出了一种基于传统Sobel算子的改进算法。首先将水平和垂直两个方向模板增加至8个,提高边缘的定位精度;然后利用边缘的最大后验概率估计,对采用八方向Sobel算法检测出的梯度图像进行最佳阈值分割处理,增强算法的抗噪声能力。实验结果表明,改进算法提取的边缘信息完整准确,对噪声干扰有较强的抑制能力。     

基于SSD的行人检测方法

院大多数行人检测方法都是基于人工设计的特征,在复杂场景下检测精度不高。随着深度学习方法的发展,行人检测取得了很大的成功。本文提出了一种基于SSD的行人检测方法。为提高对小对象的检测精度,引入了一种多层特征融合方法,向SSD中加入上下文信息,实验表明,该方法在KITTI数据集上取得了令人满意的检测性能。     

一种基于边缘检测的图像倾斜校正算法

本文针对数字图像处理和识别过程中存在的图像倾斜问题,提出了一种基于图像边缘检测的倾斜校正算法,通过对原始输入图像进行二值化处理,有效地提取出图像的边界信息,并运用最小二乘法原理对图像边界进行拟合,计算出图像的倾斜角,进而通过旋转变换对倾斜的图像进行校正。     

一种基于数据流的异常值检测改进算法

<正>相当长一段时间,人们仅仅关注数值和字符,对于数据的概念并不像现在一样清晰。相比现在来讲,过去从数字中发现统计数值的根本原因非常有限。然而现在的数据流经常是多维度的,这种特点与从前大不相同。有时候我们会对这些持续的、快速产生的数据流进行挖掘分析,从而获取其中有用的信息。在进行数据挖据的过程中,并不是所有的数据流都可以     

一种快速的前景检测算法

文章提出一种快速前景检测算法,通过对背景差分得到的前景区域进行处理分析,能够区分出正确的运动区域和由于光线突变而引起的运动区域.首先使用快速背景更新算法建立背景模型及分割出前景,然后提取运动区域,再对运动区域和差分图像进行分析处理,识别出由于光线突变而引起的运动区域,最后对背景进行修正.采用该方法能准确地提取前景中的运...     

一种彩色图像的边缘检测算法

通过对灰度图像的边缘检测的研究,构造了一种新的基于色度差的边缘检测算法,并充分利用彩色图像的颜色信息,将此算法从灰度图像转化到RGB的颜色空间中。这种新方法旨在区别于传统意义上对图像的边缘检测要求的精准性,而把提取出彩色图像中直观形象的轮廓信息作为研究目的。实验仿真表明,该算法提取出的边缘能够较好地反映目标图像中具有代表性的信息。     

一种改进的基于SVM的网络入侵检测算法

研究了支持向量机与自组织神经网络的原理,利用支持向量机的小样本学习与推广能力强的特点,结合自组织神经网络良好的学习能力与收敛速度,实现了对支持向量机算法的改进.利用Lincoln实验室入侵检测系统评估数据集合对改进算法进行测试,并将实验结果与BP神经网络进行了比较,结果表明,改进的算法在检测精度与训练时间方面均优于BP神经网络.     

一种入侵检测的模式识别算法

随着网络的发展，网络安全问题被提到了一个前所未有的高度，作为安全技术核心之一的入侵检测技术（IDS）也成为网络安全领域研究的焦点。本文尝试通过结合二种IDS的优点，创建描述正常用户行为和异常行为的两个向量集，并引入一种广泛应用于图像处理技术中的模式识别算法，依据这两个向量集来判断待测用户行为的属性，从而识别出黑客的入侵行为。     

一种基于边缘邻域关系的图像边缘检测算法

传统的微分边缘检测算法对噪声较敏感,而SUSAN边缘检测算法虽在一定程度上抑制了高斯噪声对边缘检测的影响,但对椒盐噪声鲁棒性弱。本文针对传统边缘检测之不足,提出低信噪比的边缘检测算法。分析椒盐噪声的特性,根据其特性首先判断像素是否受到椒盐噪声的影响;其次,根据高斯噪声的特性,利用像素点的邻域关系抑制高斯噪声对边缘检测的影响;最后,利用边缘邻域关系去除伪边缘。实验结果表明,本文方法在一定程度上对高斯噪声和椒盐噪声具有鲁棒性。     

一种基于消失点的直道车道线检测算法

为了减少车道线检测过程中干扰线的影响,本文提出一种基于消失点的直道车道线检测方法。将RGB图灰度化处理后使用中值滤波进行降噪,然后利用Canny算法检测图像的边缘信息,通过Hough变换检测直线,根据车道线汇聚于消失点的特征先找到消失点,再对通过消失点的直线进行筛选得到真实车道线的位置。实验表明,该算法很好的抑制了干扰,正确的检测出了消失点和车道线位置。因此,所提出的车道线检测算法具有较好的准确性。     

一种基于二值模式特征的人脸检测算法

提出了一种改进的基于多区块局部二值模式(MB-LBP)特征的人脸检测算法.算法针对Ad aBoost算法训练过程中出现的权值分布扭曲的现象,对样本权值的更新规则进行了调整.实验结果表明,该方法有效地缩短了训练时间,而且避免了权值扭曲的现象.算法在保证检测率的同时降低了误检率.     

一种改进的基于资源轨迹图的死锁检测算法

深入研究了操作系统死锁产生的原因以及死锁检测算法,提出了一种新的死锁检测算法并讨论了实现方案。该算法不但对单机系统的死锁有效,也为分布式系统中死锁的检测提供了思路。     

一种相序检测的软件算法

提出了一种相序检测的软件算法,该算法标准规范,易于实现,便于管理,可广泛运用于数字化检测之中.     

一种相序检测的软件算法

提出了一种相序检测的软件算法,该算法标准规范,易于实现,便于管理,可广泛运用于数字化检测之中。