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1. 低小慢无人机降落野外场景识别方法

叶利华, 王磊, 赵利平

计算机应用 2017, 37 (7): 2008-2013. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2008

摘要（592）

PDF （1005KB）（365）

针对低小慢无人机野外飞行场景复杂自主降落场景识别问题，提出了一种融合局部金字塔特征和卷积神经网络学习特征的野外场景识别算法。首先，将场景分为4×4和8×8块的小场景，使用方向梯度直方图（HOG）算法提取所有块的场景特征，所有特征首尾连接得到具有空间金字塔特性的特征向量。其次，设计一个针对场景分类的深度卷积神经网络，采用调优训练方法得到卷积神经网络模型，并提取深度网络学习特征。最后，连接两个特征得到最终场景特征，并使用支持向量机（SVM）分类器进行分类。所提算法在Sports-8、Scene-15、Indoor-67以及自建数据集上较传统手工特征方法的识别准确率提高了4个百分点以上。实验结果表明，所提算法能有效提升降落场景识别准确率。

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2. 敏感图片过滤中大块皮肤区域的检测方法

叶利华

计算机应用 2011, 31 (06): 1617-1620. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.01617

摘要（1550）

PDF （639KB）（527）

针对色情图片中大块皮肤区域的特点，提出一种简单有效的检测方法。首先通过RGB颜色空间上的一个分段肤色模型过滤掉非肤色像素，得到候选皮肤区域；然后利用候选区域内像素的纹理粗糙度，统计得到整个候选区域的纹理粗糙度进行纹理过滤；最后计算候选肤色块的分形维数，用以过滤最难区分的沙漠类照片中的伪皮肤区域。实验结果表明，算法保持了较高的检出率和较低的误检率。

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3. 河道监控视频的运动对象分割算法

叶利华殷海明魏远旺

计算机应用 2011, 31 (01): 263-265.

摘要（1206）

PDF （478KB）（1014）

针对内河航道监控视频的特点，提出一种基于背景差法的对象分割算法。首先在HSI颜色空间里利用像素的色调和亮度对其进行归类；然后利用基于块处理的方法确定背景像素，并在背景缓慢变化和急速变化时，采用定时和实时的背景重构方法进行背景更新；最后利用背景差提取运动对象。