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1. 隐马尔可夫后处理模型在视频人脸识别中的应用

代毅肖国强宋刚

计算机应用 2010, 30 (4): 960-963.

摘要（1395）

PDF （1090KB）（1577）

现有的多数人脸识别系统都专注于如何提高人脸识别算法的性能，但缺乏一种对数据源(人脸样本)进行分析和评估的机制。针对此问题，提出了一种建立在数据源分析基础上对典型人脸识别算法进行后处理的方法。为了揭示现有典型识别算法的识别性能在无约束环境下的鲁棒性，通过建立Lambertian反射模型和3D人脸模型，对特征脸算法的识别性能随数据源的变化(人脸姿态和光照改变)而变化的情况进行了分析评估。针对“数据源灾难”问题，提出了一种基于隐马尔可夫模型（HMM）的后处理解决方法，该方法通过利用视频序列图像的连续性和对训练人脸库的统计分析来提高判别分析方法对无约束环境的鲁棒性。实验结果表明，该方法可以有效地提高识别算法对“数据源灾难”的鲁棒性，提高识别率。

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2. 基于BP神经网络的镜头边界检测

张楠肖国强江建民邱开金

计算机应用 2009, 29 (05): 1369-1372.

摘要（1281）

PDF （579KB）（20420）

基于神经网络的机器学习思想，提出一种利用多种视频特征的镜头边界检测算法。突变检测中，在特征矢量形成上，分别采用了相邻两帧差值法和滑动窗口法，并加入运动信息以排除强运动对突变检测的影响；在神经网络的构架上，则分别采用了融合法和选举法。在渐变检测中，先通过三个神经网络将溶解过程中方差曲线的三种模式分别识别出来，再根据溶解过程中亮度均值呈线性递增或递减的特性将干扰排除。对大量TRECVID视频进行实验的结果表明，该算法对视频突变和渐变都具有良好的检测性能，并对运动以及闪光灯的干扰具有较好的鲁棒性。

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3. 基于运动估计的Kalman滤波视频对象跟踪

张贝贝肖国强江健民

计算机应用

摘要（1544）

PDF （480KB）（1034）

提出了一种利用Kalman滤波对运动目标的形心进行预测，从而实现视频对象跟踪的算法。首先进行视频对象分割，求出运动目标的形心。再利用视频序列中连续两帧的形心和运动矢量信息,用Kalman滤波对运动目标的形心在下一帧的位置进行预测，从而快速、有效地自动跟踪多个目标对象。实验结果表明，该算法对运动目标的出现和消失，以及非刚性物体的尺度变化和变形，具有较强的鲁棒性。

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4. 基于区域形心及其矢量方向的视频对象跟踪

张贝贝肖国强江健民

计算机应用

摘要（1457）

PDF （942KB）（909）

提出了一种新的基于区域形心及其矢量方向的视频对象跟踪算法。视频对象分割后，使用区域增长法将视频对象分成若干个区域，然后利用视频序列连续两帧中每个区域的形心及形心间矢量的方向，快速、有效地自动跟踪多个目标对象。实验结果表明，该算法对运动物体的出现和消失，以及非刚性物体的尺度变化和变形，具有较强的鲁棒性。

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5. 基于主成分分析的UWB信号的TOA估计算法

唐春玲肖国强孙明刚

计算机应用

摘要（1613）

提出了利用主成分分析法估计信号在超宽带(UWB)系统中的波达时间（TOA）的算法。算法先对带有噪声的接收信号的相关矩阵进行主成分分析，求出信号特征值对应的特征向量，然后把接收信号分别投影到上述的各个信号特征向量上，求投影之和。通过设置复杂度和采样频率较低的阈值，比较了主成分分析法和MEP算法的时延估计精度。仿真结果表明，主成分分析法时延估计误差小于12cm的概率大于90%，而MEP算法的概率小于45%。

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6. 基于游程编码的块边缘模式图像检索算法

邱开金肖国强江健民

计算机应用

摘要（1893）

PDF （998KB）（1109）

提出一种利用块边缘模式来进行图像检索的方法。该方法对图像中每个8×8块分别提取其块边缘模式，然后利用游程编码的原理，用块边缘模式构成图像的特征向量，以便进行基于内容的图像检索。所有数据在DCT压缩域中进行处理，不需要解压缩，从而降低了计算复杂度。实验结果表明，该算法与传统的基于DCT域的图像检索方法相比，具有更好的图像检索性能。

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7. 基于宏块类型信息的自适应场景变换检测算法

李争名肖国强江健民

计算机应用

摘要（1461）

PDF （772KB）（806）

提出了一种压缩域中利用B帧的宏块类型信息自适应场景变换检测算法，采取滑窗方式自适应地检测场景突变和场景渐变的准确位置。利用电影、动画、新闻等素材作为实验视频库，并利用MPEG2作为实验平台，取得了较高的查全率和查准率。

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