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通过对彩色人脸图像进行HSI色彩空间分解,生成H、S、I三个通道的人脸图像模板,在保留原始人脸色彩特征的基础上,利用PCNN算法分别对三个通道的人脸特征进行提取,得到人脸图像特征图谱,并用具有唯一性的人脸图谱序列进行人脸识别。经过实验验证,该方法相比原有的PCNN以及其他人脸识别方法,具有检测过程简洁,识别精度高,鲁棒性强以及便于硬件实现等特点。 相似文献
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对传统的梯度方向直方图(HOG)特征提取方法进行改进,提出了一种基于多通道特征提取的加权HOG特征融合方法。首先采用基于亮度均值的方式对彩色车辆图像增强处理,其次采用自适应加权法将H、S、V三通道的梯度方向直方图(HOG)特征融合成多通道融合HOG特征,最后采用支持向量机(SVM)对融合后的特征进行车辆分类器训练和车辆检测。该方法与直接运用HOG特征进行车辆检测以及其他车辆检测方法相比,具有检测率高、鲁棒性强等特点,并且在各种气候环境下都能实现较好的检测效果,效果优于其他方法,达到了全天候车辆检测的要求。 相似文献
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针对大多数增强方法未能同时考虑图像与光照强度、拍摄时间之间关系的问题,根据不同时刻的光照强度变化,提出了一种基于自适应亮度基准漂移的全天候十字路口交通图像的增强算法。首先依据不同时刻的光照变化建立亮度基准曲线,然后由亮度基准曲线和亮度实时反馈建立自适应亮度基准值模型,最后对图像的亮度分量运用亮度基准值模型自适应增强。实验结果证明了该方法在全天候不同光照条件下图像增强的有效性以及不同天气条件下增强的鲁棒性。 相似文献
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印度板块与欧亚板块碰撞初始时间或者青藏高原的隆升时间是一个重要且一直存在较大争议的科学问题。到目前为止,主要通过地质学或地理学方法手段对该问题进行研究,基于此,试图通过现代大地测量学手段对该问题开展探索性研究。主要利用全球导航卫星系统观测位移场、地表质量迁移负荷改正以及CRUST1.0地壳模型等数据和资料,估算了青藏高原块体的隆升速率和地壳厚度增厚率,进而获得整个青藏高原块体的隆升起始点与隆升过程。在假设青藏高原块体是弹性块体和线性隆升的情况下,推算出印度板块与欧亚板块碰撞初始时间大约为83 Ma。通过探索性研究,为青藏高原块体隆升起始时间点问题提供了值得尝试的新的大地测量途径。 相似文献
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