把粒子群算法应用到色彩量化中,结合已有的模糊C均值聚类量化方法,提出了一种基于粒子群优化的色彩量化算法。模糊C均值聚类量化算法是一种局部搜索算法,对初始值较为敏感,容易陷入局部极小值而不能得到全局最优
将XOR运算引入多秘密视觉密码能够改善方案的恢复效果,但容易引起攻击者的注意。按照共享份分块构造的思路,结合(k,k)单秘密视觉密码的基础矩阵,设计了一种基于XOR运算的多秘密视觉密码方案。在恢复秘密
针对零部件在工业生产线包装过程中存在检测速度慢,自动化检测水平低下,检测准确率不高等问题,提出一种基于深度学习的工业零部件检测系统的方案设计,实现对零部件自动检测的功能。设计一种实验检测平台用于获取包
为了克服已有车道线识别算法运算复杂、速度较慢以及鲁棒性欠缺等不足之处,提出一种新的快速车道线识别算法,首先通过对图像的灰度变化分析,得出车道线轮廓像素,然后运用B-Spline曲线拟合车道线轮廓,得到
针对运动目标跟踪问题,为解决跟踪过程中因遮挡、目标尺度变化等易造成跟踪失败的现象,提出一种基于视觉感知的跟踪算法。该算法以神经元响应为视觉特征,首先从自然图像中学习初级视皮层细胞感受野;然后计算背景图
基于视觉的姿态测量方法设计,刘康,郭磊,提出了一种运用视觉来进行姿态测量的方法,设计了一种视觉算法通过固定的矩形合作物来获得相机姿态。对本文所使用的Kinect相机进行
在传统的基于QIM(Quantization Index Modulation)嵌入的数字指纹系统中,由于量化步长固定,指纹系统的抗共谋性能和图像保真度较差。针对这些问题,提出一种抗共谋指纹方案,在嵌
行人再识别是多摄像机协同监控系统中需要解决的关键问题之一。针对行人再识别问题的影响因素,根据人类视觉系统对行人进行识别的过程,提出一种基于视觉感知模型的行人再识别方法。该方法根据行人的局部对称性将行人
近年来,卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征学习能力在视觉识别领域取得重要进展。针对CNN全连接层对图像平移、旋转、缩放等变换比较敏感的问题,提出了一种混合模型——卷积词袋网络(BoCW-Net)。
测距系统作为汽车防撞技术的核心组成部分,需要具备良好的实时性和高度的准确性。比较目前应用于汽车领域的测距方法,重点介绍了机器视觉技术,并针对它响应速度慢的缺点,引入了激光技术进行辅助测距。通过采用激光