Tongjilibo/CSL huggingface dataset:
基于最优k均值聚类的时空动态背景模型

为了还原动态背景像素值的真实分布,本文提出了基于最优k均值聚类的时空背景模型.首先采集每个像素点不同时刻的相邻像素信息,然后对采集到的所有样本像素值进行多次k均值聚类,并计算对应的轮廓系数找到最优k值,建立初始背景概率模型.由于最优k值反映了数据真实分布的个数,其值越大说明动态背景变化越快,因此最后根据最优k值计算更新速率对背景模型进行实时更新.本文在CDnet2014提供的动态背景数据集上进行了相应的实验,实验结果表明本文提出的模型对运动目标检测的效果要优于ViBe、EFIC、AAPSA等目前已有的算法.
基于特征脸-灰度变换融合的人脸识别方法

为了解决神经网络在人脸识别过程中复杂度高、运算量大、难以向嵌入式设备应用迁移问题,提出一种通过特征脸进行特征消除、通过灰度变换进行特征增强的人脸图像处理方法.该方法对采集的图片进行裁剪、校正处理,通过Dlib模型使人脸关键点处于相同坐标,进而将对正的图像通过特征脸-灰度变化预处理方法获得新的特征表达,将该表达矩阵送入浅层网络测试识别性能并探究特征脸数目对准确率的影响.实验表明,该方法在FERET与ORL数据集的识别准确率均明显提高,并且在浅层网络上依然保持较高的准确率,分别达到95. 1%,96. 14%.
一种结合显著性检测的肖像照片自动背景虚化算法

针对普通单一摄像头的智能手机无法直接简单地处理得到背景虚化效果图像的问题,本文提出基于显著性检测的肖像照片自动背景虚化算法.根据肖像照片中人像的空间位置特点,本文引入背景超像素块优化策略到显著性检测算法中,提高了显著性检测算法对人像中前景区域的检测效果.基于显著性检测结果,本文应用超像素尺度的GrabCut算法快速地从背景区域中分离出人像区域.基于显著性检测以及分割结果,一种快速的引导滤波被应用于分别对背景区域和前景人像区域进行模糊和细节增强,从而得到背景虚化后的肖像照片.实验结果表明,该方法能够完整地检测并快速地分割出人像区域,这使背景虚化效果更接近具有大光圈的数码单反相机拍摄得到的背景虚化效果.
结合目标估计的自适应压缩跟踪

传统的压缩跟踪算法使用不考虑目标位移的搜素机制和固定大小的跟踪窗口跟踪目标,且每帧更新分类器,容易造成目标的漂移和丢失.该文提出了结合目标估计的自适应压缩跟踪算法,该算法采用ORB算法将先前帧和当前帧的目标区域进行特征点匹配,通过建立关系模型实现候选目标的估计定位,从而解决了搜索区域受目标运动速度影响的问题;其次,提出了基于匹配点间方差的尺度自适应方法,实现了跟踪窗口的自适应变化;最后,引入遮挡判断因子,并结合匹配点的数量调整分类器的更新策略,实现抗遮挡的处理.实验结果表明:该算法具有较高的重叠率和成功率,对目标跟踪中的相机晃动、快速运动、尺度变化、遮挡等因素具有较强的抗干扰能力,且在多个测试视频上平均帧率为32帧/s,能满足实时性的要求,较好的解决了传统压缩跟踪算法的缺陷.
莱斯校正的NLM算法在扩散加权图像中的应用

扩散张量成像技术是一种非侵入活体获取脑白质结构的技术,其广泛应用于人体大脑的神经纤维跟踪.扩散张量图像是由扩散加权图像计算得到的,而扩散加权图像对噪声较为敏感,从而影响后续处理.扩散加权图像具有两个特点,一是图像的自相似性程度高,纹理和结构具有重复出现的特性且细节纹理较多,二是图像中所含噪声为莱斯噪声.基于这两个特点,我们提出了莱斯校正的非局部均值滤波算法.并将此算法应用于扩散加权图像的降噪中.算法首先针对图像中的莱斯噪声进行莱斯校正,然后再对校正后的图像使用非局部均值滤波器对其进行降噪.为了验证本文算法,通过实验将本文算法与传统的降噪算法进行比较.实验结果表明,本文算法能够更有效的减少扩散加权图像中的噪声,更好的保存了图像的纹理细节,提高了数据准确度.
神经网络声码器的话者无关与自适应训练方法研究

近年来出现的基于WaveNet的神经网络声码器可以取得较高的重构语音质量,但其采用的话者相关模型训练方法对于目标发音人语音数据量依赖较大.因此,本文研究目标发音人语音数据量受限情况下的神经网络声码器训练方法.首先利用多发音人数据训练话者无关声码器模型,进一步利用少量目标发音人数据对话者无关模型进行自适应更新,以得到目标发音人的神经网络声码器模型.本文实验对比了自适应训练中局部更新与全局更新两种策略,以及自适应与话者相关两种训练方法.实验表明,本文方法构建的神经网络声码器可以取得优于STRAIGHT声码器的重构语音质量,在目标发音人数据量受限的情况下,该方法相对话者相关训练也可以取得更好的客观和主观性能表现.
小型有缆无人水下机器人控制系统设计

针对有缆型无人水下机器人(ROV,Remote Operated Vehicle),本文从控制算法、传感器数据采集、任务调度方面设计了一种控制系统.首先,设计了模糊自适应串级PID控制器用于ROV的运动与姿态控制,弥补了传统控制算法的不足,控制性能得到提高.其次,采用分布式子系统采集处理传感器数据,提高了传感数据更新速率.最后,在主微控制器(MCU,Micro Con-trol Unit)中采用嵌入式实时操作系统FreeRTOS进行任务调度,系统的实时性得到增强.为了验证该控制系统方案的可行性,搭建实验环境并进行了实验,实验结果表明该系统可以对ROV进行良好的控制.
飞行器软轴滚珠检测技术研究

为解决飞行器滚珠式软轴的滚珠检测中使用传统人工或者半自动方法带来的大误差,长耗时等缺点,对飞行器软轴滚珠检测技术进行了研究,设计了一种基于图像形态学的滚珠自动识别算法.首先在实时成像中引入窗技术以提高图像的动态范围,再针对软轴图像过长的特点设计了一次成图技术,最后通过实验比较了多种主流图像分割方法,并据此开发了适用于滚珠式软轴的基于图像形态学的滚珠自动识别算法.实验结果表明,与传统检测方法相比,使用新方法后缺漏滚珠识别率提高了8.4%,计数分析时间也缩短为原先的3. 5%,更好的满足了工业检测要求.
I-vector聚类字典及注意力机制框架的说话人自适应

近些年来,语音识别任务中的说话人自适应技术在实际工程中得到广泛应用.基于i-vector的说话人自适应是其中最为重要的一种,但是提取i-vector需要用到整句话的信息,并不能用于线上的自适应.因此,本文设计了一种基于i-vector聚类字典及注意力机制的自适应框架,测试时能够在不提取i-vector和不进行二遍解码的前提下快速实现线上自适应,并且该框架具有灵活性优和可扩展性好的优点,能够方便的用于其他类型的自适应,如地域自适应和性别自适应.在Switchboard任务上,实验结果表明我们提出的框架在不同的声学模型上相对于基线均有性能提升,并且通过说话人识别任务进一步证明了该方法的合理性.