颜色直方图

摘要： 为了解决伪装效能评估手段单一、量化分析手段不足的问题,引入了余弦相似度原理开展模拟评估,对可见光伪装效能评估理论分析进行了优化。基于颜色光学数据特征,利用颜色直方图展现了目标与背景颜色频率分布,研究了样本目标与背景的颜色融合差异性;采用亮度空间分布图展现了亮度空间特征,探索了样本目标与背景的亮度差异性;并对目标和背景图像的像素数据进行采集和计算,量化研究了目标和背景的融合效果;以典型验证实例为依托,正反对比分析验证了评估方法的正确性。结果表明,用文中的评估方法对图像进行计算评估,目标与背景的图像特征向量之间的夹角余弦值达到了0.9982;正反对比得到目标与背景之间的余弦相似度0.9821和0.7324的融合效果。定性分析与定量计算表明余弦相似度理论能为伪装效能判定提供相关的算法支撑,具有一定的实用价值和使用价值。

摘要： 针对短视频推荐的广告与视频内容无关,而导致的投放收益低和用户体验差的问题,提出了一种基于机器学习的图片检测与内容推荐算法.使用基于相似度计算的关键帧提取算法从短视频中提取出关键帧,使用Faster R-CNN物体检测框架实时检测关键帧中包含的物品,并使用基于用户偏好的广告推荐算法实时更新用户的偏好权重.算法实现与仿真测试结果表明,所提出的方法可以满足实时用户推荐系统的需求,并能够根据用户的偏好情况进行广告推荐,实现84.19%的推荐准确率.

摘要： 本文提出一种基于RBF神经网络的多特征融合目标跟踪算法。RBF神经网络是一种简单且高效的三层神经网络,可以大大提高跟踪效率。首先利用引入空间相关性的三维颜色直方图、Canny算子以及灰度图多个特征来构造RBF神经网络的输入特征向量;然后,采用三角核函数作为RBF神经网络的激活函数;最后,利用所提算法对目标进行跟踪。实验结果表明,所提算法能够对目标进行可靠跟踪,对相机移动、光照变化、目标旋转、形状变形等问题有很好的适应性。

摘要： 针对KCF算法在跟踪过程中面对复杂场景、尺度变化等问题效果欠佳的问题,提出一个采用KCF跟踪器的特征融合的尺度自适应核相关跟踪算法。提出一种方向梯度直方图和颜色直方图特征的特征融合方法;采用一种含有7个固定尺度因子的尺度池,采用响应最大的尺度更新当下尺度;使用平均相关峰值能量作为模板更新的指标,控制响应更新。将改进算法在OTB-100数据集中与近年来流行跟踪算法进行对比实验,实验结果表明,改进算法在性能上较KCF算法在精度和成功率上分别提高了10.3%和16.3%,可实现目标的鲁棒性跟踪。

摘要： 针对图像相似性度量问题,提出一种图像相似性改进算法。首先,分别得到源图像和候选图像的三个向量,包括HSV颜色空间H分量的颜色直方图向量、尺度不变特征转换(SIFT)算法局部特征向量以及图像颜色矩向量;然后,采用向量拼接的方法融合上述三个向量,借助主成分分析对融合后的向量降维,生成新的特征向量;最后,计算源图像和候选图像特征向量之间的欧氏距离,进行特征点匹配和图像相似度计算。实验结果表明,所提算法不仅提高了颜色直方图算法对于颜色分布接近图像的识别精度,而且减少了SIFT算法对于平坦区域较多图像的误判,平均查准率较颜色直方图算法和SIFT算法分别提高了23.8和9.6个百分点。所提算法能够有效提高识别图像相似性的准确度,判别结果更符合人眼观察结果。

摘要： 单目标行人跟踪是计算机视觉目标跟踪领域最基础、也是研究最广泛的任务之一,而目前大多数使用的相关滤波类算法和深度学习类算法则分别在跟踪精度和跟踪实时性上存在不足.针对上述问题,本文提出一种将目标图像的深浅特征融合的实时单目标行人跟踪方法.算法利用卡尔曼滤波器预测目标位置,通过计算四分颜色直方图提取目标的浅层颜色特征,并获得预测相似性以判定预测的可靠性.使用YOLOv4模型作为检测器,提取目标深度特征并分别计算运动信息和外观信息的距离度量,同时提取浅层颜色特征计算得到相似距离度量,通过特征距离度量的加权融合对检测目标进行匹配与更新.最后,利用提出的轨迹更新策略协调预测和检测的调用关系,达到准确性与实时性的平衡.算法在OTB100和LaSOT数据集上进行了测试实验,结果表明:所提算法的跟踪准确率分别达到0.581和0.453,在GPU上分别能达到33.64 FPS和35.32 FPS的跟踪速度,满足实时跟踪的要求.

摘要： 为解决相关滤波类视觉跟踪算法中的边界效应问题,提出一种基于自适应空间正则化的视觉跟踪算法.在经典滤波模型中引入自适应空间正则化项,通过建立正则权重在相邻帧之间的关联,自适应调整当前帧的模型正则化权重,减小边界效应的影响.采用自适应宽高比的尺度估计策略,以及基于颜色直方图相似度的模型更新策略,抑制模型漂移,提高跟踪准确性.实验显示,该算法在UAV123,OTB2013,OTB2015这3个数据集上的跟踪成功率和精确度均高于所有对比的算法,且即使在复杂场景中也能保持良好的跟踪效果.特别是在出现运动模糊和目标在平面内旋转2种情况时,该算法的跟踪成功率较排名第2的算法分别提升了9.72个百分点和9.03个百分点,说明所提出的算法具有较好的适应性.

摘要： 为解决相关滤波类视觉跟踪算法中的边界效应问题,提出一种基于自适应空间正则化的视觉跟踪算法在经典滤波模型中引入自适应空间正则化项,通过建立正则权重在相邻帧之间的关联,自适应调整当前帧的模型正则化权重,减小边界效应的影响采用自适应宽高比的尺度估计策略,以及基于颜色直方图相似度的模型更新策略,抑制模型漂移,提高跟踪准确性.实验显示,该算法在UAV 123,OTB2013,OTB2015这3个数据集上的跟踪成功率和精确度均高于所有对比的算法,且即使在复杂场景中也能保持良好的跟踪效果特别是在出现运动模糊和目标在平面内旋转2种情况时,该算法的跟踪成功率较排名第2的算法分别提升了9.72个百分点和9.03个百分点,说明所提出的算法具有较好的适应性.

摘要： 针对当前图像检索算法存在特征维度高、检索耗时久、精度低等问题,提出一种基于颜色信息和纹理信息相融合的图像检索算法.首先对彩色图像进行颜色量化和统计以获取其颜色直方图,利用海森矩阵提取彩色图像的表面几何结构曲率信息,并根据提取的曲率信息构建方向梯度加权联合直方图;然后对获得的颜色直方图和加权联合方向梯度直方图进行融合,得到最终检索结果.与其他算法在Corel-1k,FTVL和COIL-100数据库上的实验结果表明,该算法具有精度高、维度低的优点.

摘要： 神经丝蛋白体型细长、形态多变,跟踪难度大.为了能够准确稳定的获取神经丝蛋白质的运动状态,利用了改进的Camshift算法实现了对神经丝蛋白运动的自动跟踪.利用HSV颜色空间的颜色直方图建立目标模型,结合预测点对目标特征点加权.通过在目标颜色概率模型中引入核函数,利用核密度梯度来进行目标搜索,最终在每帧图像中获取目标的具体位置.鉴于神经丝蛋白的特殊性,还对比分析了其他两种概率预测类算法的跟踪效果.实验结果表明,此方法能够快速稳定跟踪神经丝蛋白,为神经丝蛋白质的医学研究提供了新的途径.

摘要： 近年来越来越多的研究发现,基因的转录调控与人类疾病存在密切关系.转录因子结合位点(TFBS)是转录调控机理研究中的核心内容.第二代测序的ChIP-seq技术可以产生高分辨率的数据来精确定位TFBS,使得医学科研工作者可以更加深入细致地研究转录调控水平的疾病发病机理.然而,ChIP-seq数据晦涩难懂,且一维的序列格式解读和检索特别繁琐耗时,故前人发明了希尔伯特曲线的方法对结果进行二维的图像化呈现.本文在希尔伯特曲线的基础上,进一步开发了二维快速检索技术,对未来的医学诊断应用进行了预探索.使用R的HilbertVis软件包生成1000例模拟数据，转化为希尔伯特曲线并存储为图片。由于图片右侧有色柱且图片区有黑框，故需对图片进行切割，只保留希尔伯特曲线部分。将预处理后的图片分别采用感知哈希算法和颜色直方图进行特征值提取，并导入MongoDB数据库。感知哈希算法的速度显著快于颜色直方图方法，但是其计算结果的精细度远不如颜色直方图，不能对结果进行细分。颜色直方图刻画某一种颜色的像素数目占像素总数目的比例，是一种全局的统计关系，计算精度高，可以对相似性进行更精细的打分。

摘要： 场景分类是利用计算机自动地将图像标记为不同语义场景类别的过程,充分地利用图像中的各种信息对提高分类效果至关重要.本文在常用的梯度特征SIFT的基础上通过引入颜色直方图特征而结合了颜色信息,并且在对这两种异质特征的结合中分别考虑了不同语义层次上的组合——特征层的组合和编码层的组合.在几个常用数据库上的实验结果表明,特征层的组合能在降低特征维数的情况下保持分类的效果,而编码层的组合与特征层的组合相比能获得更高的分类准确率.这表明特征组合应尽量在更高的语义层次上进行.

摘要： 视频跟踪技术是计算机视觉研究中的一个主要方向,具有广泛应用.本文首先介绍了粒子滤波算法,加入了优化机制,利用颜色直方图对目标颜色特征进行核函数无参估计,将目标运动状态信息加入粒子状态中,使用均值漂移移动粒子到密度最大处,从而大大降低了粒子滤波器的运算量.实验结果表明,该算法具有很好的实时性和鲁棒性.

摘要： 为解决颜色直方图特征容易受相似背景或目标的遮挡和干扰，提出了一种基于SIFT的MeanShift-粒子滤波融合算法，该算法在采用空间直方图的同时利用SIFT描述子对目标进行描述。根据定义的SIFT匹配率参数，有效的对传统粒子滤波算法、SIFT-粒子滤波算法及MeanShift算法进行了融合。试验结果表明，当目标受到不同程度的干扰或遮挡时，该融合算法仍能很好地跟踪目标。

摘要： 随着多媒体内容安全形势的日益严峻，本文提出了一种基于视觉和音频特征的恐怖暴力场景的识别算法。该算法综合了视频的颜色直方图、运动强度和声音功率三个方面的特征，采用支持向量机作为分类器，对视频中的恐怖暴力场景进行识别。综合三方面的特征后，本文在实验中达到了86.7%的识全率和92.9%的识准率，获得了较为理想的效果。

摘要： 针对在图像分类中使用单一特征难以对图像描述全面的问题,借鉴于不同的图像特征之间存在较强的互补生的情况,结合深度学习模型,提出了一种基于深度玻尔兹曼机的图像多特征融合机制.图像特征采用常用的局部特征描述子SIFT和全局颜色特征HSV直方图,通过不同的受限玻尔兹曼机模型分别对其提取中间层特征,以在其基础上构建深度玻尔兹曼机,并给出了模型详细的训练方法,实现两种图像特征的无监督融合.经Corel图像库实验证明:运用此模型对图像不同特征的融合是可行的,并且经过融合后产生的新特征吸收了单一特征对于图像分类的优势,在图像分类上其效果比单一特征的效果好.

摘要： 针对在图像分类中使用单一特征难以对图像描述全面的问题,借鉴于不同的图像特征之间存在较强的互补生的情况,结合深度学习模型,提出了一种基于深度玻尔兹曼机的图像多特征融合机制.图像特征采用常用的局部特征描述子SIFT和全局颜色特征HSV直方图,通过不同的受限玻尔兹曼机模型分别对其提取中间层特征,以在其基础上构建深度玻尔兹曼机,并给出了模型详细的训练方法,实现两种图像特征的无监督融合.经Corel图像库实验证明:运用此模型对图像不同特征的融合是可行的,并且经过融合后产生的新特征吸收了单一特征对于图像分类的优势,在图像分类上其效果比单一特征的效果好.

摘要： 针对在图像分类中使用单一特征难以对图像描述全面的问题,借鉴于不同的图像特征之间存在较强的互补生的情况,结合深度学习模型,提出了一种基于深度玻尔兹曼机的图像多特征融合机制.图像特征采用常用的局部特征描述子SIFT和全局颜色特征HSV直方图,通过不同的受限玻尔兹曼机模型分别对其提取中间层特征,以在其基础上构建深度玻尔兹曼机,并给出了模型详细的训练方法,实现两种图像特征的无监督融合.经Corel图像库实验证明:运用此模型对图像不同特征的融合是可行的,并且经过融合后产生的新特征吸收了单一特征对于图像分类的优势,在图像分类上其效果比单一特征的效果好.

摘要： 针对在图像分类中使用单一特征难以对图像描述全面的问题,借鉴于不同的图像特征之间存在较强的互补生的情况,结合深度学习模型,提出了一种基于深度玻尔兹曼机的图像多特征融合机制.图像特征采用常用的局部特征描述子SIFT和全局颜色特征HSV直方图,通过不同的受限玻尔兹曼机模型分别对其提取中间层特征,以在其基础上构建深度玻尔兹曼机,并给出了模型详细的训练方法,实现两种图像特征的无监督融合.经Corel图像库实验证明:运用此模型对图像不同特征的融合是可行的,并且经过融合后产生的新特征吸收了单一特征对于图像分类的优势,在图像分类上其效果比单一特征的效果好.

摘要： 针对多视角的复杂场景，这里引入遮挡变量表示目标遮挡状态，并提出基于遮挡变量的目标特征融合算法和基于遮挡变量的改进型粒子滤波追踪算法。这里首先采用单应性变换和传感器模型获取目标在不同视角中的位置、大小信息;然后根据目标在不同视角中的位置、大小约束关系判断目标的遮挡状态，并采用基于遮挡变量的融合算法得到目标的融合特征;最后通过结合融合特征和改进的粒子滤波得到基于遮挡变量的多视角目标融合追踪算法。实验结果表明：引入的遮挡变量使追踪系统在目标被遮挡的情况下能够保持良好的追踪效果，并且有效解决了传统追踪算法中的目标一致性、尺寸变化等难题。

摘要： 本发明公开了基于行人身体子区域颜色直方图的行人重识别预匹配方法，包括如下步骤：步骤1.1：给定待匹配图像Pd，以及查找集中的任意一张图像Pc；步骤1.2：通过Openpose算法得到图像Pd和Pc中的行人骨架；步骤1.3：根据骨架将图像Pd、Pc中的行人分为左右躯干以及上下腿部这四部分；步骤2.1：分别计算子图像HSV颜色直方图；步骤3.1：计算子图像的相似度；步骤3.2：计算图像Pd与图像Pc距离；步骤4.1：给定阈值T，若D(Pd,Pc)＜T，认定图像为相似；本发明的优点是：利用计算机视觉以及图像过处理领域简单有效的方法在行人重识别之前做了行人预识别的工作。

摘要： 本发明提供一种基于RGB颜色直方图的判别式跟踪方法，该方法包括：首先，预先估计出目标概率图，降低在搜索区域内搜索目标时的计算量；其次，在当前搜索区域内滑动窗口依次计算候选窗口被认为是目标的得分，选取得分最高的候选窗口作为新的目标位置；最后，根据新的目标位置更新概率图，标定目标。本方案与其他基于颜色直方图的跟踪方法的不同之处在于优化了干扰抑制项，对目标周围出现的相似的区域有较好的抵抗力；针对机场场景较大目标可能由远及近或由近及远的运动造成目标尺度变化较大的情况，在算法中加入尺度估计的功能，可根据目标物大小自动调整大小。

摘要： 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于颜色直方图相似性的无人机目标跟踪方法及系统，提取待跟踪目标的HOG、CNN以及CN特征作为特征子集进行位置滤波器初始化等，通过翻转和以不同的样本标签训练深度特征，增加样本数量；利用训练好的滤波器进行目标搜索得到目标位置和尺度；将当前帧图片及跟踪结果加入样本空间并更新样本空间模型；利用颜色相关性判别模型和主次峰判别模型进行更新判别，在预测的目标和前一帧目标的颜色直方图相关性较高且置信图中主、次峰差距明显时，更新位置滤波器；最后更新尺度滤波器，输出完整的目标位置。本发明能有效应对无人机目标跟踪时出现的目标快速移动、大幅度形变和遮挡等复杂情况。

摘要： 本发明提供一种基于颜色直方图的车身颜色识别方法，包括车牌定位、车身颜色特征区域定位、车身颜色识别三个主要步骤。首先通过车牌识别技术确定车牌位置，通过车牌高、宽及位置坐标信息，检测车身颜色的粗略区域；对车身颜色区域进行预处理减少外部环境干扰；对预处理后的车身颜色粗区域进一步搜索，获取车身颜色精确特征区域；转换为Lab颜色空间，在Lab空间提取颜色直方图，并使用非线性SVM进行车身颜色训练和识别。本发明能对交通车辆视频和图像进行智能化处理，实现车身颜色的自动识别。相比与其他同领域的方案，本发明具有很高识别准确率，且在复杂的环境中鲁棒性强。

摘要： 本发明公开了一种基于颜色直方图的回环检测方法、装置及存储介质，其中方法包括：将关键帧的RGB图像转换为灰度图像与HSV彩色图像；对图像提取ORB特征点和LSD线特征；将HSV颜色空间非均匀量化，计算颜色直方图；根据颜色直方图中主颜色向量选出颜色相似图像；对颜色直方图进行归一化，根据巴氏系数选出候选图像集C；再根据词袋模型检测出候选回环；对候选回环进行时间一致性与空间一致性检测验证，选出真正的回环进行回环校正消除累计误差。本发明将图像的全局颜色特征颜色直方图应用于回环检测中，为回环检测算法提供了更丰富的图像信息，提高了回环检测准确率和算法的运算效率，可广泛应用于移动机器人视觉定位与导航领域。

摘要： 本发明公开了基于帧间差分和颜色直方图差值的关键帧提取方法。该发明第一阶段基于帧间差分对监控视频中的运动目标进行检测，将监控视频划分为只包含运动目标的视频序列，得到候选关键帧。第二阶段计算候选关键帧中相邻两帧的颜色直方图差值，并设置阈值，去除相似的图像帧，得到最终的关键帧集合。与其他关键帧提取技术相比，该发明在保证关键帧集合的内容具有较高代表性的同时，显著降低了关键帧提取所需的时间，满足了实时性的要求，并尽可能减少集合中的冗余信息，使得关键帧帧数较少，进而降低后续目标识别、人流量统计等任务算法的时间复杂度。

摘要： 本发明涉及一种基于颜色直方图的非光源估计AWB方法，包括以下步骤：获取原始图像，并进行颜色直方图的RGB色度范围判断；若RGB若色度范围大于预设则进行直方图匹配处理，并通过计算RGB通道重叠面积最大时的增益系数，然后使用线性处理来校正图像的白平衡；若RGB若色度范围小于预设，则进行直方图相似度判断，若相似度小于预设值则进行拉伸处理，通过调整颜色直方图的色调范围，若相似度大于预设值进行平移处理，从而实现图像的自动白平衡。本发明能够解决传统基于光源估计的自动白平衡算法场景适应性差、色彩校正不准确等问题，又能够改善多光源下图像自动白平衡的处理效果。

摘要： 本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于颜色直方图相似性的无人机目标跟踪方法及系统，提取待跟踪目标的HOG、CNN以及CN特征作为特征子集进行位置滤波器初始化等，通过翻转和以不同的样本标签训练深度特征，增加样本数量；利用训练好的滤波器进行目标搜索得到目标位置和尺度；将当前帧图片及跟踪结果加入样本空间并更新样本空间模型；利用颜色相关性判别模型和主次峰判别模型进行更新判别，在预测的目标和前一帧目标的颜色直方图相关性较高且置信图中主、次峰差距明显时，更新位置滤波器；最后更新尺度滤波器，输出完整的目标位置。本发明能有效应对无人机目标跟踪时出现的目标快速移动、大幅度形变和遮挡等复杂情况。

摘要： 本发明涉及一种融合颜色直方图响应的时空上下文跟踪方法，以时空上下文跟踪框架为基础，在目标中心预测时引入了颜色直方图模型，并在响应层与时空上下文模型相融合，从而弥补时空上下文模型特征表达能力薄弱的缺点，实现更准确和稳定的目标定位。本发明在目标形变、运动模糊等不同跟踪场景的测试中所展现的跟踪效果相比于原时空上下文跟踪方法均有大幅提升，且在通用的PC机硬件条件下平均跟踪速度能够达到134帧/秒，具有较强的实际应用价值。

摘要： 本发明涉及一种基于颜色直方图特征的民航飞机空速管套安全警示方法，包括：截取包含有空速管的候选区域，保存候选区域；对候选区域筛选，得经目标检测后的图像；在空间域对图像对比度进行增强得到增强图像；对增强图像进行颜色通道灰度值的颜色量化，得到颜色直方图特征；从颜色直方图特征中提取两类特征长向量，添加标签并整合成训练数据集和测试数据集；将训练数据集导入到分类器并设置分类器初始参数；将训练数据集导入到优化后的分类器；取待测民航飞机空速管套待测试图像样本，完成空速管套是否正常摘取的检测识别；若检测识别到空速管套未正常摘取则发出安全警示。本发明能有效解决现有人为目视检查存在的工作量大以及可靠性低的问题。