摘要：针对现有的人脸图像识别算法准确度不高的问题,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和仿生模式的人脸图像识别的方法。对人脸图像进行NSCT分解,并将分解后的各系数矩阵转化为能量特征,利用仿生模式识别算法实现对人脸图像的识别。使用UMSIT、Yale和ORL人脸库进行实验,且设计了无拒识和有拒识两组方案,实验结果表明:与传统方法相比,利用基于非下采样Contourlet变换和仿生模式的人脸图像识别的方法能够获得更高的正确率,而有拒识的方案能够获得更好的综合性能。

摘要：行人检测是近年来计算机视觉领域的研究热点,如何有效且快速地检测行人仍是具有挑战性的课题。提出一种基于多尺度聚合通道特征的快速行人检测算法。设计一种能够充分包含图像颜色、梯度信息的聚合通道特征,采用一种快速多尺度特征估计算法计算图像的多尺度聚合通道特征,使用级联Adaboost分类器进行行人检测。实验结果表明,该文算法在标准行人检测库INRIA上测试结果的召回率和准确率与目前最优算法相当,但时间开销很小完全满足实时检测要求。