摘要：视频广告作为一种重要的媒体形式,正在潜移默化地影响着人们的生活。针对如何对视频广告进行识别,本文提出了一种基于商标匹配的视频广告识别算法。考虑到视频广告帧中存在着大量的背景干扰问题,本文算法首先对视频广告帧进行显著区域检测,将广告帧中较为显著的商标信息与周围背景分开,然后对已得到的显著区域图进行SURF特征提取,并与商标库中的商标显著区域图进行匹配。实验结果表明:本文算法对广告帧中商标存在的背景干扰、尺度缩放、旋转、颜色、光照等变化具有很好的鲁棒性,取得了令人满意的匹配准确率,很好地实现了视频广告识别。

摘要：针对肺结核DR片诊断过程中漏检率高、准确度低等情况,提出一种肺结核病变区域检测方法。使用GrabCut分割肺实质区域;在肺实质区域内使用加速稳健特征(SURF)算子选取大量特征点,结合其尺度因子,得到大量疑似病变区域,根据经验剔除一些明显非病变区域;提取剩余疑似病变区域的特征,使用SVM分类器对疑似病变区域进行分类,确定病变区域。使用SURF算子检测病变区域,抑制了漏检率,但SURF会找出绝大多数局部极值点,导致疑似病变区域存在大量假阳性区域,因此使用基于经验的筛查和基于纹理、灰度统计等特征的分类来增加检测结果的准确度,降低了假阳性率。对300张DR片进行检测,该方法准确率达到了85.86%,漏检率低于10.7%。

摘要：针对传统水下边坡监测无法快速、直观展现水下边坡的形态、坡度和细部地形特征,以及多期测量成果间客观存在的系统偏差问题,提出了一种基于特征匹配的水下边坡监测新方法。首先将每期多波束三维点云数据生成水下地形曲面,得到水下边坡的多波束声纳影像;然后将多期监测声纳影像采用加速稳健特征算法生成目标特征集,采用快速最近邻逼近搜索函数库和k邻域算法高效找到最优匹配点;最后通过匹配点校正后的声纳影像,可直观反映水下边坡的动态变化,为后期水下边坡整体稳定性分析与治理提供了基础地形数据。与传统监测的方法相比,该方法实现了水下边坡地形监测可视化,具有全覆盖、分辨率高的特点,对及时监测和掌握水下边坡的动态变化具有一定的工程意义。