一种基于归一化分割方法的集体行为识别算法研究

一种基于归一化分割方法的集体行为识别算法研究靳炳辉;吴云鹏;叶阳东【摘要】提出了一种基于归一化分割方法的集体行为识别算法,该算法通过运动个体的复杂特征定义个体间的相似性度量,得到集体行为聚类.实验结果表明,在多种视频场景中,该算法均能有效地识别集体行为模式;以真实聚类个数的差异作为评价指标,本方法具有更高的准确性.【期刊名称】《中原工学院学报》【年(卷),期】2015(026)004【总页数】4页(P47-49,68)【关键词】集体行为;相似性度量;归一化分割方法【作者】靳炳辉;吴云鹏;叶阳东【作者单位】郑州大学信息工程学院,郑州450052;郑州大学信息工程学院,郑州450052;郑州大学信息工程学院,郑州450052【正文语种】中文【中图分类】TH124集体行为是指在运动场景中具有相似或一致性行为模式的运动个体集合。

随着社会人口密集程度的提升，集体行为在日常活动中发生的频率进一步增加。

近年来，集体行为的识别一直是研究的热点问题，它可以应用到异常检测[1-2]、行为识别[3]、个体计数[4]和人群追踪[5]等新领域中。

在对集体行为识别的研究中，很多学者对现实生活中存在的集体行为进行了有效的分析与讨论。

为了探究运动场景中集体行为模式的识别方法，Zhou B等提出了一种基于K近邻的方法检测集体行为模式，通过跟踪场景内个体的运动轨迹识别集体行为[6-7]。

然而，现如今集体行为的种类越来越多，运动场景和个体之间的交互关系也越来越复杂。

如何有效地捕捉运动数据与行为特征，准确地对个体进行相似性度量，是集体行为识别研究所面临的关键问题。

针对上述问题，本文提出了一种基于归一化分割方法的集体行为识别算法。

该算法通过运动个体的复杂特征定义个体间的相似性度量，基于归一化分割方法对运动场景内的个体进行聚类分析。

对得到的集体行为聚类再基于全局进行优化，促使子类之间相似性最小，子类内部相似性最大。

归一化分割方法是由Shi J等提出的一种聚类分析方法，用聚类的方法从全局角度提取图像的特征，在聚类划分过程中，以保持不同子类间的相似性最小，同一子类内的相似性最大为目标[8-9]。

基于LBPH算法的人脸识别算法研究与设计1. 引言1.1 研究背景人脸识别技术是近年来人工智能领域的热点之一，具有广泛的应用前景。

随着人们对安全性和便利性需求的提高，人脸识别技术在安防、金融、智能家居等领域得到了广泛应用。

LBPH（Local Binary Patterns Histogram）算法是一种基于局部特征的人脸识别算法，具有简单、高效的特点，能够较好地应用于人脸图像的特征提取与匹配。

研究背景部分将介绍人脸识别技术的发展历程，以及当前人脸识别技术所面临的挑战和不足。

随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人脸识别算法取得了很大的进展，但是深度学习算法需要大量的标注数据和计算资源，对硬件设备的要求较高。

相比之下，基于局部特征的LBPH算法在小样本数据和计算资源有限的情况下也能取得不错的识别效果，因此对于一些资源有限的应用场景来说具有一定的优势。

通过研究LBPH算法在人脸识别中的应用，可以探索其在实际场景中的优势和不足，为基于LBPH算法的人脸识别系统设计提供理论支持和技术指导。

1.2 研究目的人脸识别技术在各个领域中发挥着越来越重要的作用，而LBPH算法作为一种经典的人脸识别算法，具有简单、高效的特点，被广泛应用于实际场景中。

本研究旨在深入探讨基于LBPH算法的人脸识别技术，通过对其原理、应用及系统设计进行研究，进一步提高人脸识别的准确性和效率。

具体来说，本研究的目的包括以下几个方面：1. 分析LBPH算法在人脸识别中的优势和不足，探讨其适用范围和局限性，以期为该算法的进一步优化提供理论参考。

2. 基于LBPH算法的人脸识别系统设计，探讨系统构建中的关键技术和难点，寻求更高效、更可靠的人脸识别解决方案。

3. 设计实际的实验方案，并通过对实验数据的分析和结果的评估，验证LBPH算法在人脸识别中的实际效果，为算法改进和优化提供实践基础。

通过以上研究目的的实现，本研究旨在为提高人脸识别技术在各领域的应用效果和推广空间，为相关技术的发展和进步做出一定的贡献。

北京大学学报( 自然科学版 )2021年第57卷总目次基于语义对齐的生成式文本摘要研究 ·········································································· 吴世鑫黄德根李玖一 (1)一种基于多任务学习的多模态情感识别方法 ···························································· 林子杰龙云飞杜嘉晨等 (7)中文机器阅读理解的鲁棒性研究 ············································································· 李烨秋唐竑轩钱锦等 (16)基于细粒度可解释矩阵的摘要生成模型 ···································································· 王浩男高扬冯俊兰等 (23)基于Masked-Pointer的多轮对话重写模型 ·································································· 杨双涛符博于晨晨等 (31)开放域对话系统的抗噪回复生成模型 ···················································································· 朱钦佩缪庆亮 (38)具有选择性局部注意力和前序信息解码器的代码生成模型 ············································ 梁婉莹朱佳吴志杰等 (45)基于分层序列标注的实体关系联合抽取方法 ··························································· 田佳来吕学强游新冬等 (53)基于Transformer局部信息及语法增强架构的中文拼写纠错方法 ············································· 段建勇袁阳王昊 (61) . All Rights Reserved.复述平行语料构建及其应用方法研究 ···································································· 王雅松刘明童张玉洁等 (68)融合物体空间关系机制的图像摘要生成方法 ······························································ 万璋张玉洁刘明童等 (75)无监督的句法可控复述模型用于对抗样本生成 ························································ 杨二光刘明童张玉洁等 (83)基于深度学习的实体链接研究综述 ······································································· 李天然刘明童张玉洁等 (91)海域天然气水合物开采的4C-OBC时移地震动态监测模拟 ················································ 朱贺何涛梁前勇等 (99)微观剩余油赋存状态的矿物学机制探讨——以鄂尔多斯盆地中部中‒低渗砂岩储层为例 ·················································· 王哲麟师永民潘懋等 (111) 不同分辨率下青藏高原对大西洋经向翻转流影响的耦合模式研究·····································邵星杨海军李洋等 (121)深圳河湾流域溢流污染规律及其对海湾水质的影响 ······················································ 程鹏李明远楼凯等 (132)中国东部水稻土壤丁酸互营降解微生物的地理分布格局 ·················································· 费媛媛焦硕陆雅海 (143)1982—2014 年华北及周边地区生长季NDVI变化及其与气候的关系 ······························· 张新悦冯禹昊曾辉等 (153)模型结构与参数化差异对蒸散发估算的影响 ························································· 赵文利熊育久邱国玉等 (162)基于需求的京津冀地区生态系统服务价值时空变化研究 ············································· 唐秀美刘玉任艳敏等 (173)2007—2016年中国省域碳排放效率评价及影响因素分析——基于超效率SBM-Tobit模型的两阶段分析 ························································ 宁论辰郑雯曾良恩 (181)I北京大学学报(自然科学版) 第 57 卷 第 6 期 2021 年 11 月II 环境规制对工业绿色全要素生产率的影响——短期偿债能力的中介效应 ·········································································· 刘锦慧 邹振东 邱国玉 (189) 胰岛炎症导致的2型糖尿病发病过程的动力学模型及治疗策略······································ 林智立 雷蕾 李长润 等 (199) 内部充放电监测器仿真及地面实验研究 ································································ 宋思宇 于向前 陈鸿飞 等 (209) 保定‒雄安地区近地面大气流动与轨迹输送特征 ························································· 栗涵舸 蔡旭晖 康凌 等 (215) 巢湖地区早三叠世晚斯密斯亚期含鱼化石碳酸盐岩结核的地球化学特征及其地质意义 ········ 于鑫 孙作玉 孟庆强 等 (225) 结合序贯平差方法监测地表形变的 InSAR 时序分析技术·················································王辉 曾琪明 焦健 等 (241) 北方农牧交错带草地土壤微生物量碳空间格局及驱动因素 ········································ 陈新月 姚晓东 曾文静 等 (250) 基于 GIS 的全球农业开发潜力和人口承载力分析 ······················································· 梁书民 刘岚 崔奇峰 等 (261) 短程硝化–厌氧氨氧化在实际垃圾渗滤液处理工程中的启动运行研究 ······························ 初永宝 赵少奇 刘生 等 (275) 唐河地下水有机氯农药(OCPs)的分布特征及风险评估 ······················································ 张敏 王婷 杨超 等 (283) 城市市政基础设施投资与经济发展的空间交互影响 ···················································· 储君 刘一鸣 林雄斌 等 (291) 碳纳米管对天然有机质氯化消毒副产物生成的影响 ················································· 李慧敏 陈学姣 尤明涛 等 (299) 利用简化空气质量模型快速构建臭氧生成等浓度曲线及其应用······································ 杜云松 黄冉 王馨陆 等 (311) 基于深度神经网络的城市典型乔木日内蒸腾特征模拟研究 ········································ 赵文利 邱国玉 熊育久 等 (322) 黄河上游重金属元素分布特征及生态风险评价 ·····························································张倩 刘湘伟 税勇 等 (333) 化工企业污染物影子价格的估计——基于参数化的方向性距离函数 ··················································································· 陈醒 徐晋涛 (341) 汉江流域河网分级特征研究 ··················································································· 黄子叶 王易初 倪晋仁 (351) 植物残体输入改变对樟子松人工林土壤呼吸及其温度敏感性的影响····························· 何可宜 沈亚文 冯继广 等 (361) 那仁郭勒河流域地表水与地下水储量变化响应研究 ························································ 王玥 王易初 倪晋仁 (371) 生境维持服务供给量与需求量研究——以京津冀地区为例 ······················································································ 王雅琳 牛明爽 宋波 (381) 寒武纪化石胚胎 Markuelia 的肌肉组织 ··································································· 刘腾 段佰川 刘建波 等 (390) 果子狸多态性微卫星位点的筛选及特性分析 ······························································· 王迪 张丹 熊梦吟 等 (395) 惠斯通电桥式磁阻传感器的零位温度漂移研究 ························································· 于向前 刘斯 肖池阶 等 (401) 碳离子注入辅助在 6H-SiC 表面制备石墨烯··························································· 陈钰焓 赵子强 赵云彪 等 (407) 石家庄市秋冬季大气环流型下的气象和PM 2.5污染特征 ·················································· 肖腾 林廷坤 严宇 等 (414) 基于大数据量的初至层析成像算法优化 ·································································· 吕雪梅 张献兵 康平 等 (425) 天然气水合物相关的 Slipstream 海底滑坡体速度结构模型反演············································ 蓝坤 朱贺 何涛 等 (435) . All Rights Reserved.第 57 卷(2021年)总目次III 矽卡岩中石榴子石的稀土配分特征及其成因指示 ···································································· 王一川 段登飞 (446) 鄂尔多斯盆地长 7 段页岩油优质储层特征分析 ·························································· 王晓雯 关平 梁晓伟 等 (459) 下刚果盆地中段挤压带盐底辟构造形成演化分析——基于物理及离散元模拟 ················································································ 程鹏 李江海 刘志强 (470) 滇池溶解氧浓度变化的氮磷循环响应模拟研究 ························································· 胡梦辰 朱滔 蒋青松 等 (481) 长江中下游武安段生态航道评价 ················································································ 刘念 李天宏 匡舒雅 (489) 冬奥会申办成功对北京旅游目的地感知形象的影响 ························································ 丛丽 徐琳琳 方小雨 (496) 沸石载体恢复受饥饿影响厌氧氨氧化菌的性能研究 ················································ 余道道 孙敬起 霍唐燃 等 (507)1.5ºC 和 2ºC 目标下中国交通部门2050年的节能减排协同效益 ······································· 陆潘涛 韩亚龙 戴瀚程 (517) 嗜热蓝细菌 PKUAC-E542 藻蓝蛋白耐热性以及不同光照条件对其含量影响研究 ············ 李俐珩 梁园梅 李玫锦 等 (529) 我国海岸带城市化系统耦合协调时空动态特征——以东海海岸带城市为例 ················································································ 徐煖银 李枝坚 曾辉 (536) 丙酸盐对厌氧氨氧化除氮性能及群落结构的影响 ··························································· 张立羽 乔雪姣 余珂 (545) 农户生计资本特征及对生活满意度的影响——基于中国 13 省 25 县抽样调查数据的分析······················································· 卢志强 曹广忠 李贵才 (556) 城市化对哺乳动物丰富度影响的研究——以长三角城市群为例 ··········································································································· 林萍 (565) 黄河下游花园口至艾山河段滩区洪水漫滩风险度评估研究 ·········································· 孙煜航 程舒鹏 张祺 等 (575) 磁性 CoFe 2O 4/g-C 3N 4 复合纳米材料对环丙沙星的光催化降解研究 ······························ 陶虎春 邓丽平 张丽娟 等 (587) 格密码关键运算模块的硬件实现优化与评估 ································································· 陈朝晖 马原 荆继武 (595) 基于时空建模的动态图卷积神经网络 ················································································ 李荆 刘钰 邹磊 (605) 核磁共振波谱法结合化学计量学判别油菜蜜的成熟蜜、非成熟蜜和加工蜜························· 陈辉 张佳琳 鞠晶 等 (614) 黄铁矿型 FeS 2 纳米微球的制备及其超级电容性能研究 ····························································· 李搛倬 传秀云 (623) 全球变暖背景下内蒙古地区沙尘暴频次变化的预估 ································································· 杨诗妤 闻新宇 (632) 利用人工智能神经网络预测广州市 PM 2.5日浓度 ········································································ 李泽群 韦骏 (645) 基于多方向识别的三维断层增强方法 ·································································· 安圣培 陈彦阳 罗红梅 等 (653) 尖峰岭次生林和原始林林下灌木叶氨基酸对氮添加的响应 ······································· 李修平 安丽华 倪晓凤 等 (660) 城市电动自行车违规充电隐患的空间分布及其影响因素 ··················································· 廖聪 邬伦 蔡恒 等 (671) 深圳近海环境重金属空间分布特征与风险评价 ······················································ 张海军 史本宁 焦学尧 等 (679) 生态系统文化服务供需关系量化方法研究——以平陆大天鹅景区为例 ············································································· 杨丽雯 王大勇 李双成 (691). All Rights Reserved.。

山东农业科学　２０２１，５３（１０）：１４０～１４８ＳｈａｎｄｏｎｇＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ　ＤＯＩ：１０．１４０８３／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－４９４２．２０２１．１０．０２２采摘机器人分割与识别算法的研究现状李天华１，２，３，孙萌１，娄伟１，２，张观山１，２，李玉华１，２，李钦正１（１．山东农业大学机械与电子工程学院，山东泰安　２７１０１８；２．山东省农业装备智能化工程实验室，山东泰安　２７１０１８；３．农业部黄淮海设施农业工程科学观测实验站，山东泰安　２７１０１８） 摘要：针对人工采摘效率低、成本高且劳动力缺乏的问题，利用采摘机器人实现果实的自动化采摘日益成为研究的热点。

视觉识别作为采摘机器人的关键技术之一，其发展对实现自动化采摘具有重要意义。

采摘环境的复杂性为机器人正确识别目标带来了困难，使得目前的识别算法研究仍面临着较大的挑战。

本文阐述了常见的几种目标分割识别算法，并将其归纳为基于特征、像素和深度学习的三类识别方法，综述了国内外学者在采摘机器人识别目标时应用到的分割和识别算法，并对目前存在的问题进行总结，同时对今后的研究趋势进行展望，以期为采摘机器人的研究设计提供参考。

关键词：采摘机器人；分割算法；识别算法中图分类号：Ｓ１２６ 文献标识号：Ａ 文章编号：１００１－４９４２（２０２１）１０－０１４０－０９ＲｅｓｅａｒｃｈＳｔａｔｕｓｏｆＰｉｃｋｉｎｇＲｏｂｏｔＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓＬｉＴｉａｎｈｕａ１，２，３，ＳｕｎＭｅｎｇ１，ＬｏｕＷｅｉ１，２，ＺｈａｎｇＧｕａｎｓｈａｎ１，２，ＬｉＹｕｈｕａ１，２，ＬｉＱｉｎｚｈｅｎｇ１（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈａｎｄｏｎｇＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔａｉａｎ２７１０１８，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｈａｎｄｏｎｇＰｒｏｖｉｎｃｉａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＥｑｕｉｐｍｅｎｔＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，Ｔａｉａｎ２７１０１８，Ｃｈｉｎａ；３．ＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＯｂｓｅｒｖｉｎｇａｎｄＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌＳｔａｔｉｏｎｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔＣｏｎｔｒｏｌｌｅｄＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｉｎＨｕａｎｇｈｅ Ｈｕａｉｈｅ ＨａｉｈｅＲｅｇｉｏｎ，ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ，Ｔａｉａｎ２７１０１８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ｉｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｌｏｗｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ，ｈｉｇｈｃｏｓｔａｎｄｌａｃｋｏｆｌａｂｏｒｆｏｒｃｅｏｆｍａｎｕａｌｐｉｃｋｉｎｇ，ｔｈｅａｕｔｏｍａｔｉｃｐｉｃｋｉｎｇｏｆｆｒｕｉｔｓｂｙｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔｓｈａｓｂｅｃｏｍｅａｈｏｔｒｅｓｅａｒｃｈｔｏｐｉｃ．Ａｓｏｎｅｏｆｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏ ｇｉｅｓｏｆｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔ，ｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｖｉｓｕａｌｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｓｏｆｇｒｅａｔｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｔｏｒｅａｌｉｚｅａｕｔｏｍａｔｉｃｐｉｃｋ ｉｎｇ．Ｔｈｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｐｉｃｋｉｎｇｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｍａｋｅｓｉｔｄｉｆｆｉｃｕｌｔｆｏｒｒｏｂｏｔｔｏｃｏｒｒｅｃｔｌｙｉｄｅｎｔｉｆｙｔｈｅｔａｒｇｅｔ，ｓｏｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｓｔｉｌｌｆａｃｉｎｇｇｒｅａｔｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｅｘｐｏｕｎｄｓｓｅｖｅｒａｌｃｏｍ ｍｏｎｋｉｎｄｓｏｆｔａｒｇｅｔｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ａｎｄｔｈｅｙｗｅｒｅｓｕｍｍａｒｉｚｅｄａｓｔｈｒｅｅｋｉｎｄｓｏｆｒｅｃ ｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｂａｓｅｄｏｎｆｅａｔｕｒｅ，ｐｉｘｅｌｓａｎｄｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇａｐｐｒｏａｃｈ．Ｔｈｅｓｃｈｏｌａｒｓａｔｈｏｍｅａｎｄａｂｒｏａｄｗｅｒｅｒｅｖｉｅｗｅｄｉｎｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｆｏｒｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔｓａｎｄａｐｐｌｉｅｄｔｏｉｄｅｎｔｉｆｙｔｈｅｔａｒｇｅｔｓ．Ｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓｗｅｒｅａｌｓｏｓｕｍｍｅｒｉｚｅｄ，ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｔｒｅｎｄｉｎｔｈｅｆｕｔｕｒｅｗａｓｐｏｉｎｔｅｄｏｕｔ，ｗｈｉｃｈｗａｓｅｘｐｅｃｔｅｄｔｏｐｒｏｖｉｄｅｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｆｏｒｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄｄｅｓｉｇｎｏｆｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　Ｐｉｃｋｉｎｇｒｏｂｏｔ；Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ；Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ收稿日期：２０２１－０８－１０基金项目：山东省现代农业产业技术体系蔬菜产业创新团队项目（ＳＤＡＩＴ－０５－１１）；山东省重大科技创新工程项目（２０１９ＪＺＺＹ０２０６２０）；山东省农业重大应用技术创新项目（ＳＤ２０１９ＮＪ００４）作者简介：李天华（１９７６—），男，山东泰安人，博士，教授，主要从事智能农机装备研究。

蚁群优化算法优化支持向量机的视频分类蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟蚁群觅食行为的启发式算法，它由意大利学者Dorigo等人于1992年提出。

蚁群优化算法是一种基于群体智能的算法，通过模拟蚂蚁在寻找食物时的行为方式，来解决组合优化问题。

蚁群优化算法的核心思想是通过蚂蚁在寻找食物时释放信息素的方式来引导其他蚂蚁找到最优解。

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种广泛应用于模式识别、数据挖掘和机器学习领域的监督学习算法。

SVM以最大化分类间隔为目标，将数据映射到高维空间中，通过构建一个最优超平面来实现数据的分类。

视频分类是指将视频数据按照一定的规则或者特征进行分类，以便于后续的检索、管理和分析。

视频分类在视频内容检索、视频监控、视频编辑和视频推荐等方面有着广泛的应用。

本文将介绍蚁群优化算法在优化支持向量机用于视频分类中的应用。

将介绍视频分类领域的研究现状，然后介绍蚁群优化算法和支持向量机算法的原理，最后具体分析蚁群优化算法优化支持向量机用于视频分类的应用。

一、视频分类研究现状随着互联网技术的不断发展，视频数据呈现出爆炸式增长的趋势，视频分类作为对视频数据进行处理和管理的重要手段，受到了广泛关注。

目前，视频分类主要分为基于内容的视频分类和基于行为的视频分类两大类。

基于内容的视频分类主要是根据视频的内容特征对视频进行分类，如颜色、纹理、运动特征等。

这种方法通常需要使用图像处理技术和机器学习算法来提取视频的特征，并进行分类。

目前，视频分类技术面临的主要问题包括特征提取的难度、特征表达的复杂性和分类准确度的提升。

为了解决这些问题，研究人员将一些优化算法引入到视频分类中，以提高分类准确度和效率。

二、蚁群优化算法的原理与应用蚁群优化算法是一种基于蚂蚁在寻找食物时释放信息素的方式来引导其他蚂蚁找到最优解的启发式算法。

蚂蚁在寻找食物时会释放信息素，并且路径上的信息素浓度会影响其他蚂蚁的选择。

摘要随着信息社会的快速发展，对安全的需求也日益增长。

虹膜识别技术作为一种身份识别，以其很高的可靠性得到人们的重视。

虹膜识别系统核心一般由图像采集、虹膜定位、归一化、特征提取及编码和训练识别五部分构成。

本文介绍了目前虹膜识别的现状，简单阐述了一些经典的虹膜识别算法和技术，并完成识别系统。

在虹膜的定位阶段，首先对图像进行缩放，在不影响后续处理的情况下减小了处理的数据量，然后采用梯度加权的Canny算法进行边缘检测，再对边缘图像，采用圆Hough定位方法，分别定位了虹膜的外边界。

接着采用Radon变换检测直线的方法分割上下眼睑，阈值法除去睫毛干扰。

同时也研究了一些文献中分割眼睑和睫毛的方法。

归一化阶段，采用了文献中普遍使用的“Rubber-Sheet”模型，将虹膜归一化为64512大小的矩形，以利于特征比对。

在虹膜的特征提取及编码阶段，基于信号处理中的空间/频域技术，采用一维Log Gabor滤波器提取虹膜的纹理信息，对滤波结果的实部和虚部分别进行相位量化和编码，同时也对噪声进行处理，获得相应的掩码。

训练识别阶段，采用海明距离度量虹膜之间的相似度，选取最小距离分类器和具有最小错误率的分类阈值形成组合的分类决策规则。

整个识别系统主要在中科院V3.0虹膜数据库上进行了测试。

关键词：虹膜识别；虹膜定位；圆Hough变换；Log Gabor小波ABSTRACTWith the rapid growth of information technology, the demands of information security are ever-growing. As the technology of identification, iris recognition, for its high reliability, gets great attention. Iris recognition system consists of image capturing, iris location, iris normalization, feature extraction and coding and decision training. In this dissertation, the situation of iris recognition is presented. Some practical algorithms and technique are briefly introduced. A system of iris recognition is fulfilled.In iris location stage, image is zoomed to reduce the data volume with less influence on post processing. Afterword, the algorithm of Canny edge detection, with weighted gradient, is adopted. In the edge image, Circular Hough transform is applied to locate the inside and out boundary of iris. Then, linear Radon transform is put to use to detect the eyelids. Eyelashes are eliminated by threshold.In normalization stage, “rubber-sheet”model, in general us e, is used t-o unwrap iris image into a rectangle of the same s ize, for the comparison of characteristics.In feature extraction and coding stage. 1D Log Gabor filter s are used to filter the iris texture features in the space-frequen cy domain. Then, the real part and the image part is quantize d by phase encoding respectively. Besides, the processing of noise to generates mask.In decision training stage, the Hamming distance is employed to measure the similarity of two iris. The minimum distance classifier combining with the threshold with minimum error ratio are used as the decision rules. The experiments implemented on CASIA iris database V3.0 show that the system performs well.Key Words: Iris Recognition; Iris Location; Circular Hough Transform; Log Gabor Wavelets目录第一章绪论 (1)1.1 生物特征识别 (1)1.1.1 非生物特征身份鉴别方法 (1)1.1.2 生物特征识别技术的提出 (2)1.1.3 研究生物特征识别技术的意义 (3)1.2 虹膜识别研究 (3)1.2.1 虹膜识别的机理 (3)1.2.2 虹膜识别的发展与现状 (6)1.2.3 虹膜库 (9)1.3 本文研究的容 (9)第二章虹膜图像预处理 (11)2.1 虹膜外边界的定位 (11)2.1.1 Canny算子和Hough变换的基本原理 (11)2.1.2 本文采用的Canny算子 (14)2.1.3 本文采用的Hough变换圆检测算法 (16)2.1.4 虹膜外边界的定位 (17)2.2 眼睑的分割 (18)2.2.1 抛物线检测眼睑 (19)2.2.2 Radon变换法分割眼睑 (19)2.3 剔除睫毛 (21)2.3.1 阈值法剔除睫毛 (21)2.4 小结 (22)第三章虹膜图像归一化及特征提取 (23)3.1 虹膜纹理归一化 (23)3.1.1 平移 (23)3.1.2 旋转 (24)3.1.3 伸缩 (24)3.1.4 分辨率 (24)3.2 虹膜的Rubber-Sheet模型 (25)3.2.1 虹膜边界表示 (26)3.2.2 虹膜区域的表示 (27)3.2.3 虹膜区域规化 (28)3.2.4 灰度级插值 (29)3.2.5 具体实现 (31)3.3 小结 (31)第四章虹膜特征编码 (32)4.1 图像纹理分析的基本理论 (32)4.2 虹膜特征编码方案 (33)4.3 基于Log Gabor小波的特征编码 (35)4.3.1 Log Gabor函数性能分析 (35)4.3.2 Log Gabor小波的构造 (39)4.3.3 特征编码 (40)4.4 小结 (42)第五章虹膜模式匹配 (43)5.1 识别判决 (43)5.2 虹膜模式匹配 (44)5.2.1 海明距离匹配 (44)5.2.2 最小距离分类器 (46)5.3 统计分析 (49)5.4 小结 (52)第六章总结 (53)6.1 论文容总结与展望 (53)6.2 系统演示 (54)参考文献 (61)致 (63)第一章绪论1.1 生物特征识别生物特征识别有时也被称为生物测定技术。

分割一切（Semantic All Modality）是一种新型的语义分割模型，具有广泛的应用前景。

该模型以图像分割为基础，利用深度学习技术对图像中的不同物体进行分割，实现图像中不同物体的识别和定位。

基于这一模型，我们可以进行车辆和行人识别、自然场景分割等应用，为智能交通、环境监测、医学影像等领域提供有力支持。

一、分割一切Sam语义分割模型的特点1. 多模态融合分割一切Sam语义分割模型能够融合多种传感器信息，包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器信息，从而实现对环境的全方位感知和分割。

这种多模态融合的特点，使得该模型在复杂环境下具有更强的适应能力和鲁棒性。

2. 强大的学习能力分割一切Sam语义分割模型具有强大的学习能力，能够通过深度学习技术对大量图像数据进行学习和训练，不断优化模型的分割效果。

在实际应用中，该模型能够对复杂场景进行准确分割，识别出不同的物体，为后续的决策提供可靠的数据支持。

3. 高效的算法设计分割一切Sam语义分割模型采用了高效的算法设计，能够在保证分割精度的前提下，实现高速的图像分割和识别。

这种高效的算法设计，使得该模型在实际应用中能够实现实时分割，满足对实时性要求较高的场景需求。

二、分割一切Sam语义分割模型的应用场景1. 智能交通分割一切Sam语义分割模型在智能交通领域具有广泛应用前景。

通过对交通场景的分割，可以实现车辆和行人的识别和定位，为智能交通系统提供实时的交通信息和决策支持。

2. 环境监测在环境监测领域，分割一切Sam语义分割模型可以用于对自然场景进行分割，识别出不同的植被、地形等要素，为环境监测和资源管理提供便利。

3. 医学影像在医学影像领域，分割一切Sam语义分割模型可以用于对医学影像进行分割，识别出不同的组织结构和病变部位，为医生的诊断和治疗提供重要的参考依据。

三、分割一切Sam语义分割模型的未来发展方向1. 模型精度进一步提升分割一切Sam语义分割模型在精度方面还有进一步提升的空间，未来可以通过引入更多的数据和优化算法，提高模型对于复杂场景的分割精度。

基于深度学习的人员行为识别算法研究随着科技的不断进步和智能化的发展，人员行为识别技术逐渐成为了一个热门研究领域。

而深度学习作为一种广泛应用于图像识别和语音识别等领域的算法，也开始被应用到人员行为识别中。

深度学习算法具有较强的自动学习和模式识别能力，通过大量数据的训练，能够提取人员行为的特征，并进行准确的分类和识别。

本文将介绍基于深度学习的人员行为识别算法研究的背景、技术手段、应用场景以及面临的挑战和未来发展方向。

1. 背景人员行为识别主要应用于视频监控、智能家居、智能交通等领域。

传统的人员行为识别算法通常依赖于手工设计的特征提取和分类器，但这种方法在复杂环境下的准确性和鲁棒性存在较大的限制。

因此，迫切需要一种更强大的算法来应对人员行为识别的挑战。

2. 技术手段基于深度学习的人员行为识别算法主要包括以下几个步骤：数据采集、数据预处理、特征提取和分类。

首先，收集大量的视频数据作为训练集，保证数据的多样性和代表性。

然后，对数据进行预处理，包括去噪、降维和归一化等操作，以减少数据的冗余和噪声。

接下来，通过深度学习网络提取人员行为的特征，常用的网络结构包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

最后，使用分类器对提取到的特征进行分类和识别，常用的分类器包括支持向量机（SVM）和多层感知器（MLP）等。

3. 应用场景基于深度学习的人员行为识别算法广泛应用于多个领域。

在视频监控领域，可以通过分析人员在特定场景下的行为，实现异常行为检测和安全预警。

在智能家居领域，可以通过识别用户的行为意图，提供个性化的智能服务。

在智能交通领域，可以通过识别驾驶员的行为，提供驾驶状态的评估和预警。

4. 面临的挑战基于深度学习的人员行为识别算法仍然面临一些挑战。

首先是数据的标注问题，大量的标注数据对于训练深度学习模型至关重要，但标注过程复杂且耗时。

其次是算法的实时性和计算资源需求，深度学习算法通常需要较高的计算资源和时间，这在实时应用中可能会带来限制。

智慧教育下基于改进YOLOv8的学生课堂行为检测算法1. 内容综述随着信息技术的飞速发展，智慧教育已成为现代教育的重要发展方向。

在智慧教育的背景下，学生课堂行为的智能检测与分析，对于提升教学质量、促进个性化教育具有重要意义。

基于改进YOLOv8算法的学生课堂行为检测，是智慧教育领域内一项前沿技术。

本文旨在探讨智慧教育环境下，基于改进YOLOv8算法的学生课堂行为检测技术的原理、方法及应用。

文章将详细介绍算法的设计思路、实现过程以及在实际课堂中的应用效果。

通过对该技术的深入研究，期望为智慧教育提供新的思路和方法，推动教育技术的创新与发展。

2. 相关工作在智慧教育的背景下，学生课堂行为检测作为一个重要的研究方向，近年来得到了广泛的关注。

传统的课堂行为检测方法主要依赖于人工观察和记录，这种方法不仅效率低下，而且容易产生疲劳和主观偏见。

随着计算机视觉技术的发展，基于计算机视觉的课堂行为检测方法逐渐成为研究热点。

YOLOv8是一种基于深度学习的实时目标检测算法，具有较高的检测速度和准确率，已经在图像分类、目标跟踪等领域取得了显著的应用成果。

YOLOv8在处理课堂行为检测任务时，仍存在一定的局限性。

为了提高课堂行为检测的准确率和实时性，本研究将对YOLOv8进行改进，并引入智慧教育的思想。

已有一些研究工作尝试将YOLOv8应用于课堂行为检测。

文献[1]提出了一种基于改进YOLOv4的学生课堂行为检测算法，该算法通过引入注意力机制和数据增强技术，提高了YOLOv4在课堂行为检测中的性能。

文献[2]则提出了一种基于YOLOv5的学生课堂行为检测算法，该算法通过优化网络结构和损失函数，实现了对课堂行为的高效检测。

3. 数据集与预处理本研究使用改进的YOLOv8算法进行学生课堂行为的检测。

为了保证算法的准确性和鲁棒性，我们选择了一个具有代表性的学生课堂行为数据集进行训练和测试。

数据集包含了大量不同场景下的学生课堂行为图像，如听讲、讨论、提问等。

深度学习诞生前，实现图像中目标检测任务主要依赖于人工设计局部特征描述子，概括性强、抽象表达概括全局信息从而区分图像的不同区域，经典算法有HOG[1]（Histogram of Oriented Gradient）、SIFT[2]（Scale-Invariant Feature Transform）及LBP[3]（Local Binary Patterns）等，但局部特征描述符的设计需要极强的领域专业知识且耗费人力。

在深度学习的发展之下，借用深层次卷积神经网络可以从图像中学习具有不同层次的特征表示方法，如何设计具有更好局部特征描述子的问题转化为如何设计轻量网络结构和简化训练过程，以实现精细任务。

在计算机视觉的飞速发展之下，细化分类的计算机视觉技术可以分为分类、目标检测、语义分割、实例分割多个类别[4]。

分类指的是预测目标图像中对象类别，目标检测在由粗至细的过程中不仅确定图像中目标的类别，同时以边界框或者图中心的形式标明目标所在图像中具体位置。

语义分割在此基础上对目标每个像素点标签预测，使每个像素按照其所在区域或对象分类标记，得到更精细分割结果。

实例分割的概念最早由Hariharan等人[5]提出，旨在对同类对象组不同个体提供不同标签，整个过程中相同含义像素被赋予相同标签，基于深度学习的实例分割研究进展李晓筱1，胡晓光2，王梓强1，杜卓群11.中国人民公安大学信息网络安全学院，北京1000382.中国人民公安大学侦查学院，北京100038摘要：目标检测确定检测图像中目标对象所在区域及其类别，语义分割对检测图像实现像素级分类，实例分割可以定义为同时解决目标检测与语义分割问题，在分类的同时确定每个目标实例语义。

实例分割网络在无人机驾驶、机器人抓取、工业筛检等领域具有重要应用意义，针对目前基于深度学习实例分割综述性文章的空白，对实例分割进展进行概述，按照单阶段实例分割与双阶段实例分割的分类对不同网络模型进行论述，重点介绍近两年网络框架的发展，总结各网络特点的同时提出未来发展方向。

《数字图像分析与处理》教学案例库之验证码识别算法研究与应用作者：刘海英陈鹏举郭俊美邓立霞孙涛赵阳来源：《高教学刊》2020年第27期摘要：随着计算机网络技术及验证码技术的快速发展，出现了更多复杂的验证码生成办法，如基于动态图像的验证码系统。

本案例针对给定系统的验证码为研究对象，提出一种具有针对性的策略算法，对比于其它识别算法，本研究算法的识别速度、精确均占有一定优势，具有一定的理论和实际意义。

关键词：数字图像处理;验证码;识别中图分类号：G640 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2020）27-0087-03Abstract： With the continuous development of computer network technology and verification code technology， more complicated verification code generation methods have appeared， such as a verification image system based on dynamic images. This case proposes another targeted strategy for the verification code of a given system. Compared with other recognition algorithms， the recognition speed and accuracy of this research algorithm have certain advantages and have certain theoretical and practical significance.Keywords： digital image processing; verification code; recognition隨着计算机和网络技术的发展，网络安全逐渐成为了人们关注的问题，验证码的重要性也日益凸显。