融合几何特征向量的三维人脸识别

针对现有识别方法在特征选择的局限性,借鉴人脸的特征,提出一种融合几何特征向量的三维人脸识别方法。该方法提取了人脸面部具有相当代表性的特征点,从而得到一个相对完整的几何特征向量组用于识别匹配工作。实验结果表明,该方法改进了识别算法,从而较好得提高了识别率

Study on Algorithm of Moving Object Detection and Tracking under complex scene

计算机视觉(ComputerVision)在军事、医疗、安防、视频监控及人机交互等领域有着越来越广泛的应用，导致计算机视觉技术越来越受到极大的重视。运动目标检测与跟踪是计算机视觉领域中的一个重要分支，它是绝大多数视频处理的第一步，其研究不局限于某个特定领域，而是涉及到计算机视觉中从低层到高层的许多问题，其性能将直接影响后续处理效果。 在运动目标检测方面：本文首先介绍了目前运动目标检测技术的三大方法：帧间差分法、背景差分法和光流法；帧间差分法只需要两帧或三帧间相减，实现起来比较简单，但检测到的目标会出现空洞现象；背景差分法需要构建背景模型，一般背景模型建立较难；光流法需要计算大量的光流场，算法...Computer Vision is widely used in military, medical, security and video surveillance, so this technique has got more and more attention. Moving object detection and tracking is an important branch in the field of Computer Vision, it is the first step in the vast majority of video processing, the study is not limited to a particular area, it relates to computer vision from low-level to high-level o...学位：工学硕士院系专业：信息科学与技术学院_计算机应用技术学号：2302006115247

Improved Camshift Algorithm Fused with Vibe Foreground Detection

Camshift算法是一种以跟踪颜色信息为目标的算法,该算法由于在光照变化、相似背景颜色干扰及目标遮挡的环境下鲁棒性不高,从而易造成视频跟踪的错误。为解决这些问题,将基于Vibe前景检测方法获取的前景信息融入到Camshift算法中,通过这种改进后的Camshift算法可以增强前景和背景的区分度。通过不同场景的视频跟踪结果表明,改进后的Camshift算法能更有效克服原算法的不足,具有较强的鲁棒性。Camshift is a color-based tracking algorithm. Under illumination variation, similar background interference and target occlusion, the Camshift algorithm has low robustness and is easy to track astray. For solving this problem, an improved Camshifl algorithm fused with the Vibe algorithm can enhance distinction degree between target and background. Video target tracking results of different scenes show that the improved algorithm can effectively overcome the disadvantages of the traditional Camshift algorithm, such as illumination variation, similar background interference and target occlusion while the improved algorithm has higher robustness.福建省自然科学基金资助项目（2015J01587）;福建省教育厅中青年项目（JAT160487）;龙岩学院服务海西基金资助项目（JB10160,LYXY2011067）

An Improved ViBe Algorithm Based on Fusion of Foreground Points Resampling

针对视频第一帧中存在待检测的运动物体,利用视觉背景提取算法（ViBe）对该物体后续帧检测,会在第一帧的位置上持续出现鬼影现象,提出了一种改进的ViBe算法.该算法在视频中融合连续N帧图像作为前景点的基础上,采用重采样的方法来初始化背景模型以实现动态背景有效提取.实验结果表明,提出的改进算法能有效地检测出动态背景下移动物体,并能有效地解决图像获取的鬼影现象,从而提高了算法的误检率及鲁棒性,通过改进后的ViBe算法比原算法能够更有效地检测动态背景下的运动目标.As the moving object to be detected in the first flame of the video, the object using the visual background extraction algorithm （ViBe） will continue the subsequent frame detection of the phenomenon of ghost area at the position of the first frame, an improved ViBe algorithm is proposed . The algorithm uses the resampling method to initialize the background model in order to extract the dynamic background eflficiently by merging the successive N frames in the video as the foreground points. The experimental results show that the improved algorithm can effectively detect moving objects in dynamic background, and can effectively solve the image acquisition of ghost area, thus improve the false detection rate and robustness. Through the improved ViBe algorithm is more effective than the original algorithm in detecting dynamic moving objects.福建省自然科学基金项目（2015J01587）;福建省科技厅资助高校项目（JK2010056）;福建省教育厅中青年项目（JAT160487

芦笋叶绿素铜钠盐制备过程中提取工艺的研究

采用超声法对芦笋叶进行了叶绿素的提取并合成了叶绿素铜钠盐。结果表明,芦笋叶绿素的最佳提取工艺条件为：提取溶剂为80%丙酮与95%乙醇体积比1：4,提取时间60min,提取温度70℃,液固比10：1,超声功率160W。提取的叶绿素溶液,经过皂化、酸化、铜代、成盐等步骤制成叶绿素铜钠盐,得率（以鲜叶计）为0.18%,产品质量符合国家标准GB3262-1982

芦笋叶绿素铜钠盐制备过程中提取工艺的研究

采用超声法对芦笋叶进行了叶绿素的提取并合成了叶绿素铜钠盐。结果表明,芦笋叶绿素的最佳提取工艺条件为：提取溶剂为80%丙酮与95%乙醇体积比1：4,提取时间60min,提取温度70℃,液固比10：1,超声功率160W。提取的叶绿素溶液,经过皂化、酸化、铜代、成盐等步骤制成叶绿素铜钠盐,得率（以鲜叶计）为0.18%,产品质量符合国家标准GB3262-1982

芦笋叶绿素铜钠盐制备过程中提取工艺的研究

采用超声法对芦笋叶进行了叶绿素的提取并合成了叶绿素铜钠盐。结果表明,芦笋叶绿素的最佳提取工艺条件为:提取溶剂为80%丙酮与95%乙醇体积比1:4,提取时间60min,提取温度70℃,液固比10:1,超声功率160W。提取的叶绿素溶液,经过皂化、酸化、铜代、成盐等步骤制成叶绿素铜钠盐,得率(以鲜叶计)为0.18%,产品质量符合国家标准GB3262-1982