基于ViBe算法的运动目标检测具有很高的处理效率, 但在复杂背景下也存在缺陷, 比如不能有效抑制运动目标的残影和鬼影区域、易受噪音干扰, 在交通视频的处理中更为明显。鉴于ViBe算法的这些不足, 本文对ViBe原算法提出了改进, 结合像素生命长度对鬼影或残影像素进行判断, 利用二次更新策略提高消除速度。根据像素值变化引入最大类间方差法, 将原有的固定像素阈值变为动态阈值, 以提高交通视频中车辆目标检测的抗干扰能力。实验结果表明, 在3组不同交通场景视频中, 改进算法能够在较少帧数内消除目标的残影或者鬼影。对结果的量化分析也证明了改进算法由于应用了动态阈值, 使目标检测的精准度和整体性都有所提高。

传统的集中式人脸识别方法在时间效率和可扩展性等方面存在不足, 已经不能满足大规模实时人脸识别的需求。针对这个技术瓶颈, 本文提出了一种分布式人脸识别方法, 该模型由多个代理和一个服务器组成。代理能够同时对多个视频中的行人进行检测、跟踪以及特征提取, 服务器则对视频中的行人执行识别操作。针对代理处理的任务分布不均而导致处理视频时间过长、任务量过大引起的CPU利用率激增问题, 设计了代理的负载均衡来进行性能优化。利用代理统计处理的视频总数及每个视频中的行人数, 并将统计数据发送给服务器。服务器通过负载均衡将视频重新分配给每个代理进行人脸识别。实验结果证明, 分布式人脸识别有效地提高了人脸识别方法的效率和可扩展性。对一些较为极端的实验例子, 经过性能优化后, 代理中最大的CPU利用率降低近40%, 有效地缓解了时间延迟问题。

针对遥感应用越来越依赖于地物光谱特征的特点，为了更深入地研究干旱区地物光谱反射特征，选择新疆塔里木盆地北缘渭干河–库车河三角洲绿洲为研究区.首先，采用美国ASD Fieldspec HH地物光谱仪测得该绿洲几种典型地物(盐碱地、细沙地、棉花地等、柽柳、骆驼刺、芦苇、盐穗木等以及水体)的光谱数据，分析其光谱特征.其次，采用移动平均法进行了噪声去除，分析实测光谱数据噪声特征，部分消除了高频成分，使光谱曲线较为光滑.同时利用导数光谱技术消除了背景噪声、分辨重叠光谱；利用连续统去除法去掉不感兴趣的吸收谱的影响，使之有效突出光谱曲线的吸收和反射特征.最后，利用ENVI软件建立了渭干河-库车河三角洲绿洲主要地物以及对这些地物进行包络线消除的小型光谱库，从而达到该库服务于渭-库绿洲的地物调查、植被调查、植被分类和环境监测等遥感应用的目的.