基于SIFT特征匹配的多人脸图像拼接方法研究

针对日常生活中多张人脸图像的合成问题,提出了基于SIFT特征匹配的多人脸图像的拼接方法。首先应用SIFT算法实现了多张人脸图像的拼接,最后采用VC++6.0实现了多人脸图像的拼接,获得了所需视野大小的全景图像。从实验结果可以看出,本文所研究的方法具有很好的效果,完全可用于课堂考勤的多人脸检测与识别中。     

一种改进的特征点匹配算法

特征点匹配是计算机视觉中的关键步骤,在很多领域中都有着的重要应用。通过对当前图像特征点匹配方法的研究,提取一种基于特征点的灰度量和几何特征量相结合的匹配方法。该方法首先用Harris算法提取特征点;然后用极线约束减少搜索范围;最后用特征点的灰度量实现特征点匹配。该方法利用极线约束,克服了用灰度量进行特征点匹配计算量大的缺点,提高了匹配速度。实验表明,是一种准确快速的特征点匹配方法。     

基于Matlab和YCrCb颜色分割方法的人脸检测与匹配算法的实现

比较RGB、HSV、YCrCb三种颜色分割方法的优缺点,选择效果最好的YCrCb颜色分割方法对图像进行处理,利用YCrCb颜色分割方法实现人脸图像的粗定位和细定位,可以获得较高的成功率。采用特征脸算法构建样本图像的特征脸,计算其与训练图像特征向量的距离,进而实现人脸图像的识别匹配,用ORL人脸数据库对算法的准确率进行检验,发现算法有较高的鲁棒性。     

一种基于特征关联概率的疲惫表情识别算法

传统算法进行驾驶员疲劳驾驶识别,无法避免由于图像质量较差造成的眼睛瞳孔位置和直径无法确定的缺陷,降低了驾驶员疲劳驾驶识别的准确率.本文提出了一种基于眼睛与面部表情关联性算法的驾驶员疲劳驾驶识别方法.提取驾驶员眼睛与面部表情特征,计算驾驶员眼睛与面部表情特征关联性概率,克服了传统算法的弊端.实验表明,这种算法能够提高驾驶员疲劳驾驶识别的准确率,取得了令人满意得效果.     

基于点相互关系特征点匹配算法的标志图匹配

图像中标志图匹配问题实际上是图像处理领域的一个分支,多用于图像分析处理等任务的过程中,是图像处理领域的一个研究热点。鉴于当前大多数的特征点匹配算法只考虑了样本特征点与目标特征点的关系,本文首先对特征提取后的特征点集进行预处理,并将同一特征点集中特征点间的相互关系作为约束引入到匹配中,建立了一个匹配代价函数。并将该匹配代价函数转化为一个线性问题,求解该线性问题以达到特征点匹配目的。     

一种基于二值模式特征的人脸检测算法

提出了一种改进的基于多区块局部二值模式(MB-LBP)特征的人脸检测算法.算法针对Ad aBoost算法训练过程中出现的权值分布扭曲的现象,对样本权值的更新规则进行了调整.实验结果表明,该方法有效地缩短了训练时间,而且避免了权值扭曲的现象.算法在保证检测率的同时降低了误检率.     

基于尺度研究的SIFT特征匹配改进算法

图像特征提取与匹配是计算机视觉、图形图像领域的一个重要问题,具有仿射不变性、光照不变性、部分遮挡不变性的特征,提取和匹配是这个问题的核心内容。尺度空间技术是具备了多尺度分析技术众多优点的新兴技术,SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法是线性尺度空间技术的一个成功应用。对于如何在一帧图像中运用尺度空间技术手段寻找更多的特征点、以及如何对特征点进行准确的描述与正确的匹配是该领域的难点,尤其前者在近年内进展缓慢。文章通过论述尺度空间的构造过程,证明了尺度选择与可找到特征点数目和位置的关系,通过调整尺度选择与最优点选择策略,在图像上寻找到更多的特征点,并根据判据量化判定了特征点的稳定性;通过限制匹配点的尺度关系减小了错配概率,通过改进原始匹配策略提高了匹配算法的准确率。实验表明,改进后的SIFT能够比传统的SIFT找到更多的特征点,提高了匹配的准确率,算法的鲁棒性得到了进一步提高。     

基于harris算子的影像特征匹配

针对航空影像,采用harris算子提取影像特征点,以提取出的特征点为待匹配点进行灰度相关匹配。实验表明,harris算子提取的特征点效果良好且均匀分布,基于harris算子的特征匹配具有较高的成功率,能够实现高精度影像自动匹配。     

一种基于多层BP神经网络面部表情识别方法

人脸表情识别是指通过面部表情特征的计算,实现表情的分类.研究了基于面部运动特征的表情识别方法,提出基于神经网络的表情识别方法.该方法提出一种基于多层BP神经网络进行表情分类的方法,其特征提取利用脸部运动编码系(FACS)进行;训练BP网络作为依据运动特征进行表情分类的判别方法.实验表明分别时上下半边脸的运动单元(AU)进行训练和测试,取得了较好的识别效果.     

一种基于SIP代理服务器的事务匹配算法研究

一个SIP代理服务器要处理大量的SIP请求和应答,而且有状态的代理服务器必须维护与呼叫相关的所有信息。当收到一个请求或应答时,代理服务期必须进行事务匹配,去找到与此消息相关的所有信息。传统的事务匹配是采取顺序搜索的方法来进行查找的,因此代理服务器的性能就会成为影响事务匹配与消息处理的一个瓶颈。文章采用了一种哈希函数的方法来进行直接查找,从而提高事务匹配的速度,进而提高整个代理服务器的性能。     

基于特征缺失修复的人脸三维运动形变估计算法

人脸由于其非刚性明显,受到运动背景变化、形变程度复杂、特征丢失等因素的影响,使得在进行三维动态人脸形变估计时,面临着估计不准,误差较大的问题。为了解决这些问题,提出一种基于特征缺失修复的人脸三维运动形变估计算法,将非刚体人脸运动的形变估计过程中,运用特征补偿方法,补偿由于噪声、形变程度复杂带来的特征丢失缺陷,运用较多的人脸形变特征进行形变分析,准确计算人脸的形变程度。实验结果表明,这种方法得到的解误差较小,效果明显。     

基于最大匹配算法的地址树编码研究

本文在分析当前邮政编码方法的基础上,提出一种新的地址树编码算法——最大匹配算法。该算法结合了地址树的特点,考虑了地址树的唯一性,提出了最佳匹配理论,同时考虑到地址树的匹配速度,引入了地址树结点的可关联层数,提高了匹配的效率。由于地址树具有变动性,为了及时更新地址树词库信息,通过智能化手段自动增加未知结点。     

一种基于随机图像序列的三维人脸识别算法

针对二维图像序列非刚体三维特征恢复识别技术受到背景多样性、运动复杂性、数据的丢失、特征点噪声等问题的影响,识别重建人脸特征面临着形变程度估计不准,识别误差较大的问题,提出一种基于随机图像序列的三维人脸识别算法.该方法通过在三维人脸运动恢复的框架模型中加入一定的物理运动约束,刻画不同非刚体运动形状基的情况下,准确计算人脸运动形变的程度,运用形状基模糊关联技术完成人脸的三维识别.实验结果表明,这种方法得到的解误差较小,识别效果明显.     

基于正交小波变换的三维人脸门禁系统设计

提出一种结合嵌入式技术的三维人脸门襟系统的设计及具体实现方法。通过搭建相应硬件配准、运用正交小波技术,配合双目立体视觉原理,完成人脸的三维采集和特征识别。该系统因为加入了三维的因素,可以有效地克服传统的门襟系统受到光照、角度等外界因素影响带来的弊端。实验表明,该方法能够建立真实有效的三维人脸模型,提高了门禁系统识别的准确性。     

基于Isomap的人脸图像特征融合识别算法

提出Gabor特征融合+Isomap+SVM算法.利用Gabor滤波器提取图像特征,将相同中心频率不同方向的滤波结果相加,在保证识别率的同时降低了Isomap算法计算的数据量.然后使用Isomap算法对非线性特征信息降维,最后使用支持向量机(SVM)对降维结果分类.通过对ORL数据库实验证明,Gabor特征融合+Isomap+SVM算法与传统算法相比具有更高的识别精度.     

基于小波变换的人脸边缘特征提取的研究

本文研究了利用二维离散小波变换在边缘检测上的特征。当前人脸检进行测遇到的问题是如何自动地检测人脸的边缘。通过小波变换,将人脸图片分解成相似图片和细节图片,而这些图片都包含边缘信息,将此方法应用在实验中。首先,为比较其检测效率,将二维离散小波变化与其他的人脸边缘检测方法比较：其次,在比较中,测验了多频带的组合方法。通过这些方面的研究,提出了一个基于目标边界响应的新的人脸边缘追踪算法。     

适用航空导航的三维地形匹配算法研究

提出了基于特征的三维地形匹配算法,通过提取山地的山谷线作为地形特征,对基准图和实时图中的特征进行匹配来确定飞行器所在的地理位置。匹配过程阐述了树描述符算法,拓扑粗匹配以及几何量精匹配等概念,该算法具有较大的拉入范围,在一定程度上可以克服因实时图和基准图的差异而产生的误匹配。