基于部分遮挡的人脸表情识别方法

针对部分遮挡的人脸表情识别,提出了一种基于部分遮挡判断的人脸表情识别方法：首先对包含表情信息的静态图像进行Gabor小波变换,提取表情特征矢量,然后用最大相关分类器对特征矢量分类。实验表明,该方法对局部遮挡的人脸表情识别有较强的鲁棒性。     

基于Gabor和CS-LBP的人脸识别研究

由于使用Gabor小波描述的人脸易忽略人脸的局部特征,且存在一定的冗余度,本文研究了一种基于Gabor滤波和中心对称局部二值模式(CS-LBP)的人脸识别方法。该方法结合了Gabor提取人脸图像在空域和频域局部信息的优势和CS-LBP提取细节纹理特征的优势,可以提取出更好的用于识别的特征。在Yale人脸数据库上的测试结果显示,此方法得到的识别率更高,鲁棒性更好。     

基于Gabor和支持向量机的遮挡人脸识别

提出一种针对部分遮挡的人脸图像进行分类识别的新算法。采用Gabor小波变换对人脸图像进行特征提取,从而得到图像的Gabor特征矩阵。并利用支持向量机的方法实现遮挡人脸的分类识别。经仿真实验证明该算法有效。     

基于Gabor相位的局部导数模式的人脸识别

文章对人脸的特征提取进行了深入的研究,提出了基于Gabor小波的局部导数模式的特征提取方法。基于Gabor的局部二值模式(LGBP)和基于Gabor的局部导数模式(LGDP),主要针对LBP以及多阶的LDP算法分别在灰度图像和Gabor小波图像进行识别实验,并对比其实验结果。得出的结果可以看出高阶的LDP算法的识别效果比LBP算法好。随着LDP阶数的增高,其获得的人脸的细节越详细,在三阶时效果越好,高于三阶的LDP算法其获得的信息会包含较多的噪声不利于识别。而基于Gabor的识别方法的识别率高出了在灰度图像的识别率。所以得出三阶的基于Gabor的局部倒数模式(LGDP)具有最高的识别效果。     

基于Gabor特征分解的高斯混合非线性图像滤波

通过图像滤波提高图像的分辨和识别能力,传统的图像滤波算法采用小波降噪方法,由于受到背景色噪声的干扰,小波分解中对低频图像参量的滤波性能不好。提出一种基于Gabor特征分解的高斯混合非线性图像滤波算法。首先进行图像平滑和小波分解预处理,沿梯度方向求得图像边缘信息,在尺度平移平面上进行小波特征分解,得到图像滤波过程中的Gabor小波变换系数,采用高斯混合非线性滤波算法实现图像滤波方法改进。仿真结果表明,采用该方法进行图像滤波,能有效抑制图像斑点噪声,提高图像的分辨性能,对边缘特征和细节的保持能力方面性能有优越,特别适用于对合成孔径雷达成像的滤波处理。     

基于Gabor小波特征确认多媒体消息数字水印版权标识

为解决基于数字水印的无线多媒体消息版权管理系统对提取后水印标识的自动识别问题，本文在充分考虑多媒体消息在传播中可能遭受攻击的基础上，提出一种基于Gabor小波特征的标识确认方案。该方案利用这类小波函数确定的滤波器适合局部分析和多方向多尺度分析的特点，提取与水印版权标识结构信息相关的统计量，形成特征集向量，通过特征集的距离比较，在小尺寸水印质量退化情况下，实现了对水印标识的识别。分析和实验表明，该方案能够满足无线多媒体消息版权管理的需求，并且在文中分析的情况下，设备的自动识别精度可以达到95%以上，较好地支持了对无线多媒体消息的版权管理。     

一种基于SIFT和点集不变性的图像匹配算法

图像中的特征点可以用来匹配图像.本文给出了一个基于SIFT特征点集之间距离的图像匹配算法.首先提取出图像中的所有SIFT特征点,然后根据奇异值分解再选出特征点集,根据点集不变性计算出距离,最后根据距离值匹配图像,实验结果显示,该算法具有可行性.     

基于特征点图像匹配的面部识别方法

面部识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一,如何进行好面部识别工作对于生活、生产都有着十分重要的意义。本文提出一种基于特征点提取的面部识别方法,在得到已知图像和待识别图像以后,先对其进行边缘提取和点特征提取,然后基于提取的特征点进行灰度模板匹配,通过图像匹配的结果对图像进行识别。     

一种新型的帘子布疵点识别算法

基于织物纹理特征,提出了一种新型的织物疵点识别算法.该算法采用正交小波得到正常织物经向和纬向纹理相匹配的自适应小波,对待测织物进行小波分解提取特征值,根据波形特征参数对比能准确定位织物纹理结构的异常位置,正确识别织物疵点,并将其作为支撑失量机的输入参数,训练特征样本集,以获得支撑失量,对待识对象进行识别.实验结果表明,该算法用于帘子布疵鼠检测是可行、有效的,可得到满意的识别结果.     

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.     

一种基于二维Gabor小波的虹膜识别算法

本文针对基于二维Gabor小波全局特征的虹膜识别方法对局部特征不敏感的缺点,提出了改进的基于二维Gabor变换的虹膜识别方法.在不同分辨率不同方向提取虹膜全局特征的基础上,引入非线性变换和特征加权.提高了虹膜识别率.同时提取局部方向能量特征作为虹膜纹理局部特征.最后提出综合考虑全局特征和局部特征的虹膜融合算法.该融合方法进一步提高了虹膜识别方法的识别率,增加了系统在不同图像质量下的适应能力.     

基于PCA模型的人脸图像纹理特征高精度识别方法

针对传统人脸图像纹理特征识别方法中存在的计算量大,样本训练与测试时间较长,识别正确率较低等问题,提出一种新的基于PCA模型的人脸图像纹理特征高精度识别方法。在人脸图像预处理过程中,采用Gabor滤波器确定人脸图像训练样本中的双眼位置,结合卷积运算与人脸几何模型从图像中分割出目标人脸区域,并对分割得到的图像进行规范化处理;采用PCA模型对预处理后的图像进行降维与特征向量提取,并根据选取的主要纹理特征以及欧式距离近似度量结果,实现人脸图像纹理特征高精度识别。实验结果表明,所提方法的识别准确度高于实验对比方法,且样本训练时间与测试时间明显缩短,具有较好的鲁棒性。     

湖北小河坝组砂岩储层稀土元素特征的三维图像识别算法模拟

针对传统的小河坝组砂岩储层稀土元素特征的识别算法存在过多干扰特征点的问题。提出一种三维图像识别算法模拟。在进行河坝组砂岩储层稀土元素特征重建的过程中,将Harris角点作为稀土元素特征三维图像痕迹的特征点,引入小波变换模位置的变换点作为三维图像的基元,利用纹理线段的端点由粗到细对特征点进行匹配和提取,并利用盒滤波加速的方法特征点的重新排列,大幅降低冗余特征点的干扰,利用该方法进行湖北小河坝组砂岩储层稀土元素特征的三维图像的识别,能够得到稀土元素特征的精确信息,干扰特征点大幅度减少。     

基于角点检测的地理特征遥感识别系统

在不同光照和旋转角度下进行地理特征遥感识别是测绘领域的难点,为了实现对地理地形的准确测绘,需要进行地理特征遥感识别优化设计。传统方法中,采用遥感图像边缘特征检测算法,当遥感图像出现旋转角度时,识别性能不好。针对这一问题,提出一种角点检测的地理特征遥感识别算法,并进行系统设计与实现,系统通过图像传感模块采集遥感图像,经过角点特征处理器提取图像特征。在不同光照和旋转角度,采用单尺度Harris角点检测算法对图像进行检测并提取角点,得到地理遥感特征数据采集的角点模型,基于角点检测,进行遥感识别算法改进和系统实现。实验结果表明,采用该算法和系统,地理特征遥感识别准确率高,耗时较少,提高对地理特征遥感识别性能。为实现对地理地形的准确测绘提供依据。     

基于Splines小波仿射调幅的肝脏CT图像提取算法

为有效准确地提取人体肝脏CT图像的轮廓特征,实现人体腹部软组织三维可视化重构,提出一种基于Splines小波仿射调幅的肝脏CT图像提取算法。利用Splines双正交小波对CT图像进行增强处理,对增强处理后的边缘先验知识进行套索模型初始化,利用仿射变换调幅技术对传统的Snake算法进行改进,增强图像的边缘幅度,有效提取肝脏CT图像的边缘特征。仿真实验表明,该算法能有效实现CT图像边缘轮廓提取,边缘轮廓点更加接近于真实的肝脏边缘。该方法也可以用于其它医学图像器官轮廓线的分割与提取。     

基于佩戴眼镜人脸图像识别方法研究与仿真

研究基于图像的人脸准确识别问题.人在佩戴眼镜的情况下,脸部受到眼镜遮挡,造成无法提取眼部区域特征,人脸主要特征丢失,造成识别准确率下降.为了避免上述缺陷,提出了少量特征相关性计算的人脸识别方法.对提取的人脸图像少量的特征参数进行非线性变换处理,获取特征向量权值系数.利用小波变换方式计算人脸特征相关性系数,通过少量特征相关性进行人脸识别.实验证明,这种眼部特征图像人脸识别方法提高了佩戴眼镜情况下,人脸识别的准确率,取得了满意的效果.     

决策树主分量特征优化跟踪及暂态性异常提取

为有效定位识别和提取网络流量序列的暂态性异常特征,针对网络异常流量特征扰动性和暂态性特点,提出一种基于小波分解的二叉分类回归决策树主分量特征优化跟踪特征提取算法。利用训练集建立决策树模型,采用二叉分类回归决策树模型进行主分量特征优化跟踪建模,利用双正交提升小波分解得到的各层细节信号对暂态性扰动特征的敏感性,实现网络流量异常特征的定位提取和识别。仿真实验表明,改进算法的抗干扰能力和分辨率提高显著,暂态性异常特征谱图分辨能力提高,异常特征分布谱清晰可见,展示了较好的特征提取和状态识别性能。     

基于小波变换的二值模式检索

提出了一种基于小波变换后的二值模式图像检索。把图像库里的图像通过小波变换压缩预处理,方便图像快速入库提取图像特征。选取二值模式技术处理,以便有效提取图像的特征进行检索。实验数据库采用Brodatz纹理图像库,对比了边缘拟合算法,共生矩阵和灰度纹理矩检索图像的检索效率,得出小波变换后的二值模式检索效率较高。     

一种基于活动围道的纹理图像分割方法

本文将Gabor滤波器和各向异性扩散方程相结合，提出了一种基于活动围道的无监督纹理图像分割算法。采用基于总变分流的扩散函数，各向异性扩散方程可以有效地在保留纹理图像大尺度边界信息的同时对图像纹理区域进行平滑，获得比原始图像更易分割的简化图像。但是平滑过程中纹理信息的丧失，限制了该方法的通用性和有效性。为了在利用各向异性扩散方法的同时有效地提取和利用纹理信息，我们利用Gabor滤波器提取一组表征纹理方向性和尺度性的特征图像，同时将原始图像作为表征纹理灰度信息的一个特征通道考虑。再利用矢量形式的各向异性扩散方程对特征图像进行边界保持的各向异性平滑。我们将基于区域灰度统计参数估计的活动围道分割方法扩展到矢量空间，来对平滑后的纹理特征量进行分割。实验证明利用该纹理分割算法可以获得较好的效果。     

非接触式手掌识别

单一掌纹特征难以全面描述手掌信息,导致识别率较低.为了提高识别率,提出了一种基于Gabor滤波的掌形、掌纹、关节融合手掌识别方法.首先对手掌图像进行预处理,然后提取手掌图像的特征,最后进行特征匹配.实验结果表明,融合多特征的方法是有效的.