基于相似像素点的Harris角点检测改进算法

Harris角点检测需要计算图像中每一个像素点的角点响应函数值(CRF),这使得算法运行速度慢,不能满足实时性的要求。针对这个缺点,文章提出了一种改进算法。改进算法通过分析图像中每个像素点8邻域范围内相似像素点分布情况,剔除那些非角点的像素点,并选出潜在的角点像素点作为下一步Harris检测的候选点,从而大大提高了算法的运行效率。     

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。     

一种改进的Harris角点检测算法

本文针对Harris角点检测算法在判断目标像素点是否是角点时,阈值需要根据图像实际情况进行调整,不好选取的问题,以及在选出角点后容易出现焦点聚集的现象,提出了一种改进的Harris角点检测算法,先对待测区域进行分块处理,由大到小选取阈值直到每个区域均有角点的存在,再在同一区域内进行伪角点的剔除。实验表明,该改进算法所得结果较为原算法更为准确、稳定。     

基于步态特征提取方法的研究

对步态识别的国内外研究现状进行了详细的论述;介绍了基于步态识别的身份识别过程,阐述了在步态识别各阶段用到的一些方法;对步态识别的下一步工作进行了探讨。     

基于角点匹配的遥感图像镶嵌方法研究

遥感成像的过程可能导致图像倾斜或畸变,针对传统图像镶嵌方法存在的精度和效率低等问题,采用Harris算子进行角点提取,建立图像特征点的对应关系,将两幅图像的角点对相互匹配,计算图像间的变换关系,实现遥感图像的平滑镶嵌。实验结果证明,基于角点匹配的遥感图像镶嵌方法具有较高的镶嵌精度。     

指纹细节特征提取算法的优化研究

指纹细节特征提取是指纹识别的前提。提出了一种改进的基于细化图像的指纹细节特征提取方法,该方法首先在二值细化图像上提取细节点,对于各种原因产生的伪特征,根据其拓扑结构,结合二值形态学操作,分别采用不同的后处理规则予以剔除,然后将后处理得到的细节点集放到原始指纹灰度图像上去检验以进一步提高细节点的准确性,最后在FVC2002DB1上的对比实验验证了该方法的有效性。     

离散点数据插值方法及等值线绘制技术的应用

本文介绍了根据离散点数据插值到矩形网格点的几种方法,着重阐述了矩形网格化的距离加权最小二乘插值方法,给出了结合气象业务利用VB6编写的等值线绘制程序的图形输出结果。     

文本分类中基于图模型的特征提取方法

文本分类是处理和组织大量文本数据的关键技术之一。为了更加有效地实现文本分类,本文提出了一种基于图模型的文本特征提取方法。该方法利用类别信息在训练数据集上构造邻接带权图及其补图,使得属于同一个类别的样本点的投影尽可能近,不属于同一个类别的样本点的投影尽可能远。这种方法既能够获得文本空间的全局结构信息又可以保留局部结构信息。最后,采用K近邻分类器在20Newsgroups标准数据集上进行训练和测试,并且与基于潜在语义索引的文本分类方法做了比较,文本分类的性能得到很大提高。实验结果表明,本文所提出的方法能够有效地提高文本分类的性能。     

边界元法中角点问题的一种计算方法

在分析边界元法中多种角点处理方法的基础上,提出了一种新的方法-单角点法.该方法在继承双角点与二重节点法优点的基础上,不仅提高了解的精度且有效解决了边界变形的问题.     

基于潜在语义索引和遗传算法的文本特征提取方法

本文采用潜在语义索引（LSI）和遗传算法（GA）进行文本特征提取。在采用潜在语义索引将语义关系体现在VSM（Vector Space Model）中,通过奇异值分解（SVD,Singular Value Deccvaposition）可以有效地降低向量空间的维数,但通过维数约简后的文本特征仍要保持在数百维左右,因此本文采用遗传算法在此基础上继续降维。实验结果表明,这两种方法结合可以极大的降低文本向量空间的雏数,并能提高分类准确率。     

基于遗传算法的个性化信息的特征提取

随着万维网（WWW）中信息量呈指数增长，人们可以使用许多信息收集工具来获得网络中的信息。但要使检索到的信息在满足用户个性化需求方面，既具有高准确率又有高回收率，则是一件很困难的事情。为了解决以上问题。该文首先介绍特征提取的概念，并在此基础上提出了一个基于遗传算法的web文本特征抽取算法，该算法进一步提高了web文本的处理效率。     

基于Matlab的几种常用边缘检测算子的研究

图像边缘检测一直以来都是图像处理与分析领域的研究热点,首先简单介绍了边缘检测的原理,重点对具有代表性的图像边缘提取方法进行了讨论,分析了这些算子进行边缘检测的优缺点,以及导致它们效果差异的具体原因。为了更清楚看出效果,针对标准例图,利用matlab软件,给出了这些算法的仿真实验效果,最后对实验结果进行了分析,这对进一步学习和寻找更好的熟悉图像边缘检测方法具有一定的指导意义。     

基于小波变换的脚步声特征提取

为了通过脚步声信号对不同的人进行识别,提出了一种基于小波变换的脚步声特征提取方法.对采集到的脚步声信号进行小波分析,观察前后脚掌着地的时间,计算出后脚掌着地到前脚掌着地所用的时闻和前脚掌着地后信号延续的时间的比值,以及前后脚掌之间的能量和前脚掌着地后的能量的比值,依此来组成一个特征向量,用来对脚步声进行特征提取,并通过一个例子验证了提取的有效性.     

Web页面分类中特征提取方法的改进

本文研究了基于互信息、相关性的特征选择方法,并介入网页页面中超链接因素,对特征提取中互信息计算公式作了改进一引入超链接因子。实验表明,改进之后比之以往的简单的基于互信息方法进行特征选择的网页分类精度有一定的良高。     

实时视频拼接系统

一直以来,视频拼接的实时性和较好的图像质量都是相互牵制的。由于在多摄像头的公共区域中有视差角度以及运动物体等此类问题的存在,为了利用尽量快速高效的算法,而得到高质量的图像拼接,先用Harris算子视频图像的特征点,再结合改进的RANSAC方法寻找最适合的图像间单应性矩阵,最后融合成无缝高清的视频图像。该方法通过大量的实验,证明该系统可以自适应的实时对视频图像进行拼接,获得无缝、高清的大视场视频图像,满足实时性的要求,具有良好的图像品质。     

基于ARM的人脸特征提取与辨识

本文设计了一种基于RFIC和人脸识别的ARM嵌入式安全认证系统。深入地分析人脸识别过程中的预处理,以及PCA和LDA等特征提取方法,利用MATLAB对人脸识别算法仿真,并比较特征向量个数以及分类器等因素对识别率的影响。     

混合Forstner算法和SIFT灰度图像特征点提取

提出了一种混合Forstner算子和SIFT相结合的图像特征点提取算法.本文首先介绍了灰度图像特征点提取的原理,接着针对传统的Forstner算子需要对图像中所有的像素点进行扫描导致速度比较慢等问题,采用SIFT算法快速准确地去除一些无关的点,然后在剩下的点中进行提取.实验结果证明了本文提出的方法能够有效地提取图像关键点信息.     

基于FAST角点检测的遥感图像复原及目标轮廓矢量化

结合高分辨率遥感图像的特点,应用FAST角点检测技术,提出了感图像复原及目标轮廓矢量化处理方法.建立遥感图像退化数学模型,推导出遥感图像的退化与复原函数,以特征角点的检测结果为图像复原的起始扩散坐标,通过连续拟合的方式实现遥感图像的复原.以复原图像为基础,通过标识轮廓边界、轮廓曲率计算和轮廓角点提取3个步骤,实现目标轮...     

基于变压器故障分类的DGA特征提取

文章从模式识别的角度出发,提出在应用DGA对电力变压器进行故障诊断的过程中,若能针对具体的分类模式,提取出能够区别不同类别模式的"选择性"的信息,将有利于提高诊断效果;对放电与过热故障的气体特征、电路过热与磁路过热故障的气体特征进行选择和测试,表明根据不同的分类模式进行气体特征提取对提高故障识别效果将是有益的.     

数字图像边缘特征提取方法及研究

边缘检测在数字图像处理、计算机视觉中有着重要的应用。本文对数字图像处理中几种具有代表性的边缘检测算法进行了理论分析,并提出了图像边缘特征提取的改进方法,通过比较得出其优点和适用范围,为实际应用采用此方法提供对照和参考。