基于非下采样Contourlet变换和PCNN的表面缺陷自动识别方法

基于多尺度几何分析的表面缺陷特征提取方法中,常用的可分离二维Wavelet基是各向同性的,无法有效表示图像的纹理和边缘,且通常对多尺度分解系数所提取的特征不全面.提出基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和脉冲耦合神经网络(PCNN)的特征提取方法,并应用于冷轧带钢表面缺陷自动识别.首先用NSCT对缺陷图像进行多尺度多方向分解;然后将子带图像输入PCNN迭代点火,计算点火图的熵序列作为子图的特征,合并各子图特征得到原图的特征向量;最后用支持向量机进行分类识别.该方法能够全面准确提取缺陷图像信息,尤其是纹理边缘等方向信息,且方法可并行实现,PCNN不需要训练.利用从生产线现场采集的缺陷图像对文中方法进行了试验,识别率达95.44%.     

基于EMD和SVD的虹膜特征提取及识别

为克服小波变换和Gabor滤波器提取虹膜特征时小波基函数固定和Gabor滤波器参数需优化选择的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)的虹膜特征提取方法.首先,对预处理后的虹膜图像进行EMD,将获得的一系列固有模态函数和残差分量构成初始矩阵;然后,对该矩阵进行SVD,以其奇异值作为虹膜特征向量:...     

非负稀疏编码收缩法的自然图像消噪

非负稀疏编码（NNSC）算法仅依赖自然图像数据的统计特性,具有自适应性.利用NNSC算法可以成功地提取自然图像的特征基向量;作为对特征基的一个实际应用,提出了一种新颖的用非负稀疏编码收缩技术消除自然图像中的高斯加性噪声的方法.实验表明,提取的特征基向量在时域和频域上都有方向性和局部性,表现了输入自然图像的边缘特性;而且与独立分量分析（ICA）法相比,NNSC法提取的特征基有更清晰的边缘特征.目视效果和归一化信噪比证明了NNSC收缩法的消噪效果要优于稀疏编码（或ICA）收缩法、小波收缩法和Wiener滤波等方法.     

基于小波包分解和支持向量机的虹膜识别方法

考虑到虹膜识别的非线性和小样本的特点,以及小波包分解具有的分析高频特征信息的优势,提出了一种基于小波包分解和支持向量机的虹膜识别方法.首先对虹膜图像实行分窗小波包分解,再对各窗口的子带图像做筛选处理;然后通过奇异值分解对筛选后的各子带图像做进一步的特征提取和压缩,得到虹膜识别特征;最后利用支持向量机对虹膜特征进行模式匹配.实验结果表明了该算法的有效性.     

强化文本关联语义和多特征提取的重复缺陷报告检测模型

针对重复缺陷报告检测研究中存在语义长距离依赖以及缺陷报告特征的单一性问题,提出一种强化文本关联语义和多特征提取的重复缺陷报告检测模型。引入自注意力机制捕获缺陷报告文本序列内部的语义关联性,从而动态计算上下文语义向量进行语义分析,解决长距离依赖问题;利用隐含狄利克雷分布算法捕获缺陷报告文本的主题特征,同时针对缺陷报告的类别信息,构建一种特征提取网络计算类别差异特征;最后基于3类特征向量进行综合检测。实验结果表明,该模型实现了更优的检测性能。     

基于IMF奇异值分解和SVM的虹膜识别方法

提出了基于固有模态函数奇异值分解和支持向量机的虹膜识别方法．用一维经验模式分解对按行展开的虹膜数据进行分解,将得到的若于个IMF形成初始矩阵,然后对该矩阵进行奇异值分解,提取其奇异值作为虹膜特征向量输入支持向量机进行分类识别．与传统的Gabor小波特征提取方法比较,本文方法解决了滤波器参数繁杂同题且在编码长度和时间方面有明显的改进．试验结果表明,本文方法能有效地应用于身份鉴别系统中．     

基于支持向量机的虹膜识别方法

首先利用虹膜处理系统对采集到的虹膜图像预处理,得到条形图像;然后利用主元分析方法(即PCA方法)进行特征提取,以达到降维的目的,得到的一个训练样本对应一个40维的向量;最后利用支持向量机使用序列最小优化算法进行虹膜识别,平均识别率达到了94.3%。结果表明,文中的方法取得了较好的效果,降低了训练时间,提高了训练效率。     

基于ROI归一化的ICA/PCA虹膜识别方法

针对虹膜识别中使用传统归一化方法时,无法突出主要纹理信息,并且由于提取数据量大导致特征提取阶段计算复杂的缺陷,提出一种基于感兴趣区域(ROI)的虹膜归一化方法,先利用主成分分析(PCA)方法提取主元,实现进一步的降维和去噪,再使用独立分量分析(ICA)进行训练形成ICA/PCA虹膜特征提取算法,最后使用余弦距分类器对待测样本进行分类.实验结果表明,该方法识别率为98.11%,识别时间小于70ms。     

基于ISODATA算法的漏磁信号到缺陷轮廓的网络映射

由于漏磁信号与缺陷轮廓的非线性关系，由管道漏磁信号描述管道缺陷的几何特征一直是管道漏磁检测的难点．本采用小波基函数神经网络的方法，建立了由管道缺陷的漏磁信号到缺陷截面轮廓图的网络映射．算法中应用迭代自组织数据分析(ISODATA)动态聚类的算法使得基函数中心的选取更加合理，经过多层分辨率的训练．网络输出表明，该网络可以较准确反映出缺陷的几何特征，为管道缺陷的特征提取提供一种可行的方法。     

相关向量机在光纤预警系统模式识别中的应用

由于传统模式识别方法存在过学习、训练时间长等缺陷,不能满足光纤预警系统实时在线监测的要求.相关向量机能够克服传统方法的缺点,识别精度高,向量机个数需求少,因此,将相关向量机应用于光纤预警系统模式识别中,采用小波能谱和小波信息熵的特征提取方法,在测试阶段采用有向无环图的方法进行多类识别.通过对威胁管道安全的事件进行实验,识别精度达到92.67%,向量机个数只有2个,验证了相关向量机方法应用于光纤预警系统的可行性和有效性.     

基于核主成分分析的虹膜识别方法

阐述虹膜作为生物测定学特征用于身份识别具有得天独厚的优势,虹膜识别在场所或资源的安全控制等方面具有重要的应用价值.提出一种新的虹膜识别方法,该方法利用核主成分分析(KPCA)提取虹膜的纹理特征,通过竞争学习寻找其中最优的KPCA特征,形成虹膜编码,最后通过计算编码之间的方差倒数加权欧氏距离对虹膜进行识别.实验结果表明,该方法计算速度快,提取特征的效果好,对环境的适应性强,可用于实际的身份鉴别系统.     

基于k-近邻分类匹配的虹膜识别技术与应用

利用虹膜图像中丰富的结构和纹理特征作为身份鉴别的依据,与其他生物特征识别相比,具有更高的可靠性.虹膜识别系统包括虹膜图像采集、虹膜图像预处理、特征提取、匹配与识别等部分.该文提出一种基于k-近邻分类器虹膜识别方法,该方法先对虹膜图像进行定位、归一化和增强等预处理,利用Gabor滤波实现虹膜纹理特征的提取,再用k-近邻分类器进行匹配,达到了识别的目的.实验结果表明,该方法是可行的.     

一种基于Fisher准则的说话人识别方法研究

在说话人识别系统中,提高反映说话人个性的语音信号特征参数的有效性和实时性是问题之一.本文在使用线性预测系数倒谱(LPCC)和美尔倒谱系数(MFCC)计算特征参数的基础上利用Fisher准则,构造了一种新的混合特征参数.这种新的参数在不增加系统计算量的同时,结合了LPCC和MFCC各自的优点,具有更好地表征说话人特征的能力,并在一定程度上消除特征的信息冗余,有利于信息的实时处理.     

基于二维小波变换的虹膜识别方法

提出一种基于二维小波变换的虹膜识别方法; 对虹膜图 像预处理后, 将二维小波变换与积分图像相结合, 实现虹膜纹理的特征提取; 实验检验了算法的有效性.     

基于不相关局部敏感鉴别分析的新生儿疼痛表情识别

针对新生儿疼痛表情识别中的特征提取问题,提出一种不相关局部敏感鉴别分析（Uncorrelated Locality Sensitive Discriminant Analysis,ULSDA）算法.首先,在局部敏感鉴别分析（LSDA）算法的基础上,通过附加投影向量正交性的约束条件,定义了ULSDA的目标函数;然后,推导出求解特征子空间正交投影向量的迭代公式;最后,将输入的高维图像数据投影到这个特征子空间,求出特征向量.ULSDA算法不仅继承了LSDA算法所具有的有监督、局部流形结构保持等特性,而且消除了LSDA算法所提取出的鉴别特征的相关性,从而增强了特征的鉴别能力,比LSDA算法具有更好的分类识别能力.在新生儿表情图像库上的疼痛表情识别实验结果表明,提出的ULSDA方法是有效可行的.当每类表情的训练样本图像为150幅时,采用ULSDA算法获得的平均识别率达到了82.07％,优于主成分分析（PCA）、线性鉴别分析（LDA）、局部敏感鉴别分析（LSDA）等特征提取方法.     

一种基于CCD的嵌入式虹膜识别系统设计

通过普通摄像头得到的虹膜图像的纹理通常是模糊的,不能直接用于虹膜识别;先对虹膜图像获取、内外边缘定位,然后采用基于B样条的FFD模型对图像进行配准,采用小波变换对图像进行融合,然后对图像进行二值化和特征提取处理;对虹膜识别中的算法进行改进,提出了一种嵌入式虹膜识别算法,对该算法的实验表明,算法运算速度快,精度高,性能稳定,适合在嵌入式系统中应用。     

基于改进遗传算法的虹膜识别方法研究

为了提高虹膜识别算法的有效性,提出了基于改进遗传算法进行特征选择的虹膜识别方法.针对虹膜图像纹理分布的特点,采用了多尺度环对称Gabor滤波器进行特征提取.同时,在特征选择上对经典遗传算法进行了改进,调整了遗传算法的交叉机制,提高了算法的搜索效率.为了检验算法的有效性,在中国科学院CASIA虹膜数据库上进行验证,实验结果表明该方法具有较高的识别精准度.     

GaAlAs/GaAs平面波导串联矩形谐振腔滤波器的研究

A study has been made on the essence of optimal uncorrelated discriminant vectors. A whitening transform has been constructed by means of the eigen decomposition of the population scatter matrix, which makes the population scatter matrix be an identity matrix in the transformed sample space no matter whether the population scatter matrix is singular or not. Thus, the optimal discriminant vectors solved by the conventional linear discriminant analysis (LDA) methods are statistically uncorrelated. The research indicates that the essence of the statistically uncorrelated discriminant transform is the whitening transform plus conventional linear discriminant transform. The distinguished characteristics of the proposed method is that the obtained optimal discriminant vectors are not only orthogonal but also statistically uneorrelated. The proposed method is applicable to all the problems of algebraic feature extraction. The numerical experiments on several facial databases show the effectiveness of the proposed method.