基于几何形状和小波矩的静脉特征提取与匹配

针对手背静脉识别系统的特征提取与匹配算法研究问题,提出了一种粗匹配与细匹配结合的方法.该方法通过分析图像特征描述符特性,考虑静脉图像的全局信息,确定提取具有平移、旋转、比例和仿射不变性的边界和区域的形状特征进行粗匹配;为了考虑局部特征使形状描述符具有良好的易分辨能力,依据小波矩具有小波多尺度分析和不变矩的优点,确定了基于小波矩的匹配为细匹配的方案,实验结果表明识别率得到了明显提高.     

基于局部特征的部分遮挡人耳识别

通过对人耳受到部分遮挡时识别的研究,提出了一种基于局部特征的部分遮挡人耳识别方法,即首先利用Gabor小波对人耳图像进行特征提取,由于该特征维数较高,再使用核Fisher判别分析(KFDA)方法进行有效降维后用于人耳识别.在逐步分析人耳各个子区域的鉴别能力的基础上,提出了基于分块图像和概率模型的识别方法.在北京科技大学(USTB)人耳图像库上的实验结果表明:基于Gabor滤波后图像所提取的特征比基于原始图像直接提取的特征具有更高的识别率,基于分块图像的识别率高于基于整体图像的识别率.     

一种基于正交不变集多小波的虹膜识别方法

提出了一种新的虹膜特征提取方法。该方法应用双正交不变集多小波对虹膜图像进行特征提取,同时考虑了虹膜图像的局部特征和全局特征,采用相关系数测度和方差倒数加权欧氏距离相结合的方法来设计分类器,为了消除虹膜图像在采集时可能产生光斑而对识别结果带来影响,在设计分类器时采用分块处理的办法。实验结果表明,多小波变换能更好的提取虹膜的纹理特征,获得更好的识别性能,是一种有效识别方法。     

基于局部特征和集成学习的鲁棒彩色人脸识别算法

为了充分利用人脸图像的局部信息、改善现有基于整体特征的彩色人脸识别算法的识别率,提出了一种基于局部特征和集成学习分类器的鲁棒彩色人脸识别算法.在特征提取阶段,使用自适应四元数pseudo-Zernike矩(AQPZMs)来描述图像子块的特征.对于具有较大熵的图像子块使用较高阶次的四元数pseudo-Zernike矩(QPZMs)提取特征,反之则使用较低阶次的QPZM s.在匹配识别阶段,使用集成学习分类器进行判别.针对不同彩色人脸图像库的测试结果表明,当人脸图像受到光照、表情等因素影响时,与采用QPZMs或者四元数二维主成分分析(Q2DPCA)进行整体特征提取的识别算法相比,所提算法的识别率更高.     

基于小波变换与野草算法的细胞图像特征提取与识别

本文在细胞图像小波多尺度分解的基础上,提出在小波域中进行细胞图像特征提取的方法。针对基于小波变换提取的细胞图像特征向量维数过大、冗余等问题,提出一种基于小波变换与野草优化算法相结合的细胞图像特征的提取方法,最后利用BP神经网络作为分类器进行细胞图像识别。计算机实验仿真结果表明,与现有的未进行特征优化的细胞图像特征提取识别方法相比,本文细胞图像特征提取、分析、识别方法所需时间更短,识别正确率更高,实时性、鲁棒性能更好。     

基于分形矩的印刷体藏文特征提取方法

基于现有的藏文字丁特征提取方法——图像投影法和方向线素法,运用分形矩理论,提出了一种基于分形矩的藏文字符特征提取方法.用该方法提取的特征有效地反映了藏文字丁的局部和全局特征,减少了图像中像素位置变化给识别部分带来的负面影响.该方法在一定程度上克服了藏文字丁极多而造成的误识率高的缺点,并且解决了由于特征向量维数较多造成的运算速度慢的问题.     

基于核主元分析和局部保持投影的手背静脉识别

为了保持手背静脉空间的局部结构,运用局部保持投影(LPP)方法进行手背静脉识别.但是对于小样本图像识别,LPP中的特征方程矩阵通常存在奇异性.为了解决这个问题,提出首先利用核主元分析(KPCA)降低手背静脉空间的维数,再对低维图像应用LPP提取局部特征.对已有手背静脉图像库进行测试,实验结果表明,与传统的PCA和PCA+LPP相比,该方法大大提高了系统的识别率,而且特征提取时间为2.6 s,满足实时系统的要求.     

基于Gabor小波和LPP的浮选过程泡沫纹理特征提取及应用

针对Gabor小波进行特征提取时易造成维数灾难和识别效率不高的问题,提出一种基于Gabor小波滤波和局部保持投影(LPP)降维算法相结合的泡沫纹理特征提取方法.首先,利用Gabor滤波器获得原始泡沫图像5个尺度和8个方向的高维特征描述向量;然后,利用LPP算法得到降维特征向量;最后,利用此降维特征向量通过反向传播(BP)神经网络进行不同工况下泡沫类别的识别,进而指导实际矿物浮选生产.实验结果表明,相对于传统的GLCM方法和Gabor小波纹理特征提取方法,该方法可有效降低泡沫纹理特征向量维数并具有更高的识别效率.     

基于小波变换的图像边缘检测

基于信号与噪声在不同尺度下小波系数模的变化特征,利用小波变换系数模局部极大值来提取图像的边缘特征.实验结果说明了这种特征提取方法能够较准确地提取图像的边缘并有效地降低噪声.     

基于小波纹理特征的医学图像检索

为了缩小图像高层语义与底层特征之间的鸿沟,提出了一种基于共生矩阵的图像纹理特征提取的新方法.该方法结合了图像的频域统计特征和空间分布特性,首先通过小波变换提取图像的局部频域信息,然后结合图像的整体结构特征,构建用于提取图像纹理特征的小波灰度共生矩阵.通过对比实验表明,与分别使用其他灰度共生矩阵和小波特征相比,基于小波灰度共生矩阵的纹理特征提取方法在医学图像检索中取得了更好的效果.     

基于正态分布变换的多位姿手掌部三维静脉识别

研究基于三维点云匹配的多位姿手部静脉识别.考虑手部静脉点云的特点,结合双目视觉原理,建立了一种结合三维特征阵列和静脉点云的扩展数据库,提出了一种基于三维特征阵列的静脉点云粗配准算法.在双目静脉图像中提取稳定特征并重建为三维特征,根据三维特征匹配结果初步消除静脉点云位姿差异.并采用改进的正态分布变换算法完成静脉点云匹配.实验表明,本文算法能够有效提高多位姿下的静脉点云识别率,即使手部位姿变化范围较大时,系统的识别率仍超过90%.      

基于局部特征分析与最优化匹配的人脸识别算法

在分析传统弹性图匹配的基础上, 提出一种基于局部特 征分析(LFA)与最优化匹配的人脸识别算法. 该算法首先利用神经网络方法估计出在识别人脸中起重要作用的一些特征点(如瞳孔、 眼角、 眉心、 眉角、 嘴角等), 之后利用Gabor小波的局部多尺度分析特性提取特征点的多尺度特征. 这样人脸的每个特征点就被一系列的 Gabor小波系数所表示, 最后对待识人脸与人脸库中人脸的相应特征点的多尺度特征进行最优化匹配找出需要的人脸. 对最优化匹配方法给出了严格的数学证明, 同时也给出了Yale大学和ORL人脸库上的测试结果. 理论和实验证明, 该方法远优于传统的EigenFace方法, 同时能有效地克服光照变化对人脸识别的影响, 在一定程度上对表情的变化也有较好的鲁棒性 .     

基于变尺度DCT和PCA的人脸识别方法

针对实际应用中要对不同尺度的人脸图像进行匹配和识别的需求,提出一种基于变尺度DCT(离散余弦变换)结合PCA(主成分分析法)的人脸识别方法.首先将不同尺度的人脸图像进行DCT变换,然后提取出相同的DCT系数,再将提出的DCT系数进行PCA降维,最后进行匹配识别.通过对ORL人脸库及实验采集的多尺度人脸图像进行实验,证明了所提方法对不同尺度图像的匹配识别有效,并测算了DCT变换后的修剪尺度及PCA特征维数对该方法识别准确率的影响.     

基于区域形状的静脉图像特征提取与匹配

为了准确地对人的身份进行识别,提出了一种基于区域形状的静脉图像特征提取与匹配算法.静脉图像经预处理后得到二值图像,该算法首先对二值图像进行细化处理,得到了静脉的骨架信息;然后,标注4连通区域并寻找到与连通区域相连接的端点与交叉点;再利用最小距离法将连通区域的边缘逼近成若干条线段,将线段角度作为特征;最后,利用改进的最长公共子序列算法,进行了局部区域匹配,并利用改进的豪斯多夫距离算法进行整幅图像的匹配.实验表明,该算法获得的图像特征具有较高的区分度,识别效果受采集静脉图像中信息缺失的影响较小,正确识别率可达到96%以上.     

基于特征加权与核主成分分析的掌纹识别

针对掌纹采集受外界因素和噪声的影响较大, 传统方法掌纹识别率低、 鲁棒性差等问题, 提出一种基于特征加权与核主成分分析的掌纹识别算法. 首先采用Curvelet变换对掌纹图像进行分解, 得到不同尺度和角度的轮廓系数, 并对Curvelet系数进行加权融合操作; 然后通过核主成分分析对掌纹特征进行降维处理, 实现特征提取; 最后采用相关向量机实现掌纹匹配, 并采用PolyU掌纹图像对算法的性能进行测试. 结果表明, 与其他掌纹识别算法相比, 该算法取得的掌纹识别率更高, 且掌纹匹配的时间最短, 可以满足掌纹实时识别要求.     

融合加速稳健特征的子空间人脸识别方法

为了充分利用人脸特征信息更加准确全面地描述人脸,提高现有识别算法的识别率,提出一种融合改进的加速稳健特征和子空间特征进行人脸识别的方法。利用AAM形状模型的训练方法,训练得到41个点的人脸形状模型;对每幅图像进行特征点初歩定位,找到并保留与初歩定位的特征点空间距离最近的SURF特征点。将SURF特征点描述子利用PCA降维,得到改进的SURF局部特征向量。然后利用PCA对图像进行全局特征提取,将局部特征与全局特征进行融合,组成全新的特征向量。最后通过特征向量的匹配实现识別。对包括本算法和PCA-SIFT算法在内的6种不同识别算法进行了验证。实验结果表明,提出的算法在改变ORL人脸库中训练集样本数的情况下,识别率均优于其他算法;在样本数为5的情况下比PCA-SIFT方法提高了4.3%,可见该算法提高了人脸的识别率具有较强的鲁棒性和分类性。     

基于改进的加速鲁棒特征算法的工件定位方法

为了解决传统的图像处理算法识别现场获得的工件图像速度慢且匹配效果较差等问题,通过对工件图像的识别方法进行研究,提出了一种改进的加速鲁棒特征(SURF)算法可以实现工件准确、实时的定位。该算法基于加速分割测试特征检测器(FAST)对SURF算法的特征提取方式进行改进,首先利用FAST提取特征点,然后通过SURF算法生成特征点描述子,使用主成分分析算法(PCA)对描述子进行降维。随后以欧式距离作为相似性度量进行粗匹配,再采用随机抽样一致算法(RANSAC)剔除误匹配点。最后结合双目视觉技术得到工件空间位置坐标。实验结果表明：本文提出的算法在运行时间上相比传统SURF算法减少80%,同时提高了匹配的精度。可见达到了准确、实时的工件定位目的。     

基于局部邻域四值模式的掌纹掌脉融合识别

为了解决掌纹掌脉识别技术中稳定性差和识别率低的问题,提出一种基于局部邻域四值模式的掌纹掌脉融合识别算法。对掌纹掌脉图像利用非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)进行分解,将得到的低频和高频子图像分别利用区域能量和图像自相似原理进行融合;利用局部邻域四值模式(local neighbor quaternary pattern,LNQP)获取掌纹掌脉融合图像的纹理特征向量,并用主成分分析(principal component analysis,PCA)算法对其进行降维;根据特征向量间的汉明距离实现匹配识别,并在PolyU图库和SUT图库上完成仿真验证。实验结果表明,算法的最低等误率分别为0.17%和0.75%,与其他传统及最新算法相比,算法能够有效地提取掌纹掌脉图像的纹理特征,具有良好的识别性能,并且掌纹掌脉特征的融合增强了系统的安全性。     

基于融合特征提取与 LLE 方法的表情识别

为保证所提取特征表征作用的全面性, 提出一种基于几何特征和局部纹理特征相结合的特征提取方法。 将基于主动表观模型(AAM: Active Appearance Model)特征点标记提取的几何特征和基于局部二值模式(LBP: Local Binary Pattern)提取的眼部和嘴部纹理特征进行融合, 融合后的特征经局部线性嵌入(LLE: Locally Linear Embedding)方法进行特征降维, 并使用多分类的支持向量机(SVM: Support Vector Machine)进行分类识别。 该方法分别选取 JAFFE 数据集 7 类表情和小样本数据集 Yale 的 4 类表情进行实验, 识别准确率分别达到了 98. 57%和 91. 67%, 从而证明了该方法的有效性。