一种改进的基于Gabor小波的人脸识别方法

针对人脸识别中传统的Gabor小波方法存在特征维数高、识别时间长、存储开销大的缺点,提出了一种结合奇异值分解和Gabor小波的改进方法.首先通过Gabor小波变换对人脸图像滤波得到特征图像,然后对训练集的特征图像进行奇异值分解获取基空间,将人脸图像投影到统一的基空间提取奇异值特征,再选择一定数量的奇异值构成人脸鉴别矢量,最后采用最近邻分类器进行识别.在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法在识别性能上优于单一的Gabor小波方法.     

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.     

结合Gabor小波变换与2DKDA特征提取的人脸识别

提出了一种结合Gabor小波变换和二维核判别分析(2DKDA)的新型特征提取方法.算法首先对人脸图像进行Gabor变换,然后通过二维核判别分析进行特征提取,可以很好地保留图像的几何特征和非线性特征.通过在标准人脸数据库上的测试表明,该方法较其他传统的二维特征提取方法具有更高的识别效率.     

人脸识别中基于互信息的特征优选

人脸识别领域中常用Gabor小波系数表示人脸特征.然而,提取的人脸Gabor特征是高维数据,不可避免存在冗余和随机噪声的干扰.为了有效利用Gabor特征进行人脸识别,提出一种新的Gabor特征选取方法.首先计算训练集上的任两张人脸图像的Gabor特征差,生成类内空阃和类外空间.用单个Gabor特征训练筒单两值分类器,以其在类内空间和类外空间的分类错误率作为判据评价该Gabor特征的分类能力.在选取分类错误低的特征的同时还要再评估候选特征与已选特征间的互信息,这样优选出具有无冗余、低误差率的特征.最后对这些优选的Gabor特征进行主成分分析和线性判别分析完成人脸识别.在CAS-PEAL大型人脸数据库上的实验结果表明,所提出的方法不但可大大降低Gabor特征的维数,而且还有效提高了识别精度.     

基于Gabor小波变换与支持向量机的人脸识别

提出一种将Gabor小渡变换与支持向量机相结合的人脸识别算法。首先用Gabor小波对人脸图像进行特征提取,由于变换后的特征维数较高,所以要对变换特征进行降维。本文采用一种改进的二维主元分析方法实现。最后采用支持向量机进行人脸的分类识别。在ORL人脸库中对算法进行了测试．结果表明该算法识别率较高。     

基于二维Gabor小波和孪生支持向量机的图像识别算法

为了提高图像识别性能,采用孪生支持向量机用于图像分类识别,并结合二维Gabor小波对图像纹理特征进行提取,借助局部线性嵌入(Locally linear embedding,LLE)降维,以进一步提高图像识别准确率和识别效率.采用二维Gabor小波对图像数据进行有效滤波,获得图像关键纹理特征,然后对大量纹理特征进行LL...     

Gabor小波和局部二值模式结合的一种人脸识别算法

针对传统的Gabor小波存在提取特征维数高、识别时间长的缺点,对Gabor小波的使用方法进行了改进.首先利用Gabor小波的幅值直接与人脸图像作乘积得到Gabor图像,接着使用局部二值模式得到纹理图像,然后提取出纹理图像的直方图信息,并作为人脸图像的特征,最后使用支持向量机作为分类器,在未经过预处理的ORL人脸数据库中取得95.0%的识别率.平均每张人脸图像识别时间为0.14 s,表明该算法能符合实际应用的要求.     

基于Mutual Boost和支持向量机的表情识别

主要研究自动人脸表情识别(FER),首先使用Gabor算法提取人脸图像的特征,再针对Gabor特征维数高、冗余大及利用传统的AdaBoost算法进行特征选择时特征间仍存在较大冗余的特点,引入了基于互信息的AdaBoost算法(MutualBoost)进行特征选择,降低特征维数和减少特征间的冗余信息量。然后再以SVM分类器进行分类。本算法在JAFFE表情库上进行测试,结果验证了算法的有效性。     

一种自适应加权的基于Gabor滤波器的人脸识别方法

为了改善Gabor滤波器的识别性能,提出了一种自适应的基于Gabor 滤波器的特征权重选择的人脸识别方法. 首先将训练样本进行镜像变换,由镜像偶对称图像构成探测图像集,然后把每幅人脸图像采用离散余弦变化进行降维, 经过Gabor 小波变换提取人脸特征, 再自适应地计算出不同特征对识别的不同贡献并加权到鉴别特征中,最后根据最近邻分类器分类.基于ORL和Yale 人脸库上的实验结果验证了改进算法的有效性.     

监督局部线性嵌入在人脸识别中的应用

为了提高人脸识别算法的识别率,提出了一种Gabor小波与监督局部线性嵌入(Supervised Locally Linear Embedding,SLLE)相结合的人脸特征提取算法。针对SLLE不能有效消除图像信息中冗余的高阶相关性,算法首先采用Gabor小波对人脸图像进行多方向、多分辨率滤波,提取图像在不同空间频率上的特征;然后采用监督的局部线性嵌入算法对该Gabor特征进行维数约简。在ORL和YALE人脸库上的实验显示,就算法有效提高了人脸识别的识别率。     

应用Gabor纹理特征的水管内壁图像分类

Gabor滤波器在图像分析和机器视觉方面得到广泛应用.将Gabor滤波用于识别地下水管内壁图像,对管壁损坏程度进行分类.针对Gabor函数之间的非正交性,优化参数,尽量减少滤波输出数据中的冗余信息,使用一组不同频率响应和角度特性的Gabor滤波器获取图像块纹理信息,并用主分量分析(principal components analysis, PCA)对得到的高维特征向量进行降维.对提取的纹理特征进行k-均值聚类,实验结果验证了该方法的有效性.
     

基于最佳鉴别特征和相关向量机的人脸识别算法

为了获得更高的人脸识别正确率,满足人脸识别的实时性,提出一种基于最佳鉴别特征和相关向量机的人脸识别算法.首先,采用小波变换对人脸图像进行降噪预处理,提取人脸的多方向、多尺度Gabor特征;然后采用核主成分分析对人脸的Gabor特征进行筛选,找到对人脸识别结果影响较大的最佳鉴别特征,有效降低特征数量,去除特征间的冗余信息;最后采用相关向量机对最佳鉴别特征向量进行学习,建立人脸识别的多分类器.选择标准人脸库与经典人脸识别算法进行对比实验,实验结果表明,该算法的人脸平均识别率得到大幅度提高,人脸平均识别时间远少于经典人脸识别算法.     

新生儿疼痛面部表情的特征提取

针对新生儿的疼痛表情识别,提出了将Gobor小渡变换与改进的KDA相结合的特征提取方法.首先时新生儿面部图像进行Gabor变换,然后针对变换后的Gabor特征,用一种改进的核鉴别分析方法对它进行二次特征提取.该方法从根本上解决了表情识别中因小样本问题而引起的核类内离散度矩阵(kernel within-class scatter matrix)奇异性的问题.最后,对提取的特征用支持向量机进行了疼痛表情的分类识别.实验结果表明,此表情特征提取方法能够显著改善表情识别系统的性能.     

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2D Gabor小波与组合线检测算子的视网膜血管分割

单一的2D Gabor小波血管分割算法只考虑了图像滤波信息,忽略了血管形状和结构信息。为了更加精确快速地实现视网膜分割血管,提出了一种基于2D Gabor小波变换和组合线检测算子的视网膜血管分割方法。首先通过像素灰度值、4个尺度下的2D Gabor小波变换和组合线检测算子构造一个六维像素特征向量,然后使用贝叶斯高斯混合模型实现视网膜图像像素分类,最终实现血管分割。通过对通用的DRIVE眼底图像库中所有视网膜图像的实验仿真,结果表明算法获得了0.963 6的受试者特征工作曲线面积和0.948 6的准确率,优于单一的2D Gabor小波血管分割算法。     

可变形Gabor小波特征模板跟踪方法

提出了一种利用可变形Gabor小波特征模板,跟踪存在较大视角变化目标的方法.利用Levenberg-Mar-qudit优化方法,从图像中提取出一组具有特定参数的Gabor小波,并求出其权重作为目标特征;在跟踪过程中利用同样的优化方法求出这组特征的仿射变换参数;从经过仿射变换后的图像中提取小波权重,将这个权重与初始权重的误差定义为能量函数.利用"贪心算法"修正小波的位置参数,使这个能量函数最小化,从而实现可变形模板跟踪.对直升机和飞机图像序列进行的跟踪实验证实:通过特征更新,在视角变化较大的情况下,该方法仍然可以稳定地跟踪目标.     

一种基于两步降维和并行特征融合的表情识别方法

在采用特征融合方法进行人脸表情识别时,通常会产生高维特征问题.针对这一问题,提出一种基于两步降维和并行特征融合的表情识别新方法.利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)分别对待融合的两类特征在实数域进行第一次降维,将降维后的特征进行并行特征融合;为了解决在并行融合过程中产生的高维复特征问题,提出一种基于酉空间的混合判别分析方法(unitary-space hybrid discriminant analysis,unitary-space HDA)作为酉空间的特征降维方法.该方法是实数域混合判别分析法在酉空间内的扩展,并兼顾了复特征数据的类间判别信息及全局描述信息.对局部二值模式(local binary pattern,LBP)和Gabor小波特征进行融合,并在JAFFE和CK+表情数据集上开展对比实验.实验结果表明,该方法具有较好的高维复特征数据降维能力,并且有效提高了表情识别率.     

基于局部定向模式的人脸年龄估计

人脸年龄自动估计在人机交互中有着非常广阔的应用前景,正吸引着人们的广泛关注。然而,人脸年龄估计仍是一个极具挑战性的问题,为此,提出了一种新的年龄估计方法。首先,采用局部定向模式(LDP)和Gabor小波变换分别提取人脸的全局和局部特征。然后,基于信息融合理论对这两种特征进行融合,并用PCA方法对融合后的特征进行降维,从而获得低维的年龄特征向量。最后,利用支持向量回归(SVR)方法进行年龄估计。在公共的FG-NET年龄数据库上进行了实验,实验结果表明,所提出的方法是有效的。     

基于多DSP混合结构的Gabor小波神经网络图像目标识别

提出了一种基于多DSP混合结构的Gabor小波神经网络图像目标识别新方法.利用TMS320C5409设计了多DSP混合结构系统,根据并-串结构系统的特点,设计了Gabor小波神经网络算法.算法被分成不同的并-串结构进行运算,利用串行的DSP-1进行Gabor小波变换提取图像目标的特征向量,并输入到采用不同网络结构的并行多DSP进行BP网络运算,串行的DSP6对BP网络输出的后验概率进行加权平均,给出分类结果.对9种飞机目标进行了分类识别仿真实验.实验结果表明,该方法应用于多目标识别时,识别时间为2.8 ms,识别率达到98%.