结合加权相似值和相似投票的视频流人脸识别

为了提高利用Gabor特征进行人脸识别的识别率和鲁棒性,文章提出了一种新的视频流人脸识别方法.首先根据人脸不同位置特征点的识别能力不同,选取对识别贡献比较大的眉毛和眼睛部位进行特征提取;然后根据不同特征点Gabor特征的分类能力,采用加权相似值和相似性投票相结合的方法进行视频流人脸识别.实验结果表明,该方法比传统方法具...     

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.     

改进的Gabor变换图像纹理特征提取方法应用研究

提出一种具有近似旋转不变性的改进Gabor小波变换纹理特征提取方法,由小波变换系数模的均值和标准方差组成特征向量表示图像内容,利用10幅Brodatz纹理图像经过旋转、分割组成的图像数据库进行了检索测试,并与传统Gabor变换和二元树复小波变换特征提取方法的分类结果进行了比较分析,实验表明本文方法有效地提高了图像检索精度.     

基于Gabor滤波器组和特征分组神经网络目标识别

就模式识别中特征提取和分类决策两个阶段进行了研究．在特征提取方面，提供了一种用于提取图像不同中心频率和方位特征的Gabor滤波器组的设计方法；在分类决策算法方面，提出了一种基于图像的Gabor滤波特征的特征分组神经网络分类算法，该算法将一个复杂的模式识别问题分解为几个简单问题来处理，降低了问题的复杂度，同时还取得了一定的抗有限带宽噪声的效果．     

一种改进的基于Gabor变换的字符特征提取方法

当前应用广泛的光学字符识别(OCR),通常都严重依赖于对图像中灰度信息特征的选自与提取。本文针对汉字字符特征提取,提出一种基于Gabor变换的字符特征提取方法。本方法首先对图像进行归一化处理,再对归一化图像利用Gabor变换计算笔划方向特征,以该特征作为字符的基本特征或者基本特征之一。实验证明该方法提取到的特征对于易混淆的字符和脱机手写字符均具有较好的分类效果。     

ICA纹理分类中特征提取和滤波器独立性的研究

根据独立成分分析系数满足非高斯分布的特点,提出了一种新的对野值鲁棒的纹理特征提取方法,该方法较好地描述了独立分量分析系数分布的反对称性和稀疏性,在仿真实验中取得了较好的分类效果.同时针对不同的特征提取方法,利用独立性不同的滤波器研究了滤波器独立性对分类性能的影响,进一步揭示了独立成分分析系数的非高斯性与特征辨识能力之间的关系.     

DNA序列特征提取方法研究

针对DNA序列分类问题提出了两种特征提取方法,利用可分支持向量分类机间隔大、推广能力强的原理建立了DNA序列特征提取方法优劣的评价标准,利用该标准把本文的两种特征提取方法进行了比较,且跟以往的DNA序列特征提取方法进行了比较.实验表明,提出的两种特征方法得到的DNA序列特征完全能够代表DNA序列,对已知分类样本的预测率为100%,且此特征提取方法有很强的推广能力.     

结合Gabor滤波和同质性判定的高光谱图像分类

针对传统高光谱图像分类算法多利用目标类别光谱信息而忽略空间信息的问题,提出了一种综合利用空间信息与光谱信息的分类算法．首先,利用主成分分析（PCA）和无参数加权特征提取（NWFE）分别对高光谱数据进行特征提取;然后,在PCA第一主成分的基础上进行二维Gabor滤波得到像元纹理特征,结合纹理信息与光谱信息利用支持向量机对图像分类;最后利用多尺度区域同质性判定进一步改进图像分类精度．实验表明,该算法能够消除“噪声”像元,有效地提高图像分类精度．     

基于Gabor小波和PCA的掌纹识别方法比较研究

掌纹识别是利用人的手掌图像进行身份鉴别的一种新兴生物特征识别技术. 主成分分析(PCA)、二维主成分分析(2DPCA)、Gabor小波等则是生物特征识别的常用特征提取方法. 本文采用四种实验方案来比较研究基于PCA以及基于Gabor和PCA的掌纹识别特征提取性能, 用正确识别率和训练时间等参数来对其进行对比分析, 其结果可为掌纹识别系统选择特征提取方法提供一定理论参考.     

Gabor小波和变形模板的目标跟踪方法

在特征空间中利用Gabor小波和可变形模板实现了航拍图像中目标的跟踪.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,构成了Gabor小波特征模板.在跟踪过程中,随着目标的旋转、尺度等仿射变化,小波特征模板随之变形,优化了目标的仿射运动参数,实现了对目标的稳定跟踪.由于采用了基于Gabor小波的方法来搜寻最佳点的位置,使得搜寻结果更加精确有效.     

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。     

基于多方向Gabor特征图稀疏表示的鲁棒人脸识别方法

为提高对光照、表情、姿态等可变因素的鲁棒性,提出一种基于多方向Gabor特征图稀疏表示的人脸识别方法.对人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换,然后将同一方向不同尺度的Gabor特征进行融合得到多方向特征图,再对每个方向的融合特征图提取Gist特征并赋予自适应权重,接着将所有方向特征图的自适应加权Gist特征串联构成人脸图像特征向量,最后利用稀疏表示分类方法实现人脸识别.实验结果表明,本文算法在Yale、ORL和Extended Yale B人脸数据库上的平均识别率分别达到99.8%、99.7%和100.0%.      

基于Gabor特征和EHMM的人脸识别方法

针对传统人脸识别方法在受到表情、姿态和光照等影响时存在鲁棒性差的问题,提出了一种改进的人脸识别方法。在特征提取上,该方法首先提取人脸的Gabor特征,接着利用DCT(discrete cosine transform)压缩使得相似特征得到聚合,最后利用PCA(principal component analysis)分别筛选出最能够代表人脸各个区域的DCT系数。在识别方法上,该方法采用了嵌入式隐马尔科夫模型(embedded hidden markov model,EHMM),并基于人脸的认知结构信息对嵌入式隐马尔可夫人脸结构模型进行了改进。对比实验结果表明,该方法识别率高,复杂度低,并具有较好的鲁棒性,易于在工程上应用。     

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 .     

特征选择模糊加权多通道Gabor人脸识别

对如何选取和表示人脸的Gabor特征、如何融合多通道Gabor的识别结果进行了研究.提出了一种多通道Gabor人脸识别方法:依据各通道特征可分离性判据确定特征提取区域、计算通道权值,采用模糊加权规则融合多通道的识别结果.该方法降低了特征冗余度;考虑了各通道识别能力的差异性;更好地解决了分类"边界"问题.在AR,CAS-PEAL-R1,YaleB和ORL人脸库上的实验结果表明,本文方法较传统多通道Gabor表征方法具有更高的识别率,平均识别时间较传统整体表征有较大的优势.     

基于Gabor特征和EHMM的人脸识别方法

针对传统人脸识别方法在受到表情、姿态和光照等影响时存在鲁棒性差的问题,提出了一种改进的人脸识别方法.在特征提取上,该方法首先提取人脸的Gabor特征,接着利用DCT(discrete cosinetransform)压缩使得相似特征得到聚合,最后利用PCA(principal component analysis)分别...     

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.     

基于面部表情和双流网络的驾驶员疲劳检测

提出了一种基于面部表情的驾驶员疲劳检测方法,该方法结合了传统特征提取和双流卷积神经网络.首先,对采集的驾驶员图片进行预处理,使用Dlib进行人脸检测以及人脸特征点定位.然后,根据人脸特征点获取人脸表情感兴趣区域以及嘴部区域,并分别提取Gabor特征和局部二值模式(local binary patterns,LBP)特征...     

基于Gabor小波的特征提取技术应用

介绍人脸识别和小波技术,分析其工作原理,给出Gabor小波技术的基本特征和特征提取方法,提出了把Gabor小波技术应用于人脸识别技术中的实验步骤。