基于Gabor小波和PCA的人脸识别

针对人脸识别中采集到的图像由于受光照、表情变化、脸部部分遮挡等因素影响而导致识别率低的问题,将Gabor小波多尺度、多方向的滤波特性和主成分分析(PCA)的降维特性相结合,提出一种对脸部整体特征进行提取的GPCA算法.通过将该算法应用于ORL人脸库、Yale人脸库和AR人脸库中的人脸识别,证明了该方法的有效性.     

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.     

人脸识别中一种新的Gabor特征提取方法

为了有效利用Gabor特征进行人脸识别,提出一种新的Gabor特征提取方法．首先利用类别可分离性判据评价Gabor展开系数的分类能力,选择最有利于识别的Gabor展开系数构造新的Gabor特征、然后对人脸不同局部位置处采样点的分类能力进行评价,选择分类能力最强的位置提取特征点、最后就新的Gabor特征对光照和表情变化的适应性进行测试．实验结果表明,新的特征提取方法能够在小样本条件下有效提高识别率,减少特征数量,并对环境变化具有一定的适应能力．     

基于Gabor小波和支持向量机的人脸识别

提出一种将Gabor小波和支持向量机相结合的人脸识别算法。运用AdaBoost算法在复杂背景图像中快速准确地检测出人脸部分,进而用Gabor小波提取归一化人脸图像的特征。最后采用支持向量机进行人脸的分类识别。在ORL人脸库和CAS-PEAL-R1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Gabor滤波器的图像纹理特征提取

结合纹理的能量特性、粗糙性、结构性等特点,根据人类视觉特性,提出了Gabor小波变换滤波器的图像纹理特征提取方法。实验结果表明,虽然图像的Gabor纹理计算量很大,但是方法是有效的。     

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Symlets小波的虹膜特征提取

提出了基于双正交的虹膜特征提取方法。通过Symlets小波对归一化虹膜图像进行特征提取,运用k-近邻分类器实现匹配．研究结果表明,与基于db4小波的方法比较,该方法在识别率上有明显的改进．     

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Gabor小波的全局运动估计方法

通过Gabor小波变换(GWT)提取特征点的能量，以能量决定的概率分布来确定特征点的选取，从而在一定程度上消除光照条件变化和帧内噪声的影响，得到更为稳健的特征点．通过去除邻接的特征点，减少了计算量，同时提高了块匹配的精度．实验结果表明，提出全局运动估计方法的算法是稳健可靠的．     

基于Gabor滤波器的特征抽取技术

首先简介了2D Gabor函数,然后从样点的选取、Gabor滤波器参数设置、Gabor特征后处理等方面,综述基于Gabor滤波器的特征抽取技术,最后给出进一步的研究方向.     

基于自适应Gabor小波包的超声心动图像纹理特征提取

在基于纹理的医学图像检索中，由于提取的图像特征向量过长，大大影响检索速度．为此，提出一种基于Gabor小波包的自适应纹理提取方法：以信号能量集中度作为自适应选取小波包的优化参数，建立反映图像内容的纹理特征向量以及空间信息结构码．这种方法有效降低了纹理特征向量的维数，显著提高了图像分析的效率．在基于内容的图像检索实验中，以两类典型的超声心动图像为研究对象，结果表明该方法能够达到95．1％的平均识别率．     

基于小波变换和改进PCA的人脸特征提取算法

针对在人脸图像高维数据降维时单纯使用主成分分析(PCA)算法的提取精度和速度受限问题,  提出一种基于小波变换和改进PCA的混合特征提取算法. 该方法首先对人脸图像进行小波分解, 选取低频分量对人脸图像进行特征提取;然后利用改进的PCA算法进行主成分提取, 获得代表人脸特征的特征向量; 最后将该算法应用于Olivetti Faces人脸库数据集的图像分类. 实验结果表明, 经过该混合算法处理后的图像特征数据, 由卷积神经网络(CNN)算法分类识别时准确率提升10%, 识别速度提高约37%.     

基于高斯小波滤波器的语音识别特征提取方法

把小波理论应用于抗噪语音识别特征提取,提出了基于高斯小波滤波器的语音识别特征提取方法,通过对人耳听觉特性的研究,按照人耳临界带宽设计了一组高斯小波带通滤波器。详细讨论了高斯小波滤波器的尺度参数选择方法。使用RBF识别网络,仿真实现了使用新特征与原特征的识别结果,证明了新特征具有较高的识别率和优良的抗噪性能。     

基于小波变换的波形特征抽取与识别

从设备诊断领域中特征信号模式识别的应用角度,探讨了基于小波变换的特征提取与识别方法.首先讨论了小波变换及其基本性质,进而探讨了基于小波变换模量极大点的特征抽取及基于模量极大点的幅值沿尺度s演变的特征提炼方法,并构造了全局的相似性度量,最后给出了分析实例.     

基于Gabor小波支持向量机的人脸检测

提出了一种基于Gabor小波的支持向量机人脸检测方法.该方法首先提取人脸和非人脸样本库的Gabor小波特征,构造学习样本集,再训练支持向量机,计算出最优分类决策函数.对比实验结果表明,本文提出的方法简单、计算复杂度低、效率高、对正面垂直人脸的检测和定位准确度高.     

小波方差与小波熵在信号特征提取中的应用

讨论了单一尺度下的小波方差,并结合信息论中信息熵的定义和物理意义,进一步引进了多尺度下的小波熵;分别以频率突变和幅度突变两种仿真信号为对象,分析了小波方差与小波熵在反映随机信号统计特征方面的特点;最后,以一类钻井信号为例,分别利用两种方法分析和提取了信号在强噪声环境下的脉冲特征。仿真和实例说明,相对于小波方差对尺度选择的依赖,小波熵可以综合各尺度的信息,能够从整体上更有效地提取信号特征。     

基于Gabor特征与支持向量机的字符识别系统研究

利用计算机进行字符自动识别与录入的技术对机器翻译、数据挖掘、人工智能等都有着重要的理论意义和实用价值,基于数字图像处理技术的字符识别是其中的一个重要发展方向。文章重点研究了字符特征提取和匹配识别这两个影响字符识别效果的因素,根据中文字符笔画的方向特点,选择了对图像方向特征敏感的Gabor变换作为特征提取方式,在获取字符的特征向量后,先利用最小距离分类器进行预分类,再利用最小距离分类中产生的候选样本集训练SVM分类器,识别时只需利用候选集分类器依次判决,降低了训练和识别工作量,同时提高了识别效率。实验表明,系统对网站导航字符平均识别率达94%以上,具有一定的理论意义和实用价值。