基于几何图像滤波的3D人脸识别算法

针对表情变化下的三维人脸识别问题,提出了一种基于几何图像滤波的特征提取方法,并根据样本图像滤波后的特征分布函数给出最优卷积滤波器的设计过程.首先,利用网格平面参数化方法,将人脸网格映射到边界为正四边形的平面区域内,经过线性插值采样得到具有三维形状的二维几何图像;然后,将整体几何图像切割成局部分块图像的集合,在每组局部分块图像构成的训练样本库中利用差分进化算法对滤波器进行优化设计;最后,利用训练得到的最优滤波器提取对应分块图像的局部特征并计算相似度,将相似度得分融合,即可得到最终识别结果.利用FRGC v2人脸数据库进行实验验证,结果表明,使用几何图像滤波能显著提高算法的精度和鲁棒性.     

基于Gabor滤波器和相关反馈的医学图像检索

针对医学图像检索问题,提出了一种结合Gabor滤波器和相关反馈的医学图像检索算法.首先,采用Gabor滤波器的方法对医学图像进行纹理特征提取,计算图像相似度;然后,利用相关反馈技术调整图像之间的相似度,改善图像检索过程中的人机交互性能.实验表明,通过相关反馈,该方法有效地提高了检索结果的查准率、查全率.     

基于多尺度特征提取的单目图像深度估计

在目前基于深度学习的单目图像深度估计方法中,由于网络提取特征不够充分、边缘信息丢失从而导致深度图整体精度不足。因此提出了一种基于多尺度特征提取的单目图像深度估计方法。该方法首先使用Res2Net101作为编码器,通过在单个残差块中进行通道分组,使用阶梯型卷积方式来提取更细粒度的多尺度特征,加强特征提取能力;其次使用高通滤波器提取图像中的物体边缘来保留边缘信息;最后引入结构相似性损失函数,使得网络在训练过程中更加关注图像局部区域,提高网络的特征提取能力。在NYU Depth V2室内场景深度数据集上对本文方法进行验证,实验结果表明所提方法是有效的,提升了深度图的整体精度,其均方根误差(RMSE)达到0.508,并且在阈值为1.25时的准确率达到0.875。     

基于图像特征的铜粗选过程病态工况识别

泡沫图像特征是指泡沫图像中与浮选性能相关的局部黑色水化区域大小,即局部光谱特征.针对这一局部光谱特征形状、大小无规则性,提出了一种基于多维主元分析的特征提取方法,并将提取的特征应用于铜浮选粗选过程病态工况识别.首先,描述了铜浮选粗选过程,分析了影响粗选过程的主要因素和黑色水化区域形成机理;然后,提出一种基于多维主元分析的图像局部光谱特征提取方法;最后,将基于多维主元分析的图像局部光谱特征提取算法应用于铜浮选粗选泡沫图像,并将所提取的图像特征用于铜粗选病态工况识别.工业现场数据验证了所提方法的有效性.     

融合全局和局部特征的图像特征提取方法

针对图像特征提取无法同时利用样本的全局和局部特征的问题,提出融合全局和局部特征的特征提取方法.该方法充分利用线性判别分析和保局投影算法分别在特征提取中保持样本全局特征和局部特征方面的优势,进一步提高图像特征提取效率.首先,引入全局散度矩阵和局部散度矩阵分别表征样本的全局特征和局部特征.然后,基于同类样本尽可能紧密,异类样本尽可能远离的思想,构造最优化问题.比较实验表明:与传统的主成分分析、线性判别分析、保局投影算法相比,文中方法的工作效率有一定提高.     

模糊聚类局部保存投影在视觉数据特征提取中的应用

为解决在处理和计算视觉大数据中遇到的速度瓶颈,提出了一种模糊聚类局部保存投影算法用于视觉数据的特征提取应用中。首先,通过某种方法对图像进行分割;接着,将通过统计方法对图像进行特征描述得到相应的视觉数据;然后,通过提出的模糊聚类局部保存投影对视觉数据进行特征提取;最后,通过Ada Boost对提取后的特征进行识别分类。经在国际公开的UCAS-AOD和Flower-102数据集上进行大量实验,经实验对照,结果验证了模糊聚类局部保存投影算法在视觉数据特征提取中的有效性。     

一种局部频域分析的多尺度纹理特征提取方法

在局部二进制模型和多分辨率分析的基础上,提出一种基于局部频域分析的多尺度纹理特征提取方法.对纹理图像采用局部圆形邻域作为局部模板进行局部频率变换,对各频段图像实现多分辨率分析,提取多尺度下的特征向量,结合SVM算法进行分类实验.结果证明,该方法在继承了LBP对光照因素具有的稳定性的同时,具有旋转不变性特征;利用NSCT在多尺度下进行的纹理特征提取也满足尺度不变性的需要,与其他方法相比提高了分类准确率.     

一种提取体式显微镜图像特征点的方法

精确提取标定板的特征点是体视显微镜标定的关键,其结果会影响体标定的准确性和稳定性。针对体视显微镜图像噪声大和部分图像清晰度低的问题,提出一种基于分水岭算法的标定板图像特征提取方法,利用区域信息来表征图像特征,以提高检测的稳定性。首先采用高斯高通滤波器锐化得到边缘清晰图像;然后用大津法对图像二值化,并进行形态学腐蚀,接着采用分水岭算法提取图像特征区域,最后通过求取区域几何重心来获取特征点。实验结果表明该特征提取方法具有较强的稳定性。     

两级2维局部判别嵌入特征提取的SAR图像识别方法

提出一种基于两级2维局部判别嵌入(2DLDE)特征提取方法,并将其应用于SAR图像目标识别.该方法以矩阵的形式处理单个样本数据,对SAR图像采用两级特征提取,先后对图像矩阵从行列两个方向进行投影变换,避免了LDE方法将图像数据转化为向量带来的维数灾难和小样本问题,同时增强了特征判别性.结合相应的图像预处理过程和分类方法,应用两级2维局部判别嵌入特征提取方法对MSTAR SAR图像数据进行实验,证明了该文方法的有效性和优越性.     

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。     

基于特征融合方法的车型识别研究

车辆音频信号具有复杂的特征,单一特征提取方法不能全面反应该特点。为了使提取的音频信号特征能更好地反映车辆原始信号,本文提出了将已有的短时能量(ENERGY)、短时傅里叶变换（STFT）及梅尔倒谱系数（MFCC）特征提取方法进行融合的方法,依据支持向量机（SVM）的分类识别算法,达到车辆识别的目的。实验表明,提出的组合方法优于单一提取方法,实现了提高识别率的目标,其中,ENERGY+MFCC组合方式效果最好。     

基于路标的智能车辆定位

为解决智能车辆在城市环境中的定位问题,使用激光雷达检测和提取圆柱形路标的中心位置,并与已知地图进行数据关联;以CyberC3智能车辆为移动平台,建立了车辆运动模型和传感器测量模型,使用扩展卡尔曼滤波算法对激光雷达和编码器数据进行融合,计算车辆的全局位姿.实验结果证明该方法可以获得较高的定位精度,解决了车辆自主导航的关键问题,并可推广应用到基于自然特征的全局定位.     

基于改进的局部方向模式人脸表情识别算法

针对LDP利用Kirsch算子计算8方向的边缘响应值并排序,特征提取速度慢的问题,提出了一种改进的分解局部方向模式DLDP(divided local directional pattern)特征提取方法。将Kirsch算子的8个方向掩模分成2个子方向掩模再分别计算边缘响应值,获得2个编码(DLDP1和DLDP2),级联两个编码的直方图得到表情特征DLDP。然后利用主成分分析法(PCA,principal component analysis)降维处理。最后用支持向量机进行表情识别,在JAFFE数据库上的实验表明,本文方法与近几年效果较好的特征提取算法相比,不仅缩短了特征提取的运算时间,而且提高了识别率。     

从正面车辆图像中识别车型的中层特征表示方法

为有效识别正面车辆图像中的车辆类型,提出了一种车辆中层特征表示方法. 该方法以SIFT特征为底层特征,建立两类中层特征:结构特征分布和表观特征分布. 结构特征分布是对SIFT特征在图像中位置信息的统计,描述车辆不同部分之间的相对位置关系,在不同类车辆之间以及车辆与背景之间具有较强的判别力;表观特征分布是对SIFT特征本身的统计,描述车辆的局部表观信息,对光照变化和背景干扰十分鲁棒. 利用多核学习方法融合两类中层特征,进而识别车辆类型. 实验结果表明,该方法在光照变化和有背景干扰等复杂情况下表现出良好的车型识别性能.      

滤波器的设计优化及Matlab实现

滤波器是一种具有频率选择性的电路,其设计的基本的步骤分为逼近和实现.本文详细介绍了滤波器的设计方法,通过用Matlab来实现和优化一个模拟三阶低通切比雪夫滤波器,从而获得所需滤波器的传递函数,为进一步电路设计和实现提供了一条有效的方法.通过实例分析可以看出,这种方法可以解决理论设计和实际中的诸多问题,通过程序仿真是完全满足设计要求的.     

基于系统响应的履带车辆路面识别方法

为提高履带车辆对不同路面适应能力,基于多体动力学仿真平台建立履带车辆及多种路面动力学仿真模型.通过履带车与路面模型的行驶仿真,采集车体质心动力学响应时域信号,并应用小波变换分解该信号.采用距离评估技术提取上述分解信号的敏感特征向量,利用BP神经网络基于上述敏感特征向量提出路面识别方法.搭建小型履带模型车测试系统,使模型车行驶于实际路面并进行现场测试,采集测试过程中履带模型车车体质心、负重轮及履带板动力学响应时域信号,对提出的路面识别方法进行验证.结果表明,该路面识别方法识别精度达到99%,该方法对路面类型具有高度识别能力.     

基于局域判别基空间能量的特征提取

针对模式识别中如何提取信号有效特征的问题,对信号进行小波包分解,求取小波包局域判别基,提出求取局域判别基的各子空间的能量,形成特征矢量的特征提取方法。利用Fisher准则函数进行特征选择,得到识别特征矢量。在水声模式识别实例中应用此方法提取特征矢量进行分类实验,取得良好的分类效果,验证了该方法的有效性。     

关联维估计在舰船辐射噪声特征提取中的应用

为有效利用舰船辐射噪声的混沌特性,提取其混沌特征来对目标进行分类识别,采用了一种集相空间重构技术和关联维数拟合估计为一体的系统的特征提取方案,并成功应用于对舰船辐射噪声的特征提取.首先采用平均互信法和虚假最近邻点比例确定混沌时间序列相空间重构两个重要参数,给出了关联维数的计算方法,并提出用最小二乘曲线拟合,准确估计出关联维数结果.通过不同类别一定样本数量的实测数据计算它们的关联维特征参数,仿真结果表明该方法提取的特征参量具有很好的可分性,为下一步对舰船目标的分类识别打下基础.     

基于矩阵模式的局部子域最大间距判别分析

矩阵模式的Fisher线性判别准则(MatFLDA)作为近几年矩阵模式下的经典特征提取方法被广泛地加以研究和运用。然而MatFLDA方法作为全局判别准则一定程度上忽视了样本空间内在的局部结构和局部信息。在矩阵模式下,引入局部加权均值(LWM)并结合最大间距判别分析(MMC),提出一种具有局部学习能力的有监督的特征提取方法:基于矩阵模式的局部子域最大间距判别分析(Mat-LSMMC),提高了MatFLDA方法的局部学习能力,具有较强的特征提取能力。通过测试人造、真实数据集来表明所提方法的优势。     

一种非刚性三维模型的尺度不变局部特征提取方法

提出了一种具有尺度不变性的非刚性三维模型局部特征提取方法,即基于局部多值模式的热核特征（local multilevel pattern based heat kernel signatures,LMP-HKS）.首先设计了一种适用于一维信号的基于局部多值模式的编码方法;然后通过对HKS特征的对数差分结果使用局部多值模式来计算特征直方图向量,以获得局部特征向量.该特征不仅保留了HKS特征的等距不变性、信息完备性及稳定性等优良特性,而且具有尺度不变性.与同样具有尺度不变性的SI-HKS特征相比,LMP-HKS特征对于非刚性三维模型的局部形状结构具有更强的描述能力.大量非刚性三维模型检索的实验结果验证了该局部特征的有效性.