自适应主元提取算法在人脸图像特征提取中的应用

以统计主元分析为理论依据,研究了自适应主元提取（APEX）算法,并揭示了该算法的网络模型与统计模式识别之间的密切联系。最后,将APEX算法运用于ORL人脸数据库的特征提取中。仿真结果表明,APEX算法在人脸识别中是一种有效的特征提取方法。     

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.     

基于纹理分析的图像形貌特征提取

讨论了纹理分析的统计法、结构法、模型法以及空间／频率域联合分析法等四种主要方法的优缺点及各自的适用性，对近年来这些方法在图像形貌特征提取方面的应用进行了归类和初步的总结，重点介绍了一些新的发展，探讨了存在的问题和发展方向。     

基于多特征融合的图像特征提取方法

本文提出了一种多特征融合的图像特征提取方法,针对彩色图像从颜色特征、纹理特征以及区域形状特征等几个方面抽取特征向量,更多的保留图像的各种信息。并通过实验对本算法进行验证分析,用该方法表示图像特征时,最后的图像区域数是影响特征表示的关键因素,所以图像区域数的确定应该根据情况动态决定。     

基于MDL形状模型的医学图像分割

主动形状模型是一种有效的图像分割方法,但在建立模型的过程中需要从训练集中建立满足对应关系的轮廓采样点集合.传统采用手动标定的方法工作耗时,且充满主观性,不能向三维空间拓展.文章使用了一种自动的方法,通过构造基于最小描述长度准则的目标函数,获得最优化意义上的点分布模型,然后建立主动形状模型,该方法提高了建模的效率并具有客...     

一种图像细化算法及其在医学图像中的应用

提出一种具有较高准确度的细化算法。通过基本细化和优化等步骤,该算法抽取的骨架相当接近理想的骨架。还讨论这种细化算法在人类染色体图像处理中的应用。     

基于主分量分析的形状特征提取及识别研究

主分量分析(PCA)是统计学中分析数据的一种有效的方法,可以将数据从高维数据空间变换到低维特征空间,因而可以用于数据的特征提取及压缩等方面。在该文的形状识别系统中,用PCA法提取图像的形状特征,能够较好地满足识别层的输入要求。在识别层研究了3种识别方法:最近邻法则、BP网络及协同神经网络方法,均取得了满意的实验效果。     

医学图像数据挖掘与特征提取方法研究

在医学图像特性分析基础上,对医学图像的特征提取及数据挖掘热点进行了研究.根据CT、MRI图像的边缘提取、组织分割、立体重建和检索等方面的应用需求,重点分析了基于定性与定量的特征表示,及有效的灰度直方图和灰度共生矩阵的特征选取方法;通过对医学图像数据挖掘的相似性搜索、特征关联规则挖掘、多维分析及分类聚类方法的研究,提取了一种医学图像数据挖掘实施步骤,希望在医学与数据挖掘方法结合方面,对医学诊断、数据分析有一定的贡献或帮助.     

基于图像特征的智能肺癌识别

提出一种基于图像特征进行计算机辅助医学诊断的智能算法。该算法使用神经网络技术有效地从彩色细胞切片图像中识别出肺癌细胞。首先，通过图像预处理和图像分割技术提取出切片图像中细胞的形状和颜色特征。接着，将这些图像特征输入训练好的肺癌分类识别神经网络，智能地识别出肺癌细胞。     

基于内容的医学图像分类研究

基于内容的医学图像分类是一个复杂的非线性问题,分类器的性能主要取决于提取的特征和模式识别算法。讨论了医学图像基本特征提取方法和多特征融合技术的发展,以及常用的模式分类算法。最后指出了支持向量机在医学图像分类中应用时需要解决的问题。     

基于代数方法的图像特征抽取和识别

该文对文献（３）中的相似度计算了改进,用低维矩阵替代高维矩阵进行计算,先证明没有改变原有图像矩阵的相似度,然后用新方法和原方法解决一组人脸图像识别问题,实验结果表明,新方法大大减少了计算量,又能保持稳定的识别率,具有较高的识别效果。     

港口目标特征提取与识别

港口目标的识别包括两个方面：识别港口轮廓和识别轮廓两侧的港口纹理,轮廓链码表示轮廓的走向及轮曲线的曲率,经过自适应平滑后由波变换的极大值检测得到角点,即大曲率点,港口轮廓的基元是一种连续四个角点的结构,基元的识别取决于这些角点有关的三个特征,这些特征只与角点的角度正负性质有关。     

图像特征提取研究

图像特征提取是图像识别的关键步骤,图像特征提取的效果如何直接决定着图像识别的效果.如何从原始图像中提取具有较强表示能力的图像特征是智能图像处理的一个研究热点.本文旨在介绍各种图像特征提取方法的基本思想、特点和研究发展现状,以引起国内学者的进一步关注.     

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.     

基于复杂网络和图像轮廓的形状识别方法

基于轮廓的图像识别方法具有过程简单、识别效率高等特点.但随着人脸表情变化、光照强度以及遮挡等因素的改变,提取图像轮廓形状的难度增大,从而使方法的有效性受到影响.本文提出一种基于复杂网络和图像轮廓的形状识别方法,通过提取形状图像的轮廓点,建立相应的复杂网络模型,计算相关参数来识别图像.实验表明,该方法具有对轮廓图精确度依赖性低、复杂网络规模小、阈值参数少、能有效适应边界形状改变等优点.     

基于形状特征的图像配准

针对图像配准,提出了一种高效的配准方法,结合小波变换与传统的配准方法,检测形状的轮廓,利用小波分解后的系数分层提取图像形状信息,并进行由粗到细的逐次配准,然后利用最小距离函数对两轮廓进行判别,减少了计算量,得到了高精确的配准结果,有效地提高了配准效率。     

基于角点的形状分析

形状分析首先要解决的是它的形状表示,它至少需要达到两个目的:特征提取(形状描绘子)和数据压缩.付里叶描绘子是人们常用的一种形状描绘子,但这种方法计算量太大,数据压缩也很有限,特别是归一化处理非常麻烦,因而使它的应用受到限制.多边形拟合是人们常用的另一种方法,文献[3]提出了一种强有力的分裂合并算法,但这种方法处理速度很慢,在对速度要求较高的实时系统中难以得到应用,另外,当两个相似形状的多边形逼近的多边形边数不同时,即使采用动态程序的方法进行多边形比较也很麻烦.可以看到,用多边形近似描述平面封闭曲线时,多边形的顶点,即两直线段的交点,应该对应于平面封闭形状的角点,而多边形和它的顶点确定是相似的,也就是说,一组角点能唯一地确定一多边形,反之,一多边形也唯一地确定了一组角点,因此,形状的描述也可以用一组角点来近似表示.     

直喷汽油机喷雾图像特征提取方法

为解决可视化燃油喷射图像采集系统的喷雾图像对比度低、 边界雾化不清晰的问题, 提出了一种基于均 衡化直方图自适应求取阈值的二值化和图像特征检测算法。 该算法根据对比度增强后的喷雾图像的直方图性 质, 自适应求取二值化阈值, 通过自动检测喷嘴位置、 喷雾图像最外侧切线以及喷雾最远点位置, 确定喷雾贯 穿距离和喷雾椎角, 然后通过计算得到喷雾图像这两个特征参数, 并对喷油全过程采集的 25 幅图像进行处理。 实验结果表明, 该方法能较清晰准确地提取喷雾图像轮廓, 喷雾贯穿距离和喷雾锥角两个特征参数的变化趋势 和理论值具有良好的一致性。