一种模块化神经网络的人耳识别方法

提出了一种基于模块化神经网络的人耳识别方法。对人耳图像进行一系列的预处理后,采用PCA方法对图像进行特征提取。构建了模块化神经网络模型,并用分层遗传算法对该模型进行优化,选择训练阶段样本和测试阶段样本对人耳图像进行训练和测试,得出识别率。实验结果表明,基于模块化神经网络的人耳识别相对于传统的神经网络优化了设计参数,得到最优体系结构,提高了人耳识别率。     

基于多模板匹配的外耳检测方法

外耳检测定位是人耳识别的一个重要环节,提出了一种基于多模板匹配的人耳检测算法。首先通过手动方法生成多个不同长宽比的耳朵模板,然后在侧脸图像中检测人耳的存在,并获得它们的位置、大小等信息。在模板匹配过程中应用改进的遗传算法作为图像匹配中的搜索策略,避免了遍历搜索的费时费力,又克服了随机搜索的盲目性和不稳定性。实验结果表明,该算法具有运算量小,定位精确等优点。     

基于多模板匹配的外耳检测方法

外耳检测定位是人耳识别的一个重要环节,提出了一种基于多模板匹配的人耳检测算法.首先通过手动方法生成多个不同长宽比的耳朵模板,然后在侧脸图像中检测人耳的存在,并获得它们的位置、大小等信息.在模板匹配过程中应用改进的遗传算法作为图像匹配中的搜索策略,避免了遍历搜索的费时费力,又克服了随机搜索的盲目性和不稳定性.实验结果表明,该算法具有运算量小,定位精确等优点.     

基于三维人耳形变模型的三维人耳重建

基于对已有三维人耳重建工作和形变模型理论的研究,充分结合人耳自身的结构特征,提出了一种新的三维人耳重建方法——基于人耳形变模型的方法.首先使用中垂线法完成了外耳轮廓特征点的定位;提出分级三角网格法,解决了样本耳基于生理特征的稠密对应问题;再借鉴广义普鲁克分析的思想,在三维空间内实现了精确全自动的三维人耳形状对齐;最后训练得到了三维人耳形变模型.所提方法只需一幅二维图像,即可获得足够稠密的三维人耳模型.在UND三维人耳数据库和USTB三维重建人耳数据库上的大量实验证明所提方法的有效性和优越性.     

改进的核极限学习机定位算法

针对神经网络无线定位方法,存在训练耗时长,定位结果易受噪声干扰的问题,提出了一种改进的核极限学习机无线定位算法。采取在同一位置进行多次测量的方法得到训练数据;把同一位置测得的数据划分为一个样本子空间并提取样本子空间的特征,以样本子空间的特征代替原来的训练数据;利用矩阵近似及矩阵扩展的相关理论改进核极限学习机算法;将处理过的训练数据利用改进的核极限学习机进行训练,得到定位预测模型。仿真结果表明,在相同数据集下,改进的核极限学习机训练用时短、定位速度快;在相同噪声干扰情况下,此算法定位预测误差小。经验证,该算法不但能提高网络的训练速度、定位速度,还能有效地降低噪声的干扰,提高定位精度。     

基于局部特征和稀疏表示的鲁棒人耳识别方法

作为图像局部特征区域的有效描述方法,局部二值模式是目前对二维图像最有效的纹理分析特征之一。本文提出了基于局部二值模式特征的稀疏表示人耳识别方法。该识别算法首先提取训练人耳图像的局部二值模式特征描述子作为稀疏表示的字典,然后将测试样本的局部二值模式特征描述子表示为字典中所有局部二值模式原子的稀疏线性组合,最后通过求解稀疏表示模型得到稀疏编码系数,根据测试人耳图像的重建误差进行识别。在UND-J2人耳库和USTB人耳库上的实验结果表明,基于局部二值模式特征的稀疏表示人耳识别方法对人耳图像光照变化、姿态变化以及人耳遮挡具有更好的鲁棒性,实现了更高的识别率。     

基于多尺度图像融合的新闻视频文字区域检测定位算法

针对新闻视频中的文字区域检测定位问题,研究了如何快速有效地检测新闻视频中的文字区域,用以实现自动视频检索。为克服视频中文字大小不一的难题,根据视频图像中文字区域特征有别于背景区域的特点,提出了一种基于多尺度图像融合的新闻视频文字区域检测定位算法。算法主要采用训练和学习两个步骤,首先对人为收集的含字符样本与不含字符样本进行小波特征和局部二值模式等特征提取,并完成SVM分类器训练,获取分类器;然后对测试视频帧进行多尺度的遍历检测,并融合检测结果,获取每帧的文字区域。实验结果表明,与前人提出的基于边缘检测的方法相比,算法具有明显优越性,在定位准确度上有较大提高,同时还能克服视频帧之间的快速变换,具有一定的实用意义。     

基于Haar与MB-LBP特征的车牌检测算法

针对传统AdaBoost算法中训练耗时及权值扭曲现象,提出了一种融合Haar和MB-LBP特征的车牌检测算法.首先,分别计算使得分类误差最小的Haar与MB-LBP特征,经比较2种特征的误差,选择最优的特征构成弱分类器,并利用AdaBoost算法将各弱分类器进行有效的级联;其次加入了权重阈值,调整了样本权值的更新规则,避免了训练过程中权值扭曲现象.该算法用于检测图像中的数字0～9,利用非最大抑制合并检测到的数字区域,通过车牌的灰度跳变特征过滤候选区域,更精确地定位车牌.实验表明,该方法有效地缩短了训练时间、减少了特征的个数、避免了训练中出现的权值扭曲现象、检测率较高且误检率较低.     

一种基于Adaboost算法的人脸检测

针对经典Adaboost算法存在训练速度缓慢、检测结果过分依赖训练样本集的现象,提出一种改进的人脸检测算法.该算法在原有Adaboost算法的基础上,利用特征约简来提高训练速度,引入样本扩张、多分辨率搜索等策略来提高检测效率.算法还在一定程度上解决了遮挡、旋转、光照对人脸检测带来的影响等问题.实验结果表明:该方法具有较快的训练速度和良好的检测性能.     

基于支持向量机的预应力T梁压浆质量无损检测

利用超声波透射法对预应力T梁束孔管道的压浆质量进行无损检测,并采用以高斯函数为核函数的支持向量机模式识别技术对检测数据进行自动缺陷识别。在检测过程中,首先采用超声波透射法对T梁的压浆质量进行无损检测,接着建立SVM训练和测试样本库,利用该样本库训练得到SVM模型,最后用该模型对检测数据进行缺陷识别,经对识别结果进行开窗验证。研究结果表明:采用支持向量机算法识别结果准确、可靠;与人工神经网络算法相比,支持向量机算法在训练速度、可靠性等方面都表现出了优越的性能。