基于 Zernike 矩的边缘检测方法

提出了一种基于Zernike矩的边缘检测方法.根据建立的四参数边缘模型,利用Zernike矩的性质导出了边缘参数和矩的关系,通过求矩得到边缘参数.所提出的方法可以达到子像素级检测精度,对噪声不敏感,具有良好的稳定性.     

基于Zernike矩的边缘检测方法

提出了一种基于Ｚｅｒｎｉｋｅ矩的边缘检测方法,根据建立的图参数边缘模型,利用Ｚｅｒｎｉｋｅ矩的性质导出了边缘参数和矩的关系,通过求矩得到边缘参数,所提出的方法可以达到子像素级检测精度,对噪声不敏感,具有良好的稳定性。     

基于Zernike矩和BP神经网络的纹理分割

提出了一种基于Zernike矩和BP神经网络的纹理分割方法.对图像的每个像素,选择一个窗口,计算该窗口内的Zernkie矩,然后通过非线性变换器将得到的矩值转换成纹理特征;选择BP神经网络作为分类器,将图像的每个像素得到的n维特征向量输入BP神经网络进行分类,最后将结果标注在原图像上.和基于Legendre矩的纹理分割结果相比,基于Zernike矩的纹理分割可以降低分割错误率.     

基于Zernike矩特征的FCM-RBF神经网络图像分类器

针对交通监控图像识别精度较差的问题,设计一种基于径向基(radial-basis)函数神经网络的图像分类器.该分类器利用Zernike矩噪声敏感度较小、形状特征稳定性好的特点,构建四阶矩的特征向量,用于特征提取;利用自适应模糊聚类方法,解决径向基函数神经网络隐层节点数不确定的问题.仿真分析表明,该分类器与基于改进的快速模糊C均值聚类算法的Back Propagation网络分类器和径向基函数神经网络分类器相比具有更高的识别率,与改进的粒子群优化模糊C均值聚类算法的径向基函数神经网络分类器相比具有相近的识别率,但其计算复杂度较低.仿真实验结果表明,该方法具有较好的分类能力及较高的计算效率.     

基于NSCT和伪Zernike矩的人脸识别

为了提高光照条件下人脸识别系统的识别率,提出了一种非下采样Contourlet变换和伪Zernike矩相结合的人脸识别新算法.该算法首先利用软阈值去噪方法在Lambertian光照模型中提取人脸的光照不变成分,然后计算其伪Zernike矩向量作为人脸的分类特征.在Extended YaleB和CMU PIE人脸库上的实...     

一种基于特征点和伪Zernike矩的数字图像水印算法

利用墨西哥帽小波尺度交互的方法提取了图像的特征点,并以特征点为圆心的圆盘中选取部分伪Zernike矩嵌入水印.仿真试验证明,这种基于图像特征点和伪Zernike矩的第二代水印算法.可以抵御剪切攻击和旋转攻击,对频域操作也具有一定鲁棒性.     

基于Hu矩和Zernike矩的文字识别

在研究Hu矩和Zernike矩的基础之上,提出一种基于Hu矩和Zemike矩的文字识别方法,在采集的文字图像中提取Hu矩和Zernike矩特征,利用K近邻的分类方法进行分类,理论和实验表明,该识别方法具有很强的抗图像平移、拉伸和旋转识别能力,其中Zemike正交矩由于其正交性在具有较高的识别能力的同时,还具有很强的冗噪能力。     

基于Zernike矩的图象识别

分析了Zernike矩的旋转不变性特征 ,并将其应用于旋转目标的识别。由于Zernike矩可以构造任意高阶矩 ,所以Zernike矩的识别效果优于其他方法。因而Zernike矩在旋转目标识别中具有广泛的应用前景     

Zernike矩的快速算法

给出了Zernike矩求解的一种快速算法 .利用Zernike多项式迭代性质 ,找出了Zernike正交矩之间的内在关系 ,这样 ,高阶的Zernike矩可由低价的Zernike矩求出 ,再在Chan等人提出的关于一维几何矩有效算法的基础上 ,得出了一种快速算法 .与已有方法相比 ,该算法大大减少了求解过程中的乘法次数 ,降低了计算复杂度 ,从而提高了运算速度和效率 ;并可以有效用于模式识别、图像分析及重建等领域中     

基于图片特征与人脸姿态的人脸识别方法研究

针对人脸识别中在非限定条件下（如背景、光照等因素发生变化时）人脸多角度多姿态识别精度低的问题与现有基于识别模型的方法无法快速更新人脸类别,提出了基于图片特征与人脸姿态的识别方法,通过对人脸姿态的识别,最大程度的匹配人脸数据库中的人脸信息,使用VGG16卷积神经网络训练模型提取图片特征,生成特征向量,再使用支持向量机分别训练提取出的特征,与人脸数据库中信息进行比对,从而精确识别人脸。通过在Pubfig与FERET人脸库上实验结果表明,所采用的算法精度较高。     

基于卷积神经网络的猪脸特征点检测方法

针对牲畜面部识别在养殖行业广泛需求的问题, 提出一种基于卷积神经网络的猪脸特征点检测方法, 解决了猪脸特征点难检测的问题. 首先, 采集猪面部数据并进行特征点标注, 使用新的采集方法以解决猪口部通常不可见的问题; 其次, 对猪脸数据和人脸数据进行结构计算, 匹配相似度较高的猪脸和人脸, 构建猪脸人脸匹配数据集; 再次, 利用匹配数据集训练TPS(thin plate spline)形变卷积神经网络, 得到形变后的猪脸数据集以适配人脸特征点检测模型; 最后, 使用形变猪脸数据集对人脸特征点检测神经网络模型进行微调, 得到猪脸特征点检测模型. 实验结果表明, 用该方法进行猪脸特征点检测, 错误率仅为5.60%.     

基于全卷积神经网络的多尺度人脸检测

如何快速而准确地定位到人脸,针对这个问题,提出了一种基于全卷积神经网络的多尺度人脸检测方法.首先用全卷积层替换VGG网络中的全连接层,然后用二分类代替分类层,最后进行该算法下的人脸检测,通过对待检测的图片进行多尺度变换并将其输入到全卷积神经网络中,得到相应的概率矩阵,人脸图框通过非极大值抑制法获取.试验结果表明,该算法的准确率较高,检测时间短,性能较好.     

小波和神经网络在人脸光照校正中的应用

提出一种基于小波和神经网络的人脸光照校正算法, 它 充分结合了小波的多分辨分析和BP神经网络的自适应学习和良好推广能力的性质, 对人脸进行光照校正. 理论和实验证明, 本方法能有效解决人脸检测和识别中的光照校正问题, 使不同光照条件下的人脸检测和人脸识别性能得到很大提高. 本方法还具有鲁棒性好、 适应面宽的特点.     

基于多层特征深度融合的卷积神经网络人脸识别方法

针对传统神经网络在人脸图像的训练过程中没有将高低卷积层信息进行融合,为充分利用图像各层特征信息,提出一种基于三层特征融合的全连接卷积神经网络模型,算法将原有网络最后三层特征结合,并将提取的特征信息与最后一层全连接层结合,从而增加了浅层特征的表达,加强了深层特征的提取效果,促使改进后的卷积神经网络提取的信息更加完备;同时将损失函数和中心函数加权联合,以提高人脸图像的识别率和区分性.在CASIA-webface人脸数据库进行的实验结果表明,改进后的网络模型识别率达到98. 7%,优于DCNN等算法,并将训练好的网络模型应用到YALE、PERET、LFW-A等人脸库上,相比其他方法识别率都有所提升.     

一种基于进化神经网络的入侵检测实验系统

参照MIT Lincoln实验室的入侵检测实验方案,建立了一个基于Linux主机的入侵检测实验环境,提出了相应的入侵特征选择方案,并应用进化神经网络检测入侵,实现了对多种攻击的实时特征抽取及检测。实验表明：系统设计合理,特征抽取及检测方法有效,能较好地检测已知和未知入侵。     

利用颜色信息的人脸检测方法

提出一种利用颜色信息的人脸检测方法,首先把输入的彩色图像从ＲＧＢ转换到ＹＩＱ颜色空间,提取与人的肤色相关的Ｉ分量图像,通过对整幅Ｉ分量图像进行尺度变化和窗口扫描,解决待测人脸的位置,大小不同问题,实现平移不变和尺度不变。然后对Ｉ分量图像进行门限化处理。     

Rotation, Scaling and Translation Invariant Blind Image Watermarking Scheme Utilizing Zernike Moments

A novel adaptive blind image watermarking scheme resistant to Rotation, scaling and translation （RST） attacks is proposed in this paper. Based on fuzzy clustering theory and Human visual system （HVS） model, the spread spectrum watermark is adaptively embedded in Discrete wavelet transform （DWT） domain. In order to register RST transform parameters, a hierarchical neural network is utilized to learn image geometric pattern represented by low order Zernike moments. Watermark extraction is carried out after watermarked image has been synchronized without original image. It only needs a trained neural network. Experiments show that it can embed more robust watermark under certain visual distance, effectively resist Joint photographic experts group （JPEG） compression, noise and RST attacks.