一种新的基于DCT变换的人脸表征

DCT变换是一种与KL变换非常相似的次最优变换算法.由于它独立于信号量,并且在维数下降、特征提取方面都非常接近经典的KL变换算法,因此DCT变换已经适用于模式识别领域.文章针对人脸图像,基于DCT变换,提出了一种融合整体DCT变换和分块加权DCT变换提取人脸图像的整体特征系数和局部特征系数,用于人脸表征的新方法.实验结果表明,本方法无论是在识别率还是在时间性能方面都优于传统的KL变换.     

基于DCT的图块数字水印技术

本文提出一种数字水印的生成、管理及检测算法 ,利用水印控制码对生成的数字水印图像加以控制 ,产生 8× 8的小图块 ,每一块只可选两种颜色之一 ,在检测时充分利用该特性 ,使检测结果准确 ,实现简单 ,具有较强的抗JPEG压缩鲁棒性。     

基于特征提取的实时交互式三维人脸表情动画研究

动漫产业的发展带来了三维动画制作技术的发展,而人脸表情动画制作是决定动画质量的关键因素。文章在分析当前三维人脸表情动画设计存在问题和发展趋势的基础上,提出基于特征提取的实时交互式三维人脸表情动画设计方法,对三维动画中的人脸表情动画进行了有益的探索。     

人脸视图象的特征提取与恢复

给出了能对正视图象和斜视图象同亲有效地进行特征点的提取的一些新算法，建立了人脸斜视图象的数学模型，对于斜视了一定角度的人脸图象提取出一些比较明显的特征，并通过查阅标准数据库，对特征向量进行恢复，找出最佳匹配的标准图象，最后给出了实验结果。     

标准正面人脸图象的特征提取

人脸的识别技术（ＦＲＴ）是当前模式识别领域的一个热点课题,人脸特征的自动提取是人脸自动识别过程中至关重要的一步,文中采用基于人脸几何特征的方法,设计一个初步的自动人脸特征提取系统,首先通过改进后的边缘检测和阈值技术在头肩型图象中找到头部轮廓,再利用“三停五眼”的标准进一步确定五官大概的位置,最后提取出７个有效的特征点,本系统建了一个包含５０个人脸图象的数据库,实验结果表明这种方法可以有效地获取头部轮廓一人脸特征点。     

基于曲率和纹理信息的三维人脸特征提取

针对目前三维人脸特征提取方法对表情很敏感的缺陷,通过借鉴曲面曲率生动描述人脸形状的特点和人脸特征区域纹理不受表情影响的特点,提出了一种基于曲率和纹理信息的三维人脸特征提取方法。实验分析说明该方法有效利用了三维人脸的深度信息和人脸纹理对表情和姿态不敏感,具有较好的准确性和鲁棒性。     

基于DDCT与LDA的人脸特征提取方法

提出一种基于分块离散余弦变换(DCT)和线性鉴别分析的人脸特征提取方法。该算法对人脸图像进行DCT变换,根据图像块位置和能量分布选择不同的DCT高低频分量构建特征向量,再线性鉴别变换降低特征维数,提高特征的鉴别能力,并利用分类器进行特征的分类与识别。人脸库上的仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于DCT的数字水印的嵌入和提取

离散余弦变换（DCT）的这种频域算法能实现数字水印的嵌入和提取,然后对嵌入水印后的载体图像进行加噪、剪切、滤波等攻击实验,能够证明嵌入水印后的图像有较强的鲁棒性,进而说明数字水印技术的实用性．     

基于DCT域的数字水印潜入算法研究

文章主要对数字水印的一种变换域——DCT(离散余弦变换域)算法做了介绍,并对水印的潜入做了Matlab的仿真实验。通过实验说明,DCT算法在水印信号的不可见性和图像信号的鲁棒性上均能得到较好的结果,具有实用性。     

基于AdaBoost和LLE的视频人脸特征提取研究

特征提取是生物特征识别的关键环节.本文提出了一种基于AdaBoost和LLE的视频人脸特征提取方法.其大致思路是用VFW技术对视频图像进行采集、接着将AdaBoost算法对采集的图像进行人脸检测,最后应用LLE算法对检测到的人脸图像进行降维并提取出特征.项目实践表明,该方法具有便捷性、实用性和有效性.     

一种基于DWT和DFT的数字图像水印算法

提出了一种基于小波变换和离散余弦变换的数字图像水印算法.此算法首先对原始图像进行一级小波分解,再对其低频系数进行离散余弦变换,调整DCT中频系数的相对值,最后把由{-1,1}组成的伪随机序列嵌入其中.试验结果显示,此算法对JPEG压缩、gauss噪音有较强的鲁棒性.     

一种基于四维离散余弦变换的视频编码方法

为有效地去除Y,U,V3帧之间内在的相关性,提出了一种基于四维离散余弦变换理论的彩色视频压缩编码方法。该方法将彩色视频放在四维数学模型中考虑,将彩色视频的图象宽度、图像高度、彩色空间的3帧（Y,U,V）,以及视频序列的连续3帧分别看作四维数学模型中的“四维”,利用四维离散余弦变换去除彩色视频中图象的相邻像素之间、Y,U,V3帧之间、以及视频序列相邻帧之间的相关性,并结合矢量量化进行压缩。实验结果表明,利用该方法对“Miss America”彩色视频进行压缩编码,在同等信噪比的条件下,可获得比标准MPEG-2压缩编码方法约4倍的压缩比。     

基于Gabor特征和EHMM的人脸识别方法

针对传统人脸识别方法在受到表情、姿态和光照等影响时存在鲁棒性差的问题,提出了一种改进的人脸识别方法.在特征提取上,该方法首先提取人脸的Gabor特征,接着利用DCT(discrete cosinetransform)压缩使得相似特征得到聚合,最后利用PCA(principal component analysis)分别...     

基于Gabor特征和EHMM的人脸识别方法

针对传统人脸识别方法在受到表情、姿态和光照等影响时存在鲁棒性差的问题,提出了一种改进的人脸识别方法。在特征提取上,该方法首先提取人脸的Gabor特征,接着利用DCT(discrete cosine transform)压缩使得相似特征得到聚合,最后利用PCA(principal component analysis)分别筛选出最能够代表人脸各个区域的DCT系数。在识别方法上,该方法采用了嵌入式隐马尔科夫模型(embedded hidden markov model,EHMM),并基于人脸的认知结构信息对嵌入式隐马尔可夫人脸结构模型进行了改进。对比实验结果表明,该方法识别率高,复杂度低,并具有较好的鲁棒性,易于在工程上应用。     

基于多分辨率分析和改进离散余弦变换的音频水印算法

提出了一种基于多分辨率分析的音频水印算法.首先通过对音频信号进行小波分解得到信号的时变低频分量,然后通过扩频和改进离散余弦变换将水印信息分散嵌入低频分量;最后通过误差修正获得较高的水印提取准确率.该算法增大了水印信号的嵌入量,在保证水印安全性和隐蔽性的同时,对常见的信号处理还具有较好的鲁棒性.     

一种基于小波变换的鲁棒水印算法

 提出了一种基于小波变换和余弦变换的鲁棒水印算法.此算法首先对原始图像进行一级小波分解,再对其低频系数进行离散余弦变换,调整DCT中频系数的相对值,最后把由{-1,1}组成的伪随机序列嵌入其中.试验结果显示,此算法对JPEG压缩、高斯噪音污染有较强的鲁棒性.     

基于PCA与ICA的人脸识别算法研究

ICA是一种基于数据高阶统计信息的有效的数据独立特征提取技术,它能够更好地表示人脸的局部特征,ICA是PCA从二阶统计分析向高阶统计分析的拓展.本文提出了一种加权融合这两种技术的人脸特征提取算法,并结合不同的相似性度量进行了人脸识别实验.结果表明,该方法比用一种单独的特征提取方式识别率要高.     

基于子图特征组合的人脸识别技术研究

提出了一种基于子图特征组合的人脸特征提取方法,并结合BP神经网络给出一种人脸识别模型.模型首先将人脸图片分割为子图,然后对每个子图进行离散余弦变换并选择最大的余弦系数表示该子图,最后将这些系数组合为向量作为整幅图像的特征.我们选择BP神经网络作为人脸识别模型中的分类器,并通过实验优化相关参数.基于ORL数据库的模拟实验表明,所提出的特征提取算法是有效的,并且模型具有较高的识别率.     

基于统计特征融合的人脸识别

从理论上分析了PCA分析的主元特征向量仅仅表示了图像的整体信息,不能表示图像的微小变化,而非零最小特征向量仅仅反映了图像的细微变化,将主元特征向量和非零最小特征向量进行有机的结合,并用于人脸统计识别. 试验结果表明,本文介绍的方法比PCA的人脸识别方法优越, 在一定程度上克服了人脸姿态表情的影响.