基于正交矩模糊和仿射混合不变量的图像识别算法

为了识别含有模糊和仿射混合形变的图像,提出了一种新的基于正交矩模糊和仿射混合不变量的图像识别算法.该算法首先使用归一化方法构造了基于Legendre正交矩的仿射不变量,并结合Legendre正交矩的模糊不变量提出了Legendre正交矩的模糊和仿射混合不变量;然后将该混合不变量作为描述算子,将欧几里德范数作为分类尺度,以最近邻法则作为分类器,对图像进行识别.实验结果表明,与其他基于非正交矩的混合不变量相比,基于Legendre正交矩的模糊和仿射混合不变量在混合形变下能够获得更好的不变性,不会带来信息冗余问题,并且对噪声鲁棒性较好;此外,该图像识别算法比其他算法具有更高的识别率,特别是在图像含有较大噪声的情况下.     

基于矩特征的目标识别

对图像中的目标进行自动识别,既节省了人力,又提高了信息的时效,是模式识别发展的一个重要方向.文中用矩不变量表示目标的形状特征,并对其在离散时不具有尺寸不变性进行改进,构造了新的矩不变量.根据提取的矩特征设计了支持向量机分类器,用于对不同类型的目标进行分类识别,利用VC＋＋和Libsvm工具开发了自动识别软件.     

故障诊断中几种征兆自动获取技术研究

研究了故障诊断系统中几种诊断征兆的自动获取机制，给出了对不同类型的征兆实现自动获取的有效方法．着重研究了轴心轨迹图形的自动识别问题，提出了利用图形的不变性矩特征的识别技术，构造了基于不变性特征矩的特征向量，定义了特征矩向量之间的距离，提出了置信度的度量方法．通过对轴心轨迹的仿真和实际识别，表明该方法是可行的     

故障诊断中几种征兆自动获取技术研究

研究了故障诊断系统中几种诊断征兆的自动获取机制，给出了对不同类型的征兆实现自动获取的有效方法。着重研究了轴心轨迹图形的自动识别问题，提出了利用图形的不变性矩特征的识别技术，构造了基于不变性特征矩的特征向量，定义了特征矩向量之间的距离，提出了置信度的度量方法，通过对轴心轨迹的仿睦和实际识别，表明该方法是可行的。     

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     

基于伪Zernike矩模糊不变量的图像识别算法

为了提高模糊图像的识别率,提出了一种新的基于正交伪Zernike矩模糊不变量的图像识别算法.该算法首先推导出模糊图像的伪Zernike矩和原始图像的伪Zernike矩之间的线性关系,然后利用该关系构造出伪Zernike矩的模糊不变量,最后将该不变量作为描述算子对模糊图像进行识别.实验表明,与Zernike矩模糊不变量相比,伪Zernike矩不变量具有更好的模糊不变性,并且基于伪Zernike矩模糊不变量的图像识别算法能获得更高的识别率,特别是当图像含有较大噪声时.     

基于Zernike矩的图象识别

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

一种新矩在水电机组轴心轨迹识别中的应用

结合不变矩和神经网络提出一种水电机组轴心轨迹自动识别方案,证明了离散点状态下曲线不变矩具有平移不变性和旋转不变性,但不满足比例因子缩放不变性;构造一组同时满足平移不变性、旋转不变性和比例因子缩放不变性的新曲线不变矩;通过引入动量项的BP神经网络对轴心轨迹自动识别。并给出了仿真和实际水电机组轴心轨迹识别诊断结果;对初步定性诊断结果进行定量分析,计算轴心轨迹形状特征参数,为故障定位分析提供参考．     

基于Zernike矩的水果形状分类

提出了一种基于Zernike矩的水果形状分类方法，首先运用标准矩对水果图像进行归一化，使得归一化后的图像具有平移和尺度不变性，然后从归一化后的图像中提取具有旋转不变性的Zernike矩特征，并运用主成分分析法确定分类需要的特征数目，最后将这些特征输入到支持向量机分类器中，完成水果形状的分类．通过与傅立叶描述子的分类性能比较，结果表明由于Zernike矩具有良好的正交性和旋转不变性，使分类性能明显有大幅提高。     

基于改进伪Zernike矩的数字水印算法

抵抗几何变换一直是水印算法研究的难点和重点,构造图像强的几何不变性空间是解决问题的一种思路.图像的伪Zernike矩具有较强的旋转不变性,通常在模式识别中有着广泛应用.利用数字图像伪Zernike矩的旋转不变性进行改进,对矩归一化,使得归一化后的矩在保持旋转不变性的同时,还具有缩放不变性.直接在图像的矩上嵌入水印需要重建图像,会严重破坏图像质量,且计算量巨大,本文提出改进的嵌入方案,结合图像的伪Zernike矩重构水印信息,直接添加在图像空域内,避免图像的重建,不仅保证图像质量,时间效率也有大幅提高.实验结果表明,提出的方法在对抗常规信号处理及图像旋转、缩放等方面有较好的鲁棒性.     

基于仿射不变矩的轴心轨迹自动识别方法

讨论了仿射不变矩的原理,通过改进仿射不变矩的积分因子,保证了积分因子在仿射变换下的不变性,将仿射不变矩应用于水电机组轴心轨迹特征的提取.通过计算轴心轨迹的仿射不变矩作为特征向量,结合人工神经网络方法,提出了一种高效的轴心轨迹自动识别新方法.对3类典型的轴心轨迹的自动识别进行了仿真试验,并与Hu氏不变矩方法的识别效果进行对比.试验结果表明:采用仿射不变矩方法的轴心轨迹识别率达到95%,明显高于Hu氏不变矩的识别率,仿射不变矩具有比Hu氏不变矩更好的轴心轨迹识别能力.     

活动标架在对象识别中的应用

基于Fels-Olver等变活动标架理论,借助构造活动标架的经典方法,得到了平面上欧几里得曲线的不变量和微分不变量,即曲率和曲率关于弧长参数的导数(包括关于弧长参数的所有高阶导数).由这些欧几里得微分不变量可以构造出曲线的欧几里得签名曲线,而签名曲线在刚性运动下是不变的.在计算机视觉中,签名曲线可以广泛地用于对象识别、视觉跟踪和对称检测.此外,在Cartan等价理论是签名曲线的基础理论支撑下,结合微分不变量在对象识别方面的抗噪优势,对签名曲线进行数值逼近,并用此方法给出若干欧几里得曲线的微分不变签名曲线.所给实例显示了基于曲线的微分不变量方法在计算机视图领域中的有效性.     

低阶不变矩人耳识别方法

介绍了不变矩原理及特点,由于高阶矩对噪声敏感,提出一种低阶不变矩分子区域人耳识别方法.对分子区域的人耳图像,提取各个区的低阶不变矩首尾相连组成一组特征矢量,作为耳识别模型.在北京科技大学建立的图像库遍历实验后,结果表明,低阶矩识别效果好于高阶矩,分区好于整体.划分32区低阶不变矩达到100%的识别率.     

基于伪Zernike矩不变量分析的视觉测力

提出了一种基于伪Zernike矩不变量分析的视觉测力方法.该方法利用伪Zernike矩不变量所构成的特征向量来描述微装配过程中微夹爪变形之后的形状,并由此建立了矩不变量特征向量与受力之间的函数关系;建立训练集,输入为矩不变量特征向量,输出为已知受力;通过支持向量机比较测试集与训练集中的特征向量,对测试集的输入进行多类分类,从而估计未知受力.对4种不同规格的微悬臂梁进行了实验,结果验证了该方法的有效性.     

离散情况下不变矩的不变性分析

定义了中心复数矩,提出了基于中心复数矩的不变矩表示,进而讨论了离散情况下不变矩的平移、旋转及尺度不变性,给出了理论分析结果,并用实验进行了验证。     

一种基于轮廓特征的运动目标识别方法

针对视频图像中形状匹配的局限性,即当待检测物体出现平移、旋转变化时识别目标需要很长的计算时间,提出了一种基于轮廓特征的运动目标识别方法.首先获取能自动更新的背景图像,采用背景减法提取运动目标的轮廓,然后运用其轮廓的边界不变矩特征和形态学特征,构建一个轮廓特征向量的模型,再分析比较待测运动目标轮廓特征向量与每类标准样本之间的欧氏距离,实现对运动目标的识别分类. 试验结果表明,该方法具有识别精度高、计算量小、实时性好的特点.     

矩在面部表情识别中的应用

将Zernike矩和小波矩运用于面部表情识别问题,分别计算了面部图像的Hu矩、Zernike矩、Haar矩、Shannon矩和B样条矩,以模式识别中常用的类间距作为依据,提取了面部图像的各种矩的最好特征和次好特征,并对Zernike矩和B样条矩的识别能力和抗噪性进行了比较.实验证明:用Zernike矩作为面部表情特征,其识别率在特征数取5个时能达到95%,B样条矩在特征数取2个以上时识别率能达到100%.     

不变矩算法的改进与人耳识别技术

由于人耳识别具有不受表情、化妆等影响的独特优势,研究了人耳识别特征技术,对不变矩算法进行了改进,获得6个改进的高阶不变矩特征向量.分别用两种算法对人耳图像进行识别处理,比较两种识别结果.改进后不变矩算法的高阶不变矩具有平移、旋转不变和尺度缩放不变的特性.采用BP人工神经网络对60只人耳图像进行识别验证,正确识别率达到91.8%.