基于小波变换的人脸图像压缩

传统的人脸识别方法,在对压缩的人脸图像进行识别时,要先进行图像的“全解压”操作,然后再进行识别,这无疑大大限制了识别系统性能的提高.为提高压缩人脸识别中压缩域特征提取的有效性和识别率,提出一种支持在压缩数据中提取识别特征的人脸图像压缩算法,反对称双正交小波变换子带编码的方法.与DCT法相比较,在获得高压缩比的同时,较好地保留了人脸图像的识别特征和主观质量.     

基于Gabor小波和支持向量机的人脸识别

提出一种将Gabor小波和支持向量机相结合的人脸识别算法。运用AdaBoost算法在复杂背景图像中快速准确地检测出人脸部分,进而用Gabor小波提取归一化人脸图像的特征。最后采用支持向量机进行人脸的分类识别。在ORL人脸库和CAS-PEAL-R1人脸库中对算法进行了测试,结果表明该算法识别率较高。     

基于稀疏编码和机器学习的多姿态人脸识别算法

为改善多姿态人脸识别效果, 设计一种稀疏编码和机器学习相融合的多姿态人脸识别算法. 首先对多姿态人脸进行采集和预处理, 并提取基于稀疏编码的人脸图像特征; 然后采用主成分分析对特征进行处理, 降低多姿态人脸识别的特征维数, 提高多姿态人脸识别效率; 最后采用机器学习算法中的支持向量机建立多姿态人脸识别 分类器, 并采用标准人脸数据库和多姿态人脸数据库对算法性能进行验证. 验证结果表明, 该算法可有效提高多姿态人脸识别正确率, 大幅度减少多姿态人脸的平均识别时间, 取得了比对比算法更优的识别结果, 从而验证了该算法的优越性.     

基于DCT和2D—PCA的人脸识别算法研究

提出了一种对角DCT和模块2DPCA相结合的人脸识别方法．该算法首先将人脸图像转换成对角图像,提取人脸的行、列与结构信息以求解最优识别向量．然后利用DCT压缩以去掉人眼不敏感的中频分量与高频分量,再由IDCT重建人脸图像,这样有限降低了所需特征的维数,减少了计算量．然后通过模块2DPCA进行特征提取得到人脸识别特征,最后运用最近邻分类器完成人脸的识别．基于ORL及Yale人脸数据库的实验结果证明了该算法的有效性与稳健性．     

基于张量主成分分析的人脸图像压缩与重构

提出了基于张量主成分分析的人脸图像压缩与重构算法,该算法依据K-L变换的原理找到用于图像压缩的投影矩阵,进而对人脸图像进行压缩.同时,也可以通过投影矩阵对人脸图像进行数据重构.通过在FERET和BioID人脸数据库的相关实验表明,与常规的主成分分析算法相比,张量主成分分析算法在同样的压缩比水平上能够实现更优的重构图像,定量分析表明张量主成分分析算法的重构误差和峰值信噪比亦优于常规的主成分分析算法.     

一种眼睛精确定位的人脸检测方法

提出了一种图像生成的概率模型,通过检测人脸区域与该区域内人脸的特征,获得最佳的推理算法．该方法将图像分割成若干任意大小区域,包括人脸区域与背景区域,其目的是对相似度模型进行改进,以便判别人脸与背景区域的生成部分,然后利用GentleBoost算法定位出任意图像的人脸和人眼部分．实验结果表明,采用该方法能获得较好的效果,具有一定的使用价值．     

基于Gamma和AdaBoost的人脸检测系统设计

为了有效地实现人脸的检测效果,文章在AdaBoost算法基础上提出一个改进的人脸检测算法．为了有效地消除光照和成像对人脸的影响,该算法将Canny修剪算法和伽马矫正算法进行结合,有效地消除光照和成像设备对人脸的影响．并利用VisualC＋＋和OpenCV等开发工具设计了一个人脸检测系统．本系统采用20×20的人脸图像和背景图像各1000张训练了一个7层的级联分类器,每一层构成的强分类器由一组基于Haar特征的弱分类器构成．该系统通过自选137幅包含人脸和背景的图片对系统进行测试,获得94．72％的正确检测率以及26．42％的误检率．     

部分遮挡人脸的检测技术分析

生物识别技术是计算机技术的一个新的应用领域,人脸识别成为生物识别中的一个热点问题,人脸检测是人脸识别的前期重要工作部分。现有的人脸检测算法多是针对简单背景下只有一个人验的图像进行的,对部分遮挡人脸的检测很少研究。文中提出局部遮挡人脸恢复的属性关系图方法．通过对较复杂背景下10幅图像实验（包括遮挡人脸和非遮挡人脸）,该算法对非遮挡人脸的正确检测率为98％,对遮挡人脸的准确检出率为62％。该算法对部分遮挡人脸的检测有一定的指导意义,但需要进一步的实验和提高准确检出率。     

基于图像重构和l_0范数稀疏表示的人脸识别算法

用现有的人脸识别方法处理人脸姿态和光照的变化仍有一定的难度,本文提出一种基于图像重构和l_0范数稀疏表示的人脸识别算法:首先,采用深度学习网络提取人脸特征;然后,根据提取的特征重构人脸图像;最后,用l_0范数快速稀疏分类的识别算法在重构图像上进行识别.基于FERET人脸数据库的实验结果表明,本算法可在姿态变化比较大的情况下保持较高的人脸识别率以及较快的识别速度.     

基于层次支持向量机和KICA的人脸识别

针对人脸图像的非线性特点,将基于核方法的核独立分量分析算法用于提取人脸图像特征.为避免多类支持向量机出现不可识别域,提出基于二叉树思想的层次支持向量机算法,用于多类人脸识别.将层次支持向量机和核独立分量分析算法相结合进行人脸识别,首先对人脸图像进行预处理和主成分分析法降维;然后运用核独立分量分析算法估算出独立基影像,从而得到人脸特征;最后将人脸特征输入层次支持向量机进行分类识别.在ORL人脸库上的仿真结果表明该算法较好地兼顾了识别率和运行速率.     

基于WBCT的地震数据感兴趣区域编码算法

提出一种基于小波域Contourlet变换(WBCT)最优截断嵌入码块(EBCOT)的地震数据压缩算法.首先利用WBCT获得地震数据的稀疏表示,根据码块熵最小化原则优化WBCT方向分解,降低码块复杂度,提高编码效率;然后针对不同地质信息对小波各子带的带通特性不同,改进JPEG2000算法感兴趣区域掩模处理方式,对不同的小波子带设置不同权值,进行掩模处理;最后通过EBCOT编码生成压缩码流.实验结果表明,重构的地震数据不仅峰值信噪比(PSNR)得到提高,而且地震数据同向轴局部纹理失真明显减小.     

基于小波变换的JPEG2000图像压缩研究

在着重研究JPEG2000图像压缩系统基础上，分析了基于离散小波变换的压缩算法实现静止图像的压缩、编码、传输、存储等各种功能的机理；开发了JWlet实验软件，并采用Wlet软件对压缩图像进行了展示和评估，实验证明，基于小波变换的图像压缩系统具有渐进传输、感兴感区域编码，误差恢复等多种功能和很高的压缩效率。     

基于小波变换的人脸特征定位

提出一种基于离散小波变换 (DWT)的人脸检测与特征定位算法 ,算法针对人脸的不同特征 ,选择小波变换相应最有效的频段和分量 .运用椭圆检测算法、模板匹配算法、Hough变换等方法 ,并结合人脸各特征间的几何特征关系 ,采用由粗到细的方法分步地检测人脸范围 ,分割定位人脸的眼睛、虹膜、嘴、鼻尖等特征 .该算法对人脸姿态、表情变化和遮盖物具有一定的鲁棒性 ,同时具有计算量小、效率高的特点 .     

多分辨率运动估值的改进算法

多分辨率运动估值和补偿算法是一种广泛应用于小波视频编码器的时间冗余的算法,针对其运动矢量编码效率低及采用全搜索方法、运算复杂度较高等问题,提出了一种基于区域分割的多分辨率运动估值算法。该算法具有如下特点：①充分利用了小波分解后各子带所表征的运动结构的相关性,有效地提高了运动矢量的编码效率;②通过对视帧小波分解后的低通子图像进行静止和运动区域分割,以分割结果指导运动估值过程,在有效地减少运动估值时间消耗的同时,进一步提高了运动矢量的编码效率;③在码率受限的情况下,重建图像的质量得到提高。实验结果表明文章所提出算法是有效的。     

一种基于自适应小波变换的矢量量化方法

运用小波变换进行图像压缩的算法其核心都是小波变换的多分辨率分析以及对不同尺度的小波系数的量化和编码.本文提出了一种基于能量的自适应双正交小波变换和矢量量化相结合的算法.即在一定的能量准则下,根据子图像的能量大小决定是否进行小波分解,然后给出恰当的小波系数量化.该方法充分利用了不同尺度间小波系数的相关性并采用自组织特征映射神经网络进行矢量量化.实验表明,该方法获得较高的编码效率和重构图像质量.     

基于整型零树小波变换的编码研究与应用

结合嵌入式零树小波(EZW)系数的统计特性,提出了整型零树小波变换算法,该算法通过计算小波变换的整数可逆矩阵分解,得到可以整数实现的可逆矩阵变换;再利用得到的分解矩阵依次对图像样本进行变换;最终将变换得到的系数用EZW进行编码,实验结果表明,整型零树小波在低比特率下明显优于其他压缩编码,使变换后的图像数据能够保持原图像在各种分辨率下的精细结构,在编解码过程中,可根据需要随时停止编解码过程,得到不同精度和不同码率的恢复图像,适合并行实时处理。     

一种灰度水印的自适应鲁棒算法

以灰度图像作为水印嵌入．比一般的以随机序列串嵌入的水印算法更具有直观性。对灰度图像进行位平面编码,截取高几位的值作为水印数据嵌入图像,从而达到压缩水印数据的目的。同时提出,在小波域嵌入水印时只修改对应位水印数据为1的小波系数,以减少对原始图像的视觉破坏。并将水印嵌入重要系数中,平衡水印的鲁棒性和不可见性。仿真实验验证了算法能够抵抗多种攻击。     

一种基于小波的Contourlet变换的图像压缩算法

针对JPEG2000图像压缩不能有效地保护图像边缘的局限，提出了一种结合基于小波的Contourlet变换与最优截断嵌入码块编码（EBCOT）的静止图像压缩算法（CEBCOT）．在Contourlet变换中采用小波变换取代拉普拉斯塔式变换获得了非冗余基于小波的Contourlet变换，它通过方向滤波器组把小波变换的高频子带进一步分解为多个方向子带，从而更稀疏地表示了图像的边缘和纹理．CEBCOT采用了改进的EBCOT编码，它依照方向子带大小进行编码块分割，提高了编码性能．实验结果表明，相对于JPEG2000，所提出的算法获得的压缩图像边缘更加清晰，峰值信噪比提高了0．1～0．8dB．     

基于频谱编码的小波压缩图像在有噪信道中的传输

研究了利用频谱编码传输技术在有噪信道中传输小波图像压缩数据.图像压缩采用Said等提出的分层树中的集分割(SPIHT)小波压缩编码器.根据图像数据的重要性是从高到低排序的特点,在利用基本的双极性线性相位编码的基础上提出了不等错误保护的4ASK编码方案,取得了很好的抗噪声性能.     

基于Harr小波提升格式的图像压缩方法

提出了一种哈达玛变换,离散余弦变换和小波变换相结合的混合型编码,即先采用哈达玛变换对图像压缩,再对处理后的图像用离散余弦进行压缩,最后采用提升Haar小波格式对图像进行了压缩,并引入零树小波分析,得到最优小波树。仿真结果表明,所提出的方法在灰度图像压缩效果方面优于一些传统的压缩方法。