利用图像特征点及自相似性的鲁棒数字水印方案

利用图像潜在的自相似性并结合特征点提出了一个新的数字水印方案。首先提取图像最高3位位平面的重心确定特征三角形；然后，根据水印比特位的不同确定不同的寻找范围，对特征三角形寻找与其最相似的块，最后用最佳相似块来替换特征三角形，从而完成水印嵌入。在检测时用同样的方法提取特征三角形，并对特征三角形在整个图像范围内进行最佳相似块的寻找，根据相似块所在的区域来提取水印。实验表明，该方案对RST(旋转、放缩以及平移)、剪切等几何攻击具有很高的鲁棒性，对压缩、滤波和加噪声等常见的图像处理也取得了很好的效果。     

基于二元树复数小波变换的特征融合算法

提出了一种利用二元树复数小波变换(DT-CWT)提取遥感图像纹理特征的方法，不仅使得纹理分析具备小波分析的多尺度特性，而且具备了6个方向的选择性、良好的重构性和近似的平移不变性．利用DT—CWT变换提取目标图像的纹理特征，构造目标概率密度函数，并采用基于D-S证据理论的特征层融合算法对目标进行识别处理，实验结果表明，采用基于DT-CWT纹理特征的特征层融合算法对多源低分辨率可见光遥感图像中小目标的识别是有效的．     

基于特征概念自动提取系统的研究

文本分类与文本信息特征概念的提取是当前智能信息服务研究的重点,为自动获取新的特征概念,提出了一种基于特征概念的自动提取系统,该系统包括分词、综合文本词权处理、类别归属和特征概念提取等部分,能有效地从概念上提取文本类特征,提高文本自动分类的准确性．     

基于DKU-JNU-EMA数据库发音特征的方言识别

为研究广东话、客家话、潮州话和普通话的发音差异性，提出了一种基于发音特征的方言识别系统。本研究采用DKU-JNU-EMA数据库，以广东话、客家话、潮州话和普通话为研究对象，通过端点检测法实现对数据集的预处理，提取了数据集中发音器官的位移、速度和加速度参数，并对发音运动器官进行了空间和速度的统计学分析，然后选用随机森林和支持向量机分类器对所取的提特征集进行识别分类。实验结果表明，本文提取的发音特征在机器学习分类器的识别分类中是有效的，选用支持向量机做分类器时，在齿龈位置的分类平均准确率达到83.1%。     

织物起球标准样照的图像分析

探讨了运用图像分析技术对织物起球程度做客观和定量的描述．首先对精梳毛织物的起球标准样照进行处理分析，然后提取织物起球的特征参数，分析特征值与起球等级间的相关性，再选取相关性较好的3个特征参数，归一化处理后建立特征向量模板，最后对实际织物图像进行分析处理，提取表征毛球特征的参数值描述实际织物起球信息，运用最小距离法时实际织物起球等级进行客观评定，结果与主观评定的结果一致．     

一种图像特征色提取方法及软件实现

根据现场采集图像的特点,提出了一种图像特征色提取方法,设计和实现了特征色提取应用软件系统.讨论了色卡变形校正、颜色聚类、特征色提取等关键技术.对带有同步拍摄的专用色卡的数码相片进行处理,在综合考虑颜色面积、Lab均值和适当的阈值情况下实现图像中主要特征颜色的提取,给出了系统实现方案及实际效果.     

基于小波分析实现图像重心位移的检测

提出一种基于数字图像处理的图像特征识别和确定图像特征区域重心位移的方法，该方法是对安装在气浮滑板上的CCD摄像机在平面上运动的过程中取得的图像序列进行数字化处理。利用B样条双正交小波提取图像特征区域的边缘，通过确定图像特征区域的特征量和利用重心定位技术，从而提高了图像特征的识别和定位能力。由相邻帧图像中特征区域的重心的位置变化，准确地获得气浮滑板的动态位置信息，实现三坐标测量机的低成本化，小型化，具有广阔的应用前景。     

激光测量技术在摩托车外壳曲面建模中的应用

以某型号摩托车外壳的开发过程为例，从曲面数据的获取、数据分析以及曲面重构三方面，对三维曲面重建中的一些关键技术进行了深入研究．研究过程发现，对从样品本身获得的大量点数据进行不同方法的处理，直接影响到最终的曲面模型的重构．采用手动拼合方法对多笔点云数据进行处理以及最终采用手动提取方法提取特征线，能够最大程度地符合复杂曲面的重构要求，与实际样品相比，其误差可以降到最低水平．     

中文文本挖掘中姓名特征提取技术的研究

文本挖掘中的姓名特征具有很强的文本表达能力，本文设计的姓名特征提取算法是利用词与词的上下文关系及中文姓名本身的统计信息对文本中的姓名特征进行提取，通过对样本的测试，表明该项技术能比较准确地提取文本中的姓名特征，基本达到了预期的目标．     

心脏信号处理进展

本书是关于如何提取、分析心电图（ECG）信号不同特征的论文集，由南洋理工大学访问教授U．R．Acharya等四位学者主编。该书包含不同作者撰写的20篇论文，分为20个章节。这些论文论述了在不同阶段提取、分析心脏信号特征的方法，以及如何通过这些特征对心脏功能进行正确判断和分类。     

人体行为识别特征提取方法综述

行为识别的过程很大程度上可以看作特征提取与分类器相结合,故特征提取方法的优劣直接影响最终识 别效果。与静态图像物体识别相比,视频中人体行为识别特征提取更易受到动态背景、采集设备运动、视角和 光照等因素影响人体,从而对研究人员的工作提出了很大挑战。为此,综合了近几年对行为识别特征提取系 统分类和不同类型行为识别特征提取方法以及常用行为识别数据库等领域研究的最新进展,探讨了目前研究 难点,阐述了与未来可能的研究发展方向。     

手写体数字识别系统中一种新的特征提取方法

本文对手写体数字的特征提取方法进行了讨论,分析了当前使用较多的三种特征提取方法,指出了各自的优缺点,并在此基础上提出了一种新的特征提取方案,即13点特征提取方法,该方法从每个字符中提取关键的13个点作为特征点,其主要特点是特征提取简单有效,节省了特征提取时间,提高了识别系统的运行速度.用同一种网络对特征提取后的结果进行训练和识别.仿真结果表明,13点特征提取法用于手写体数字的识别有着极好的适应性,在运行速度和识别率上比起其它算法都有很大的提高,从而极大地证实了新算法的有效性及实用性.     

图像亮度特征对ROI提取的影响

提出一个基于改进的Itti-Koch模型的感兴趣区域(Region of interest,ROI)提取算法,同时针对图像亮度特征对ROI提取的影响问题,从2个方面进行分析研究:一是根据不同亮度权重下提取的ROI,分析亮度特征对ROI提取的影响程度;二是对眼动数据提取图像的ROI和基于改进的Itti-Koch模型提取的图像ROI进行区域评价,计算两者之间的点对点区域相似度和位置区域相似度.研究结果表明:当亮度特征和颜色特征同时影响图像ROI提取时,亮度特征所占权重不宜超过0.5.     

一种基于核最大间距准则改进的特征提取方法

针对非线性特征提取问题,基于核最大间距准则(KMMC),提出一种新的特征提取方法,即一组具有统计不相关性的最优核鉴别矢量集的简单计算方法.与原KMMC特征提取方法相比,新的特征提取方法消除了最优核鉴别矢量间的统计相关性,提高了特征提取的有效性.通过在ORL人脸库和YALE人脸库上进行试验,结果表明提出的特征提取方法在有效性方面整体上好于原KMMC特征提取方法和常用的核主成分分析(KPCA)法.     

A fingerprint feature extraction algorithm based on curvature of Bezier curve

Fingerprint feature extraction is a key step of fingerprint identification. A novel feature extraction algorithm is proposed in this paper, which describes fingerprint feature with the bending information of fingerprint ridges. Ridges in the specific region of fingerprint images are traced firstly in the algorithm, and then these ridges are fit with Bezier curve. Finally, the point that has the maximal curvature on Bezier curve is defined as a feature point. Experimental results demonstrate that this kind of feature points characterize the bending trend of fingerprint ridges effectively, and they are robust to noise, in addition, the extraction precision of this algorithm is also better than the conventional approaches.     

基于模型的宏观特性提取特征点研究与实现

针对目前3D模型特征点提取的运行效率和可靠性问题,提出了一种基于模型的宏观特性提取特征点的算法。在传统的特征点提取算法基础上加入了特征点的宏观检测,优化了特征点的提取效果。实验结果表明,利用该算法可以提高特征点提取的准确性和可靠性,对于存在大量噪声的模型有较好的效果。     

基于支持向量回归和高斯过程回归的水文时间序列特征提取方法

水文时间序列受多种环境因素影响,表现出明显的综合性,传统的利用单一神经网络进行特征提取解释性不足。提出一种基于支持向量回归和高斯过程回归的水文时间序列特征提取方法。首先,罗列水文时间序列候选特征,将特征组合等价于0-1规划,并将各特征组合分别进行支持向量回归与高斯过程回归建模;其次,利用遗传算法演化求解一组最优特征组合,使得支持向量回归和高斯过程回归输出误差同时最小;最后,为了证明所提方法的高效性与准确性,以屯溪流域水文时间序列数据为对象进行验证。实验结果表明,基于支持向量回归和高斯过程回归特征提取方法的水文时间序列预测结果优于传统神经网络特征提取方法。     

A fingerprint feature extraction algorithm based on curvature of Bezier curve

Fingerprint feature extraction is a key step of fingerprint identification. A novel feature extraction algorithm is proposed in this paper, which describes fingerprint feature with the bending information of fingerprint ridges. Ridges in the specific region of fingerprint images are traced firstly in the algorithm, and then these ridges are fit with Bezier curve. Finally, the point that has the maximal curvature on Bezier curve is defined as a feature point. Experimental results demonstrate that this kind of feature points characterize the bending trend of fingerprint ridges effectively, and they are robust to noise, in addition, the extraction precision of this algorithm is also better than the conventional approaches.     

一种改进的正视图三维模型特征提取算法

随着多媒体与网络技术的迅速发展,大量的三维模型产生并被广泛使用,导致三维模型查询成为紧迫的研究内容。其中基于内容的三维模型特征提取是一个重要的研究课题。文章在研究现有三维模型特征提取算法的基础上,提出了一种改进的正视图特征提取算法,通过提取正视图的灰度统计量平均值、均方差和三阶矩为特征,提高了算法的精确度。实验表明,算法在获得较好查准率与查全率的同时,降低了算法的运行时间。