基于多特征融合的平面旋转人脸的眼睛定位

针对平面旋转人脸的眼睛定位问题,提出基于灰度、梯度及几何特征的眼睛定位方法,在彩色图像中先确定候选人脸区域,分割出眉眼区域,再进行眼睛精确定位及人脸的旋转角度判断.该方法对人脸平面旋转、脸部表情变化等有较好的鲁棒性,且运算量较少,容易实现.     

基于二维有监督测地线判别投影的戴眼镜人脸识别

针对戴眼镜人脸识别问题,提出了二维有监督测地线判别投影(2D Supervised Geodesic Discriminant Projection,2DSGDP)方法.该方法在扩充虚拟样本库的基础上,分析戴眼镜人脸图像和不戴眼镜人脸图像,及戴不同眼镜人脸图像的差异,提取判别特征用于识别.该特征同时考虑类内类间差异,寻...     

基于轮廓检测的眼睛定位方法

人脸识别是模式识别学科的一大研究热点,广泛地应用于保密系统、可视电话系统以及人机交互系统等领域。眼睛定位是人脸识别中一个重要的信息,本文根据人脸中眼睛的灰度及形状信息,提出了一种新的,基于轮廓检测的眼睛定位算法。实验结果表明此算法具有较好的准确性和可行性。     

驾驶困倦预警系统中眼部状态识别的研究

为判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态,通过对人脸正面图像中的眼部状态的研究,提出了一种判断算法.首先基于灰度投影曲线和人脸几何特点提取驾驶员的眼部区域,然后利用事先提取的驾驶员睁眼时的瞳孔区域模板在该区域进行匹配,通过匹配初步判断出驾驶员是否属于疲劳驾驶.实验结果表明,该算法简单高效,在满足一定外部条件下,误判率较低.     

基于灰度曲线法及改进Hough变换的虹膜定位算法

虹膜定位是虹膜识别系统的基础和关键,定位的速度和准确率直接影响着虹膜识别算法的性能.针对虹膜图像的灰度分布特征和近似圆形的几何特征,提出一种基于灰度曲线法和改进Hough变换的虹膜定位算法.首先,利用灰度投影法粗略定位瞳孔中心;其次,利用灰度曲线法精确定位瞳孔中心及虹膜内边缘;最后,利用改进的Hough变换检测虹膜中心及外边缘.仿真实验结果表明,该虹膜定位算法内存空间开销小,速度快.     

基于余弦变换的人脸识别技术的研究

人脸识别技术能够有效的识别人的身份,如今在现实生活中有着广泛的应用。人脸识别技术可分为两大部分:人脸检测和人脸识别,其中人脸识别包括四个具体的过程:人脸图像预处理、特征提取、分类器和计算相似度,本文重点分析了基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)的人脸图像预处理过程,并通过特征提取对比处理效果。     

基于小波变换和小波神经网络的3D遮挡人脸识别方法

提出一种基于小波变换和小波神经网络的3D遮挡人脸识别方法.首先,对待检测人脸的深度图像进行小波变换,计算各层小波变换系数与数据库中平均人脸深度图像的小波变换系数之间的距离,通过阈值分割得到遮挡区域的二值掩膜,进而得到人脸的遮挡区域;然后,对非遮挡区域提取小波变换系数,构建小波神经网络分类器,依据小波网络的人脸空间距离进行3D遮挡人脸识别.仿真实验表明,该文方法对3D人脸的有意遮挡和无意遮挡的鲁棒性强、识别性能好.     

基于余弦变换的人脸识别技术的研究

人脸识别技术能够有效的识别人的身份,如今在现实生活中有着广泛的应用.人脸识别技术可分为两大部分:人脸检测和人脸识别,其中人脸识别包括四个具体的过程:人脸图像预处理、特征提取、分类器和计算相似度,本文重点分析了基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)的人脸图像预处理过程,并通过特征提取对比处理效果.     

一种复杂环境下的人眼定位算法

人眼位置是人脸识别技术中一项重要的局部信息.本文提出了一种改进的人眼定位算法,该算法首先采用Haar-like特征的Ada Boost算法检测出人脸区域,然后利用文中训练的人眼强分类器在检测出来的人脸区域中粗定位人眼位置区域,最后在该区域内利用人眼部分瞳孔区域边界的灰度值突变特征精确定位人眼.实验结果表明,该方法能够在复杂环境下准确定位人眼位置.     

一种新的基于扩散方程的图像平滑方法

针对退化扩散方程在对图像平滑时,奇异点容易被破坏,引入了小波变换模极大值表示,提出了由小波变换模M(s,x,y)决定扩散速度的图像平滑方法.该方法在图像奇异点的位置使平滑速度趋于零;在图像的光滑区域扩散速度由小波变换模决定;在灰度变化不大的区域,采用各向同性扩散.该方法克服了退化方程对图像奇异点的模糊现象,兼顾了去噪和保边界.实验证明该方法优于其他的方法.     

Curvelet变换用于人脸特征提取与识别

针对小波变换用于人脸识别时难以充分描述人脸曲线特征的问题,提出用Curvelet变换进行人脸特征提取与识别的新方法. 将人脸图像进行Curvelet变换,提取进一步压缩的低频系数和高频各子带的Curvelet能量特征为人脸特征向量,并采用支持向量机进行特征分类与识别. 以Orl和Yale人脸库进行测试,结果表明,该方法相比小波变换法识别效果更佳,且对光照、姿态和表情变化具有良好的鲁棒性.     

基于图像特征的车牌字符分割方法研究

根据车牌图像具有不同颜色和车牌字符中字母和数字具有连通性的特点,提出将灰度自适应二值化和基于神经网络的彩色图像二值化相结合.用这种方法对一系列定位后的各种车牌图像进行二值化,然后利用投影法和数学形态学对二值化后的车牌进行准确的字符分割.实验结果表明:该方法二值化效果好,字符分割准确率较高.     

基于小波包分解变换的图像数字水印嵌入算法研究

介绍了一种改进的基于小波包分解的自适应数字水印算法.该算法首先对水印图像作预处理置乱,然后对宿主图像进行3层小波包分解变换.在水印嵌入算法中,提出一种基于人类视觉特性(HVS)和小波包基的自适应水印嵌入算法.该算法引入人类视觉特性和基于小波包基的多分辨率嵌入技术,以达到更好的抗攻击鲁棒特性和视觉效果.     

用直方图加子波增强炭素材料X射线图像

针对炭素材料X射线图像增强方法存在的增强效果问题,提出了基于小波变换与传统方法融合的增强方法.该方法充分利用了直方图均衡化能改善整幅图像对比度的能力和小波变换多尺度分析能力,首先用直方图均衡化方法对整幅图像进行灰度调整,然后对调整后的图像进行基于软阀值的小波高频增强,最后利用卷积滤波,平滑图像.实验结果表明,该方法对原图像中对比度差的细节有效地进行了增强,突出了图像的边缘特征,改善了图像的质量,其处理结果比现有的图像增强方法更令人满意.     

基于灰度直方图熵与小波变换的近红外与可见光图像融合

本文简单阐述了基于灰度直方图熵和平稳小波变换图像融合原理,并对近红外与可见光图像融合效果进行了实验对比分析。研究表明,基于灰度直方图熵和小波变换的近红外与可见光图像融合算法得到的融合图像层次感强,对比度高,且图像的标准差、信息熵、互信息评价指标最优,从源图像中所获取的信息最多。     

仿射医学图像融合算法

提出了一种仿射医学图像融合方法。以医学图像的象素灰度信息为融合依据,首先根据参考图像的象素值对参考图像进行划分;然后根据该划分对浮动图像进行划分,并假设被划分在同一组中的象素有相似的灰度值;最后迭代地对浮动图像进行仿射变换使得浮动图像中的被划分在同一组中的各个象素间的标准方差最小,实现融合图像象素之间的匹配。由于算法充分利用图像的全部象素的灰度信息,不需对图象进行滤噪等预处理,从而提高算法的精度;该方法采用仿射变换,因而不仅可纠正刚体形变而且可纠正放缩形变,适用于单模及模板融合。     

一种鲁棒的圆形标记点中心提取方法

圆形标记点中心识别是视觉测量的关键技术之一. 为满足工业现场精确标定和测量的需求,提出了一种鲁棒的标记点中心提取算法. 首先对图像进行预处理和Canny边缘提取;然后用增强的Snake方法对边缘进行全局最优搜索,并以具备积分性质的Zernike算子对图像边缘进行亚像素定位;最后采用鲁棒的椭圆拟合算法迭代定位椭圆中心. 仿真和实测表明,该算法在标记点破损或被污染情况下仍能给出精确的中心定位. 理想情况下定位误差小于0.02像素,在标记点破损或被污染情况下定位误差小于0.03像素.     

基于人工神经网络的条码定位与识别方法

针对大角度条码图像区域自动定位这一关键技术的具体应用,笔者提出一种适合大角度条码图像区域自动定位的算法。该算法以高斯滤波、边缘检测和霍夫变换做预处理,采用已经训练好的人工神经网络进行定位,运用全局与局部结合的二值化方法进行二值化、识别。实验证明,该算法图像定位准确率高,大角度条码图像定位效果较为理想,提升了图像识别的正确率。     

基于AdaBoost分类器和特征脸的人脸检测与识别

本文在人脸检测与识别技术理论研究的基础上,提出了一种有效的人脸检测与识别机器学习方法.该方法采用了海尔特征级联的AdaBoost分类器进行人脸检测,使用了特征脸的主分量分析法进行人脸识别.实验结果表明该方法能较快地定位并跟踪人的脸部,然后通过比较人脸数据库能较好地识别出待检人物的身份.     

基于特征点的图像拼接技术在动漫中的应用

以制作全景图为例将图像拼接技术应用到制作动漫贴图上,简化动漫贴图的制作.使用手持相机采集一定重叠区域的图像,柱面投影后采用基于尺度空间的Harris算法检测图像特征点,双向归一化互相关算法匹配特征点,迭代提取阈值T的算法去除误匹配.通过改进的RANSAC算法快速估算出变换参数模型,对拼接图像进行投影变换.Szeliski灰度融合方法,直接计算匹配点灰度平均值融合图像,最后采用最佳缝合线的方法消除图像拼接处的重影.基于Matlab的数据实验表明,提出的图像拼接技术具有效率高,拼接图像清晰等优点,实现了较满意的全景图视觉效果.