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基于分块FLD的图像特征提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了基于分块Fisher线性鉴别(Fisher's Linear Discriminant,FED)的特征提取方法,先对图像矩阵进行分块,将分块得到的子图像矩阵直接用来构造类内和类间离散度矩阵,然后利用Fisher鉴别函数取极大值时得到的最优投影方向进行图像的特征提取。分块FLD方法是二维FLD方法的推广,该方法可以提取每一单元块的局部特征,在ORL人脸库上的实验结果表明该方法在人脸识别性能方面优于二维FLD方法。 相似文献
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采用了一种空间敏感度特征包(spatially sensitive bags of feature, SS BOF)来实现合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的地物识别。首先采用推广的核模糊C 均值方法分割SAR图像,提取SAR图像目标图形;采用Harris角点检测子提取角点,接着对目标图形进行Delaunay三角剖分;采用cotangent weight方法对三角剖分图赋值,进而求得离散化Laplace Beltrami算子的特征值、特征向量,并计算SS BOF,进而对地物目标进行识别,其识别方法采用比L1相似准则效果更好的相关系数法;最后与热核迹等热核不变量特征以及Hu不变矩特征进行对比。实验表明:空间敏感度热核特征的识别率高于热核不变量的识别率,并与经典的Hu不变矩特征比较,识别率有所提高。 相似文献
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