一种具有旋转鲁棒性的文本图像文种识别方法

针对目前用于文本图像文种识别的纹理特征描述子对文字行倾斜缺乏不变性,采用可控金字塔变换提取文本图像的纹理特征,通过对特征空间元素重新排列,提出一种对文字行倾斜具有鲁棒性的文本图像文种识别方法。不同倾斜角度文本图像的文种识别结果表明,该算法具有较高的识别准确率并对文字行倾斜具有较强的鲁棒性。     

小波包分解在虹膜识别中的应用研究

小波包分解是从小波变换延伸而来的一种更精细的信号分析算法，具有分析高频特征信息的优势。文中结合小波包分解的特点，提出了一种基于小波包分解的虹膜识别算法。该算法首先对虹膜图像实行分窗小波包分解，并对各窗口的子带图像作筛选处理；然后通过奇异值分解对筛选后的各子带图像作进一步的特征提取和压缩，得到虹膜识别特征；最后利用加权欧氏距离分类器进行识别。实验结果表明了该算法的有效性。     

基于子图像多特征组合的商标图像检索

本文提出了基于子图像特征组合的商标图像检索算法.首先对商标图像进行子图像抽取,然后根据子图像单特征计算图像与目标图像的单特征距离,最后基于多特征组合得到图像相似性度量.用Hu不变矩对基于子图像多特征组合的商标图像检索算法进行实验,用PVR指数作为图像检索性能评价准则.实验表明,相对基于全局图像单特征的检索算法,基于子图像多特征组合的商标图像检索算法具有更出色的检索性能,其检索结果更符合人眼的视觉感受.     

小波域颜色和纹理特征提取及图像检索方法研究

对小波域图像颜色和纹理特征的提取方法进行研究,在图像颜色特征提取方面,提出一种基于分块的HSI分量低频子带颜色特征提取方法,该方法首先根据人眼对图像的关注度对图像进行分块,对每一块的HSI分量的小波分解低频子带的颜色特征进行提取,并通过加权获得图像的颜色特征;在图像纹理特征提取方面,提出一种基于高频子带灰度-差分基元共生矩阵的二阶统计量和各子带方向特征的纹理特征提取方法,增加了方向特性的纹理特征对图像纹理的刻画更加精细;在此基础上,提出一种综合利用所提出图像颜色和纹理特性的图像检索算法,提高了图像的检索精度.实验结果验证了所提出方法的有效性.     

含噪文本图像的中英文文种识别研究

从文本图像中提取局部特征来进行文字种类识别,对图像的质量要求较高,而提取文本图像的整体特征进行识别,则能够克服了这个问题.分析中、英文文本图像的纹理特征,通过Gabor滤波器分析提取全局特征,再用支持向量机的方法进行文种分类识别.实验结果表明,该方法可以很好地区分含噪文本图像中的中文和英文.     

一种基于小波系数区域特征的图像融合算法

分析并统计了图像经小波变换后低频子带系数的区域特性和各高频子带系数的方向区域特性,并据此提出了一种新的基于小波系数区域特征的图像融合方法.对于低频子带的每个系数,根据其区域相关性,采用区域方差的融合规则,确定低频融合系数;对于各高频子带的每个系数,根据其所在子带的方向特征,采用方向区域能量的融合规则,进而确定高频融合系数.对多聚焦图像和医学图像进行了融合仿真实验,并用信息熵和平均梯度对融合结果进行了客观的评价.实验结果表明,基于小波系数方向特征的图像融合算法要优于传统的融合算法,具有一定的实用性.     

基于局部小波变换与奇异值分解的虹膜识别算法

虹膜识别以其唯一性、稳定性和非侵犯性等优点成为生物特征识别中极具发展潜力的身份识别技术。文章提出了一种基于局部小波变换和奇异值分解的虹膜识别算法。该算法首先对虹膜图像实行分窗小波分解,并对各窗口的子带图像作筛选处理,然后通过奇异值分解对筛选后的各子带图像作进一步的特征提取和压缩,得到虹膜识别特征。最后利用加权欧氏距离分类器进行识别。基于CASIA虹膜数据库的实验结果表明了该算法的有效性,为虹膜识别提供了一种新途径。     

基于小波变换和独立分量分析的面部表情识别

提出了一种联合二维离散小波变换（2D-DWT）和独立分量分析（ICA）相结合的表情特征提取法。首先通过2D-DWT将当前图像分解成4个子图像,其中一子图像对应原图像的主体部分（低通部分）,其余三个子图像对应图像的细节部分（高通部分）。采用ICA分别对每一子图像进行特征提取,得到的表情矢量与中性矢量的差值矢量作为特征矢量,在此基础上使用性能比较稳定的支持向量机来分析各个子带图像的识别情况。此外,还提出了一种简单有效的方法对各个子图像所提取的特征进行融合,将融合的结果作为特征矢量来识别。同其它基于静态图像识别的方法相比,所提的方法识别效果好,且具有一定泛化性和鲁棒性。     

基于高斯衍生滤波器组的文种识别算法

提出了一种基于高斯衍生滤波器组的文种识别算法;分析了文本图像的纹理特性,相对于传统的小波变换,本文算法可以在更多方向上提取文字的边缘和脊特征.采用支持向量机(Support vector machine,SVM)对所提特征进行训练和分类,实现文字种类识别;在实验中选用中、英、俄、日、韩、阿拉伯等10种不同语言文字文本图像,测试了滤波器的不同参数对算法性能的影响,并与其他3种基于纹理的文种识别算法进行了比较,实验结果表明本文算法运算速度较快,且得到较好的识别率.     

一种改进的Log-Gabor滤波和SVM的虹膜识别方法

特征提取和分类是虹膜识别中的关键部分.由于小波分解后的低频子带包含了虹膜图像的主要信息,而Log-Gabor滤波能有效地提取出图像的纹理信息,将这两种方法结合是一个提取虹膜识别信息的有效途径.本文先对归一化的虹膜采用小波变换的方法细分图像,再用Log-Gabor滤波器对低频通道的子带图像进行更进一步的特征提取并量化,形成特征码本,最后采用支持向量机的分类器来进行分类.实验结果表明,分类器能很好地分离各类虹膜,识别率提高到了99.6%,等错率则降低为0.3%,比传统汉明距的分类方式有更优异的性能.