基于trace特征的ISAR像空间目标识别

论文提出了一种基于trace特征的逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR）像空间目标识别算法.首先将ISAR像进行分割与归一化处理,利用Canny边缘检测、Hough变换方法提取空间目标ISAR像最长轴,确保所提特征具有旋转不变性;然后仅对最长轴所在局部区域进行Trace变换生成空间目标ISAR像的局部trace矩阵,使得所提trace特征满足低维要求;再将trace矩阵每一列向量进行移位对准操作以消除ISAR像平移对识别带来的影响并将其作为空间目标识别的特征向量;最后在特征空间内以最小欧氏距离作为不相似度,采用集成分类器AdaBoost.M2-KNN完成了5类空间目标的分类识别.通过5类空间目标的ISAR数据对该方法进行目标识别验证,并与现有的几种ISAR像特征提取方法进行了对比.结果表明论文所提算法可行有效,可以明显地提高识别率.     

基于对称Gabor小波滤波的舰船目标识别方法

文中构建一种对称Gabor小波滤波器(SGWF),能够对逆合成孔径雷达(ISAR)像中舰船进行识别。由Gabor小波滤波器构建的SGWF 滤波器具有上下对称结构,对镜像翻转的图像滤波后仍具有镜像对称性。使用SGWF 与奇异值分解(SVD)相结合来提取特征,使得该方法可以避免因多普勒变化导致的ISAR正像和倒像的检测问题。SGWF可在不同尺度和方向对图像进行滤波,充分反映图像的纹理特征和强度特征。在实验中,使用九艘民船的实测ISAR 像进行识别,通过在成像过程加入高斯白噪声来检测算法对噪声的鲁棒性,并检验图像分块数量对算法性能的影响,以及检验训练样本数量对算法性能的影响,识别结果证明了算法的有效性。     

基于InISAR像的目标识别方法

针对目标ISAR图像方位向坐标是多普勒频率,其分辨率和目标运动状态有关,如果不进行标定,直接利用ISAR像进行识别存在困难,该文提出了一种基于多特显点的InISAR成像方法,并利用极化映射,提取特征进行识别。该文利用ISAR图像中特显点的多普勒频率和横距的关系,对整幅ISAR像进行横向定标;InISAR像转换到极坐标格式下,提取具有旋转和尺度不变性的特征,对目标分类。详细分析了4个主要参数对成像和识别的影响,仿真实验结果验证了理论分析。     

面向语音情感识别的Gabor分块局部二值模式特征

谱特征在语音情感识别中起到了重要的作用,然而现有的谱特征仍未能充分表达谱图中的语音情感信息.为研究语音情感与谱图之间的联系,提出了一种面向语音情感识别的Gabor分块局部二值模式特征（GBLBP）。首先,获取情感语音的对数能量谱;然后,采用多尺度,多方向的Gabor小波对对数能量谱进行处理,得到Gabor谱图;再次,对每张Gabor谱图进行分块,采用局部二值模式提取每个块的局部能量分布信息;最后,将提取到的所有特征级联,得到GBLBP特征。Berlin库上的实验结果表明:GBLBP特征的平均加权召回率比MFCC高了9%,识别性能显著优于众多谱特征,且与现有声学特征有较好的融合性。      

基于Gabor小波变换的人脸表情识别

在人脸表情识别中,针对Gabor小波变换特征维数很大的问题,提出了一种新的多方向特征编码方法。通过对Gabor特征幅值进行统计处理,将每个像素点同一尺度不同方向的Gabor特征幅值闽值化成二进制,加强了Gabor小波对图像局部结构信息的表征。同时,结合了类似旋转不变LBP的方法对图像进行降维。为了进一步提高表情的正确识别率,采用一种局部区域融合的方法,最后在JAFFE表情库上进行测试,得到比较好的识别率,验证了所提方法的有效性。     

ISAR像目标识别中的预处理及特征提取

目标逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)像通常受多种噪声的影响,这些噪声影响了ISAR图像的质量,使得对图像的理解以及特征提取变得困难。提高图像质量,减少噪声的干扰成为识别过程中重要的步骤。首先根据所得ISAR成像分别对图像进行横条纹干扰抑制和去除噪声干扰然后提取出清晰的目标像。对ISAR像进行边缘提取,计算边缘图像上点的马氏距离,得到马氏距离阵列,并作为目标特征向量。实验表明,对目标进行预处理有效地提高了ISAR特征的稳定性,有利于后续的目标特征提取与识别。     

基于环形Gabor小波与CS-LBP算法在人脸识别中的应用

多尺度多方向的Gabor变换能提取人脸在空域和频域的局部信息,表达并刻画出人脸的大量特征,但在特征描述上会产生大量冗余,环形对称Gabor变换同样具有小波的共性并且能降低冗余量,在方向上具有严格的不变性。中心对称局部二值模式(CS-LBP)能提取出人脸中细节的纹理特征,把上述两种算法相结合,利用设定Gabor能量来获取最适合的滤波窗口,并对人脸特征进行提取和识别,最后用实验结果验证了环形Gabor和CS-LBP算法在人脸识别中具有很好的应用。     

基于非线性流形学习的ISAR目标识别研究

详细分析了逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar, ISAR）二维像的非线性流形结构特点,指出ISAR二维像可以看作是由位置、姿态和尺度等内在参数共同作用而张成的一个在高维图像空间中的非线性流形。在此基础上,论文将非线性流形学习的思想引入到ISAR目标识别领域,提出了一种基于局部保持投影（Locality Preserving Projections, LPP）算法和k近邻分类器的ISAR二维像特征提取和目标识别方法。该方法首先利用LPP算法对维数较高的ISAR二维像进行降维,然后采用具有拒识功能的k近邻分类器对四类飞机目标进行了分类识别。仿真实验结果表明,LPP算法能够发现嵌入在高维ISAR图像空间中的低维非线性流形,并且能够利用LPP算法降维后的特征获得较高的识别率。     

一种融合Gabor+SIFT特征的人脸识别算法

姿态变化和光照干扰对于人脸识别的准确率和效率有很大影响。针对这一问题,文中采用结合Gabor特征和SIFT特征的人脸识别方法进行识别,提取一幅人脸图像的多个方向和多个尺度的Gabor特征,并将提取得到的Gabor特征图像进行分块。对分块后的子图像进行提取SIFT特征的操作,将得到的Gabor特征全部SIFT向量级联作为最终特征向量。使用主成分分析方法对得到的最终特征向量进行降维处理,随后使用最小二乘支持向量机进行训练识别。在FERET人脸数据库中进行的实验结果表明,相对于传统单一的人脸识别方法,利用本文方法在姿态变化和光照干扰情况下对人脸识别的准确率达到98.1%,证明了新算法的有效性。     

基于HSV模型和特征点匹配的行人重识别算法

提出了一种基于HSV模型和特征点匹 配相结合的行 人重识别算法。首先根据改进的HSV空间颜色量化策略,比对两幅行人图像的 躯干和腿部主颜色是否一致,以快速确定备选目标;然后对备选目标,利用环形Gabor滤波器组生成多尺度图 像,再利用改进的FAST算法和BRIEF算法对多尺度图像进行特征点提取与描述,最后利用暴 力算法和随机抽样一 致性算法进行特征点匹配和提纯,以达到较好的匹配效果。实验结果表明,本文提出的行人 重识别算法具有较高的识别准确率,识别速度达到12frames。     

采用局部二值模式与深度信念网络的人脸识别

针对人脸维度过高和人脸局部特征提取易忽略的问题,提出了一种将多尺度局部二值模式( LBP)算法与深度信念网络( DBN)算法相结合的人脸识别方法。首先采用多尺度LBP算法提取人脸纹理特征,进而将LBP提取的纹理特征作为深度信念网络的输入,最后通过逐层网络训练,得到网络的最优参数,并在ORL人脸库中进行测试,识别率可达95.2%,比使用Gabor小波和主成分分析(PCA)算法的人脸识别高2.6%,说明该算法具有很好的人脸识别能力。     

基于混合Gabor滤波器与加权中心对称LBP的掌纹识别

掌纹识别是一种比较新颖的生物特征识别技术,提 取最佳分类特征一直是掌纹识别研究领域的一个重要方向。掌纹图像纹理特征丰富,但传统 方法难以准确将其表征。针对此问题,将固定尺度及自适应多尺度Gabor滤波器结合起来, 提出基于混合Gabor滤波器与加权中心对称局部二值模式(weighted center symmetric loca l binary pattern,WCS-LBP)的掌纹识别方法。首先,利用混合Gabor滤波器对掌纹感兴趣 区域进行滤波得到特征图像,并将其串联在掌纹特征空间;然后,使用WCS-LBP提取该空间 掌纹特征形成特征向量;最后,通过匹配WCS-LBP直方图序列的相似度来实现分类。在Poly U图库、同济大学图库、IIT-D图库和自建非接触图库中进行实验。结果显示,该算法获得 的识别率最高分别可达99.768%、99. 510%、99.091%和98.501%,最低等误率分别为 0.794%、1.235%、1.672%和2.339%,且识别时间都在1s以内,相比其他传统和流行算法具有优势 ,显示出方法良好的效果。     

基于Gabor小波与HOG特征的目标检测方法

针对传统的HOG目标识别方法,提出一种通过Gabor滤波融合后的进行HOG特征提取的目标检测方法。为了提高HOG特征提取信息的有效性,首先用Gabor对目标图像做了预处理,其预处理过程是针对图像Gabor特征的在尺度和方向上进行融合,形成一幅Gabor图像。为了有效提取全局的Gabor图像纹理、轮廓信息,将该图像分为大小相同且重叠的块,分别对每个块进行统计,最后用RealAdaboost级联方法对目标和非目标样本进行学习,并对测试序列进行分类。结果表明,基于梯度的Gabor预处理技术能提高目标特征提取性能。与传统的HOG目标识别的方法比较,该方法在目标图像受到干扰的情况(遮挡、重叠等)下,监测效果明显优越。     

Adaptive feature selection based on reconstruction residual and accurately located landmarks for expression-robust 3D face recognition

A novel adaptive feature selection based on reconstruction residual and accurately located landmarks for expression-robust 3D face recognition is proposed in this paper. Firstly, the novel facial coarse-to-fine landmarks localization method based on Active Shape Model and Gabor wavelets transformation is proposed to exactly and automatically locate facial landmarks in range image. Secondly, the multi-scale fusion of the pyramid local binary patterns (F-PLBP) based on the irregular segmentation associated with the located landmarks is proposed to extract the discriminative feature. Thirdly, a sparse representation-based classifier based on the adaptive feature selection (A-SRC) using the distribution of the reconstruction residual is presented to select the expression-robust feature and identify the faces. Finally, the experimental evaluation based on FRGC v2.0 indicates that the adaptive feature selection method using F-PLBP combined with the A-SRC can obtain the high recognition accuracy by performing the higher discriminative power to overcome the influence from the facial expression variations.     

基于Gabor小波和LLE的掌纹识别

为了更好地提取掌纹图像的非线性特征,文中提出一种基于Gabor小波变换和局部线性嵌入的掌纹识别算法。通过提取ROI进行光照和滤波预处理,之后进行Gabor小波变换,提取掌纹图像的多尺度特征,利用非线性的LLE算法提取主元,用最近邻方法进行分类。通过PolyU掌纹库进行验证,比较了预处理、不同ROI提取方法、LLE算法的参数对识别率的影响。实验表明,此方法相比于传统的线性降维算法以及单独的LLE算法在识别率上均有所提高。     

基于Gabor变换的高鲁棒汉字识别新方法

本文提出了针对字符图像的基于Gabor变换的汉字识别新方法.在对Gabor变换深入分析的基础上,本文针对汉字图像的统计信息,提出了一种有效的Gabor滤波器组参数优化方法;同时,对Gabor滤波器组的输出进行非线性变换,使其适应不同亮度和低质量灰度字符图像的识别.本文还改进了分块特征的抽取算法,提高了对字符细节的分辨能力.实验表明,这种特征抽取方法大大加强了识别系统抵御图像噪声、干扰、亮度变化、笔画模糊、笔画断裂以及字符形变的能力,在应用于各种低质量的二值或者灰度的印刷和脱机手写字符图像识别时,能获得较其他算法更良好的识别性能.