一种新的掌纹特征提取方法研究

提出一种基于Gabor小波和改进的广义K-L变换的掌纹识别方法。该方法首先对测试样本的掌纹ROI灰度图像进行Gabor小波变换,得到其Gabor特征向量,然后利用改进的广义K-L变换方法将高维特征向量变换到低维空间,最后将得到的低维特征向量利用欧氏距离法与训练样本库中的特征向量作匹配识别。该方法首次将基于时频变换的特征提取算法与基于子空间的特征提取算法结合起来,既充分利用了Gabor函数优良的特征提取性能,又有效解决了高维特征的降维处理问题。通过使用自行采集的数据库对该方法作对比实验,获得了94%的识别率     

基于Gabor小波变换与分块PCA的人脸识别

由于Gabor小波描述的人脸特征维数太高,直接将Gabor小波提取的特征进行识别时出现计算量大、实时性差的问题,提出了基于Gabor小波变换与分块主分量分析的人脸识别新算法。首先对人脸图像进行Gabor小波变换得到人脸图像特征,然后用分块主分量分析方法对其进行降维、提取特征向量,最后用最近邻分类器分类识别。在ORL和NUST603人脸库上进行实验,结果表明,该方法的识别率优于传统PCA、分块PCA、Gabor小波变换与PCA结合的方法。     

一种采用Gabor小波的纹理特征提取方法

Gabor小波是一种重要的纹理特征提取方法。利用其基函数的正交性,Gabor小波不仅可以有效地提取纹理特征,而且可以消除冗余信息。然而,采用Gabor小波方法计算得到的纹理特征向量具有较高的维数,因此,提出一种采用Gabor小波的纹理特征提取方法。该方法采用Gabor小波方法计算不同尺度和方向的能量信息,根据这些信息确定了显著峰集合。根据显著峰集合,确定了纹理特征向量,并且把显著性作为权重引入到相似性度量。实验结果表明,采用该方法的系统具有和采用直接Gabor小波变换方法的系统近似相同的检索性能,而纹理特征向量的维数仅为采用直接Gabor小波变换方法计算得到的纹理特征向量维数的6.1%。     

基于Gabor小波变换多特征向量的人脸识别鲁棒性研究

传统的Gabor小波变换人脸识别技术在曲线奇异性的表达上存在着不足,难以识别包含表情的人脸信息,针对该问题,提出了结合Gabor小波变换和多特征向量的人脸识别算法。算法首先利用Gabor小波变换的频率及方向选择性来提取出人脸的多尺度、多方向上的Gabor特征,并组成联合稀疏模型,通过计算可以得到各个方向和尺度上Gabor特征的共同特征和表情特征,利用这两个特征向量可以精确重构测试图像的特征向量。仿真实验结果表明,所提出的方法能够有效提高带表情人脸图像的正确匹配率,改善识别效果。     

基于Gabor小波变换多特征向量的人脸识别鲁棒性研究

传统的Gabor小波变换人脸识别技术在曲线奇异性的表达上存在着不足,难以识别包含表情的人脸信息,针对该问题,提出了结合Gabor小波变换和多特征向量的人脸识别算法。算法首先利用Gabor小波变换的频率及方向选择性来提取出人脸的多尺度、多方向上的Gabor特征,并组成联合稀疏模型,通过计算可以得到各个方向和尺度上Gabor特征的共同特征和表情特征,利用这两个特征向量可以精确重构测试图像的特征向量。仿真实验结果表明,所提出的方法能够有效提高带表情人脸图像的正确匹配率,改善识别效果 。     

基于纹理的图像检索

为得到纹理特征提取的合适的算法,首先研究了基于灰度共生矩阵的纹理特征的提取方法,将彩色图像变换灰度图像,然后进行四个方向的纹理特征提取,包括能量、熵、惯性矩、相关量四个向量元素作为纹理特征值,并研究了基于Gabor小波的纹理特征的提取。首先将Gabor小波作为母小波,将图像进行二维的Gabor小波变换,将Gabor小波系数的均值和标准方差作为纹理特征值;将两种方法进行比较,查全率和查准率作为测量标准,实验表明基于Gabor小波变换的纹理特征方法在频域具有比较好的检索效果。     

基于Gabor小波和监督等距映射的人脸识别

提出了一种基于Gabor小波变换和监督等距映射(supervised isometric feature mapping,S-ISOMAP)的人脸识别方法.针对流形学习算法不能消除图像特征向量中高阶相关信息的缺点,引入Gabor对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率滤波,并提取其对应不同方向、不同尺度的多个Gabor幅值特征(Gabor magnitude feature,GMF),然后使用具有提取鉴别子流形的S-ISOMAP算法对GMF特征进行维数约简,最后使用最近邻分类器进行分类.该方法综合运用了Gabor特征对人脸图像的优异的表征能力、S-ISOMAP的非线性维数约简能力,使得该方法对光照和表情变化等具有良好的鲁棒性.在YaleB和PIE人脸库上的实验表明了该方法的有效性.     

融合Gabor和Gist特征的人脸识别

为了进一步增强人脸识别系统的实用性,提高人脸识别率,提出了一种新的融合Gabor小波特征和Gist特征的人脸特征提取方法。对一幅人脸图像提取其多个尺度和方向的Gabor特征图,再对这些Gabor特征图进行处理,分别提取其Gist特征,接着再把所有Gabor特征图的Gist特征级联起来作为一人脸图像的特征向量,经过PCA方法降维处理,最后输入到支持向量机里面训练识别。通过在ORL和FERET人脸库中进行实验检测,结果表明与传统的PCA-SVM方法和Gabor特征提取方法相比,给出的方法可以大幅度提高人脸识别率。     

用于人脸识别的GFC方法

Gabor-Fisher分类器(GFC)人脸识别方法,首先对面部图像进行Gabor小波处理,再对得到的增广Gabor特征向量应用增强线性辨别法模型(EFM)以得到辨别特征。该方法的新颖之处在于(1)引入了Gabor小波得到增广的特征向量更好的反映了图像的特征;(2)应用EFM在对维数进行降低的同时进行分类特征提取。该种新方法在应用于光照和面部表情变化比较大的FERET数据库时优势比较明显。     

基于Gabor变换和Adaboost算法的人体目标检测分类器

针对在图像中检测人体目标,提出一种基于Gabor变换和Adaboost算法的检测方法.首先利用二维Gabor小波变换进行特征提取,然后利用Adaboost算法对Gabor特征进行选取并训练强分类器.为了提高检测精度,提出采用单一正样本集合与多个负样本集合分别进行训练,形成多个强分类器级联的层级检测分类器.实验结果表明了该方法的有效性,同时显示该方法须与其它辅助手段相结合,才能提高检测的实时性.     

基于独立成分分析的表面缺陷特征提取与识别方法

为了提取表面缺陷图像特征,常对图像进行线性变换,但通常的wavelet变换、Gabor变换及其基函数都是预先定义和不变的,不能适应于缺陷图像的特点.为此提出基于独立成分分析(ICA)和拓扑独立成分分析(TICA)的特征提取方法,并将其应用于冷轧带钢表面缺陷自动识别.首先利用ICA和TICA从缺陷集中自适应地估计出基函数和滤波器,这些基适应于缺陷图像的特点;然后用与基对应的滤波器对缺陷图像滤波,提取滤波响应作为特征向量;最后用支持向量机对样本进行分类识别.该方法建立在对缺陷集无监督学习的基础上,能够自适应地提取缺陷图像的显著特征,且计算简单,可并行处理.实验结果表明,文中方法对形状类缺陷、纹理类缺陷及其他缺陷的识别率都非常高,总体识别率可达95.52％.     

一种新的冷轧带钢典型表面缺陷特征提取方法

针对冷轧带钢表面缺陷图像特征提取的特点,提出了基于类距离可分离性判据的混合特征提取方法。该方法以小波变换的L1范数特征和灰度共生矩阵二次统计特征为基础,运用基于类距离的可分离性判据原理提取出可分离性特征向量。对几种生产现场出现频率较高、危害严重的典型缺陷进行了计算机实验研究,实验结果表明,运用基于类距离可分离性判据的混合特征提取方法提取的特征向量具有较大的可分离性,很大程度上提高了特征的分类有效性,使缺陷识别取得了较高的正确识别率。     

改进的Gabor小波变换特征提取算法

针对基于Gabor小波幅值与相位的人脸特征提取方法的特征级联方式使得特征向量维度较高的问题,提出了一种改进的Gabor小波变换特征提取算法。该算法计算局部幅值特征和局部相位特征,增强了每个像素的局部关联性;然后通过实验选定加权系数,将幅值特征与相位特征进行加权融合。实验结果表明,该算法与改进前的算法相比,降低了特征向量的维度,且提高了最终的人脸识别率。     

基于Gabor小波变换和支持向量机的人脸识别

将Gabor小波变换和支持向量机分类方法结合起来进行人脸识别。通过由Gabor小波变换系数表示的若干个人脸模板和人脸图像之间的匹配来确定特征点的近似位置；在所有的特征点位置计算Gabor小波变换系数并将其串联成表示人脸图像的向量；采用一种层次分解的支持向量机二叉决策树进行分类识别。实验结果表明了该方法的可行性。     

基于多尺度融合的甲状腺结节图像特征提取

甲状腺结节是一种常见的多发病,超声技术是该疾病首选的检查方法。在超声图像中提取区分甲状腺结节良恶性的纹理特征并进行判别具有广阔的临床应用前景。双树复小波变换（Dual-tree complex wavelet transform,DT-CWT）和Gabor小波是纹理特征提取的常用方法。本文提出一种基于多尺度的DT-CWT和Gabor特征融合的甲状腺结节识别方法。该方法首先通过高斯金字塔将甲状腺超声图像分解到多尺度空间,然后提取图像的DT-CWT和Gabor的多尺度特征,最后实现特征融合。通过应用支持向量机（Support vector machine,SVM）分类器实现分类,验证特征提取方法的有效性。实验结果表明,本文提出的方法能达到较高的识别率。     

改进的HOG和Gabor,LBP性能比较

为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达,提出一种改进的梯度方向直方图(HOG)人脸识别方法.首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取HOG特征;然后将所有网格HOG特征向量进行组合,实现整个人脸特征表达;最后采用最近邻分类器进行识别.另外,比较了该方法与Gabor小波和局部二值模式(LBP)2种著名的人脸局部特征表示方法的优劣.实验结果表明,在调优的HOG参数下,在具有光照和时间环境等复杂变化的FERET人脸库中,较少维数的HOG特征比LBP特征有更好的表现,而且HOG特征提取时间和特征向量维数比Gabor小波方法更具有优势.     

独立环形对称Gabor特征及在人脸识别中的应用

提出了一种基于2D环形对称Gabor变换（2DCSGT）和独立成分分析（ICA）的特征提取方法,并用于人脸识别中。对人脸图像做5尺度2D环形对称Gabor变换;对变换后的图像下采样并采用主成分分析（PCA）进行降维;采用ICA获得人脸图像的独立环形对称Gabor特征（ICSGF）;采用最近邻分类法分类。在ORL、YALE和FERET人脸数据库上,基于ICSGF的人脸识别算法的正确识别率分别达到99.5%、93.33%和97.14%。实验结果表明,ICSGF方法有效可行。     

基于HHT的脱机手写体汉字特征提取

提出了一种基于数学形态学方向笔画提取的希尔伯特一黄变换(HHT)方法,对脱机手写体汉字进行特征提取.通过对HHT得到的Hilbert谱和边际谱的分析,构成4维结构特征和32维统计特征,并对其进行特征融合后得到36维特征向量作为最终的识别特征.试验结果表明其识别率比单独使用Gabor变换、小波变换等方法的识别率高.在识别速度上虽然比矩变换、数学形态学等方法慢,但是比Gabor变换的速度有明显提高,比多方法特征融合的方法在速度上有一定提高.该研究表明HHT作为一种新的信号分析方法,可以被有效地运用于提取汉字图像的特征.     

Gabor特征结合快速HOG特征的行人检测

针对行人检测中HOG特征提取速度慢且易忽视细节特征的问题,提出了一种Gabor特征结合快速HOG特征的行人检测算法.首先对输入图像进行小波变换,并引入积分图思想和主成分分析算法快速提取图像HOG特征;其次融合Gabor小波变换得到的Gabor特征,最后采用混合特征训练分类器,实现行人的有效检测.测试集上的实验结果表明,在使用相同分类器的情况下,该混合特征提取方法比单一特征提取方法的检测正确率最多可提高7.37％,因此所提出的算法可以有效地提高行人检测的精度.