面向人脸图像发布的差分隐私保护

目的 由于人脸图像蕴含着丰富的个人敏感信息,直接发布出来可能会造成个人的隐私泄露。为了保护人脸图像中的隐私信息,本文提出了一种基于傅里叶变换与差分隐私技术相结合的人脸图像发布方法FIP（facial image publication）。方法 将人脸图像作为实数域2维矩阵,充分利用离散傅里叶变换技术压缩图像。为了有效均衡由拉普拉斯机制引起的噪音误差以及由傅里叶变换导致的重构误差,引入一种基于指数机制的傅里叶系数选择方法EMK（exponential mechanism-based k coefficients sampling）,它能够在不同的系数空间中挑选出合理的傅里叶系数来压缩人脸图像,然后利用拉普拉斯机制对所挑选出的系数添加噪音,进而使整个处理过程满足ε-差分隐私。此外,为了避免较大的傅里叶系数空间导致指数机制挑选系数不准确问题,基于离散实数傅里叶变换的共轭对称特性,提出了一种增强的指数机制挑选傅里叶系数方法BEMK（boosted exponential mechanism-based k coefficients sampling）,该方法不仅进一步压缩离散傅里叶系数空间,而且还能够提高人脸图像发布的精度。结果 基于4种真实人脸图像数据集采用支持向量机分类与采用主成分分析技术验证方法的正确性。从算法的准确率、召回率,以及F1-Score度量结果显示,提出的基于离散傅里叶变换技术的人脸图像发布方法均优于直接采用拉普拉斯机制的发布方法LAP（Laplace mechanism-based publication）。结论 实验结果表明,本文方法能够实现满足ε-差分隐私的敏感人脸图像发布,图像分类验证其具有较高的可用性。特别是BEMK方法具有较好的鲁棒性,是一种有效的隐私人脸图像发布方法。     

基于特征和基于图像相结合的快速人脸检测*

为了提高人脸检测的速度,提出了一种基于特征和基于图像相结合的快速人脸检测方法.该方法对训练样本图像进行离散小波变换(DWT),使用低频逼近系数来训练支持向量机(SVM)分类器;在检测时,首先利用双眼区域的亮度关系和脸部的对称特征来快速过滤掉大量的背景区域,再利用SVM对余下的区域进行进一步的验证,以确认是否为人脸.实验结果证明了该方法的正确性和有效性.     

一种基于Haar小波变换的彩色图像人脸检测方法

本文提出了一种基于Haar小波变换的彩色图像人脸检测方法。首先进行彩色空间的变换,检测出图像中的肤色区域;利用Adaboost算法训练出的基于Haar小波变换的检测器对该区域进行人脸检测;建立眼睛颜色模型,并根据眼睛!嘴在不同分量上的分布特征,将它们从人脸区域中提取出来;最后融合眼睛!嘴候选区域的信息,利用特征不变的方法进行眼睛和嘴的确定。实验结果表明,该方法能够快速有效地检测出人脸,并能够确定眼!嘴的位置。     

一种基于Haar小波变换的彩色图像人脸检测方法

本文提出了一种基于Haar小波变换的彩色图像人脸检测方法.首先进行彩色空间的变换,检测出图像中的肤色区域;利用Adaboost算法训练出的基于Haar小波变换的检测器对该区域进行人脸检测;建立眼睛颜色模型,并根据眼睛、嘴在不同分量上的分布特征,将它们从人脸区域中提取出来;最后融合眼睛、嘴候选区域的信息,利用特征不变的方法进行眼睛和嘴的确定.实验结果表明,该方法能够快速有效地检测出人脸,并能够确定眼、嘴的位置.     

基于局部小波变换与DCT的人脸识别算法

提出了一种基于局部小波变换和离散余弦变换(DiscreteCosineTransform,DCT)相结合的人脸识别方法,该算法首先利用小波变换对人脸图像做适当层次的小波分解,然后通过离散余弦变换对低频分量作进一步的特征提取和压缩,得到人脸识别特征,最后利用欧氏距离和最近邻分类器进行识别。基于ORL人脸数据库的实验结果表明了该算法的有效性。     

基于小波域的多层级人脸图像配准重建算法研究

根据小波域中各图像之间的相关性,提出基于小波变换的多层级图像配准算法。在小波变换域利用位图切割完成多层级匹配,有效地减少了人脸图像中旋转、光照等噪声影响,保持了较高的配准精度。实验结果表明,重建的人脸图像具有较高的识别性能。     

基于变换域的条带噪声去除方法

为解决线扫描图像中的条带噪声干扰问题,提出了傅里叶变换与小波分解相结合的变换域条带噪声去除方法。首先对图像进行多尺度小波分解,将包含条带噪声的小波子带与包含图像信息的小波子带分离;然后对含有条带噪声的小波子带进行傅里叶变换,并对变换系数进行带阻滤波以消除条带噪声。利用实际采集的带有条带噪声的棉花异性纤维图像进行仿真实验,结果表明:傅里叶变换与小波分解相结合的方法,去噪效果明显优于单独使用傅里叶变换或小波分解的方法,既能有效地去除图像中的条带噪声,又能较好地保持图像的细节信息。     

一种基于FFT计算离散小波变换的方法

将小波变换和快速傅里叶变换（FFT）方法相结合,分析研究了用快速傅里叶变换计算离散小波变换的方法,总结变换结果和滤波器长度之间的移位关系,并提出通过把输入信号信号循环移位,实现完全重构的方法。这种方法计算的时间复杂度和快速傅里叶变换相当。     

基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法

提出了一种基于离散小波框架变换的彩色多聚焦图像融合算法。首先求取各彩色多聚焦图像的灰度分量,再对各灰度分量进行离散小波框架变换,根据离散小波框架变换系数求取各图像中像素的清晰度指标,然后根据各图像中像素的清晰度指标对属于清晰区域的像素进行组合,从而得到融合后的图像。试验结果表明本文所提出的算法能够较好地解决彩色多聚焦图像融合问题。     

基于Gabor小波的人脸检测

提出了一种新的正面人脸检测算法。该方法组合了Gabor小波变换、输入图像的Gabor特征分析和Bayes分类器来进行正面人脸检测。对训练集的平均脸作Gabor小波变换得到40个投影向量；通过计算输入图像和这40个投影向量间的内积来提取图像的Gabor特征向量；训练Bayes分类器来进行正面人脸检测。实验结果表明，该算法的计算效率和检测精度均优于特征脸方法。     

基于小波变换的加权特征脸识别算法*

针对人脸识别中难以克服的表情影响,提出了一种基于小波变换的加权特征脸识别方法.本方法先对人脸图像进行小波分解,有效地将原图像降维,然后让各个子图像并行进行特征脸识别,最后通过加权排序得到识别结果.通过在Striling人脸库中进行实验,表明利用本方法进行人脸识别大大提高了识别率同时减少了计算量.     

融合小波与2D PCA的贝叶斯人脸识别

提出了融合小波和2DPCA进行贝叶斯人脸识别的方法。对原始图像采用小波分解后,利用2DPCA计算人脸的特征矢量空间。首先对低频子图进行贝叶斯人脸识别,然后对得分前五名的图像再次利用高频子图并行进行识别,通过加权排序得到最后结果。实验表明,与传统的方法相比较,该方法降低了运算量,提高了识别率。     

基于变换域和噪声估计的路面图像去噪研究

针对不考虑噪声的统计分布,仅使用傅里叶变换或小波变换对图像进行降噪处理会带来图像的失真（扭曲）的问题,提出基于变换域和噪声估计的图像去噪方法。算法根据傅里叶变换和小波变换对图像的有效表示侧重点不同,以及图像噪声在不同变换域下的统计特性,提出先将图像进行傅里叶变换,根据噪声的统计特性构造传递函数H,使用Wiener滤波器进行降噪处理,得到一次降噪图像;再对图像再进行小波变换,根据噪声在小波的各尺度下,以及同一尺度下的不同特性,分别采用软门限降噪法和MMSE准则的降噪方法,得到二次降噪图像。仿真实验证实,该算法能有效提高降噪效果,降噪后的图像不失真,包含噪声少。     

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。     

一种小波和脊波联合去噪方法

由于小波变换不能有效地处理图像中的奇异线,而脊波变换能很好地弥补这一不足,提出了一种基于图像分块的小波和脊波联合去噪方法。该方法把噪声图像分成一定尺寸的图像块并选择其中的同质块和非同质块;利用小波去噪方法处理同质块,而非同质块用脊波去噪方法处理得到去噪后的图像;用维纳滤波器进一步处理去噪后的图像。实验表明,该方法与单纯的小波去噪方法和脊波去噪方法相比,信噪比有了较高的改善,能有效地保留图像的边缘细节信息。     

小波变换和特征加权融合的人脸识别

在人脸识别领域,提取人脸特征和降低维数是人脸识别的关键。传统的基于小波变换的人脸识别算法仅在小波分解的低频分量上提取用于分类的图像特征,造成了高频分量中部分对识别有利信息的丢失。为了更有效地提取人脸图像特征,提出一种基于小波变换和特征加权融合的人脸识别算法。首先通过小波变换对人脸图像进行降维处理,然后对4个小波子图分别运用主成分分析法(PCA)提取特征,并把这4部分特征加权融合,最后利用支持向量机(SVM)进行分类识别。在ORL人脸库上进行实验验证,识别准确率可达到97.5%,实验结果表明该算法能够有效提高人脸识别能力,与传统识别算法相比具有较高的识别准确率和识别速度。     

基于小波变换的复合材料预制件花节长度测试研究

讨论了小波变换在复合材料预制件花节长度测量中的应用技术,建立了花节长度自动测量系统。该系统基于小波变换的多尺度分析,通过合理选择小波基,对预制件表面图象进行处理,可以得到理想图象的边缘信息。选用纹理模板,对处理后图象利用相关算法计算图象匹配点输出,再通过匹配点的距离可以测量预制件的花节长度。该方法与其他滤波方法的比较,证实了小波变换可以保持预制件图象的边缘特征。实验结果说明,该系统的测试结果与手工测量结果相吻合,从而还证实了小波变换用于复合材料预制件花节长度测量是可行的。     

改进双边滤波和阈值函数的图像增强算法

针对基于单尺度Retinex算法产生的图像泛灰现象和光晕现象、基于双边滤波Retinex算法的泛灰现象及噪声放大现象。提出基于小波变换的改进双边滤波的Retinex图像增强算法和改进阈值函数去噪算法。该方法对图像进行小波分解,获得图像的低频和高频系数;采用改进双边滤波的Retinex算法对图像低频系数进行处理,采用改进阈值函数对高频系数进行处理;采用离散小波反变换得到增强后的重构图像;对重构图像进行分段性线性变换,增强图像对比度。实验结果表明,该方法避免了图像泛灰和光晕现象,并有效去除了噪声,细节丰富,对比度强,为图像后续处理奠定基础。     

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。     

基于二维提升小波变换的图像融合

将图像进行提升小波变换,分别对高低频采用不同的融合方法,得到融合后图像。并引入信息熵、相关系数和清晰度等性能指标对融合后的图像进行分析。实验结果表明,此提升方法在融合图像质量上优于传统小波变换。