融合Haar型局部特征的人耳识别算法

人耳具有丰富的结构特征,针对单一特征描述影响人耳识别率的不足,提出一种融合Haar型局部特征的人耳识别算法。算法采用符合人耳外部形状的椭圆形LBP算子与HOG算子,分别提取图像的纹理特征和边缘特征,将两种特征进行融合。利用Haar特征运算快捷的优势,引入到LBP和HOG特征提取中。通过分别设计的4组Haar编码模式,构建椭圆形LBP算子与HOG算子。对改进算法进行实验与分析,实验结果表明了算法的有效性和实用性。     

融合LBP和GLCM的纹理特征提取方法

为提取有效的特征用于纹理描述和分类,提出一种融合局部二进制模式(LBP)和灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征提取方法。利用旋转不变的LBP算子处理纹理图像,得到LBP图像及其GLCM,采用对比度、相关性、能量和逆差矩描述图像的纹理特征。实验结果表明,与其他方法相比,该方法提取的纹理特征具有更强的纹理鉴别能力,平均分类正确率达到93%。     

局部HOG和分层LBP特征融合的车牌字符识别

针对车牌字符识别中模板匹配法识别率低,尤其是无法准确识别相似字符的不足,提出了一种局部HOG和分层LBP特征融合的车牌字符识别方法. 首先利用模板匹配法对车牌所有字符进行初步识别,然后利用HOG算子提取车牌和模板相似字符中最具区分度的一小块边缘特征,接着利用LBP算子提取原始车牌和模板相似字符中相同区域块的分层纹理特征,将两种特征串行融合构建串行特征向量,最后根据特征向量之间的卡方距离来度量车牌字符和模板字符的相似性,进而完成二次识别. 通过实验比较了11种算法的识别性能,结果表明本文方法有效地解决了相似字符误识别的问题,在保证识别速率的同时识别率显著提高,达到99.52%.     

基于多级纹理特征的深度信念网络人脸识别算法

为解决人脸特征提取过程中局部特征缺失的问题,借助局部二值模式(LBP)与方向梯度直方图(HOG)提出一种基于多级纹理特征融合的深度信念网络人脸识别算法。以提取局部纹理特征以及边缘纹理特征为出发点,对人脸图像进行三级纹理特征提取。使用MB-LBP提取初级纹理特征;在此基础上进行改进的CS-LBP图像特征提取作为二级纹理特征;使用HOG算子在二级纹理特征上完成三级纹理特征提取。将二级和三级纹理特征直方图顺序串联融合后输入到深度信念网络(DBN)逐层贪婪训练,优化网络参数,并用优化的网络在ORL、YELA人脸标准库中进行测试,识别率均在92%以上。该算法与传统算法(SVM、PCA)相比较拥有更好的人脸识别效果,同时也表明了局部纹理特征的改善为识别过程的特征提取提供强有力的保障,为人脸识别的进一步研究开拓新思路。     

多级小波分解与LBP融合的纹理提取算法

为提高不同光照、不同角度条件下的纹理识别精度,提出了一种利用多级小波分解和多尺度旋转不变LBP融合的纹理提取算法。算法在传统的LBP特征提取基础上,采用多尺度的旋转不变LBP算子分别对多级小波逼近图像提取直方图序列特征向量,与各级小波能量进行加权融合,获取更多的纹理信息,对光照和角度的变化有更高的鲁棒性。仿真结果表明,相对传统的LBP特征提取算法,改进的算法具有更高的纹理识别率。     

基于LBP和HOG特征分层融合的步态识别

针对步态能量图（GEI）在提取人体信息时只描绘出了轮廓信息,而丢失了内部特征的局限性,提出一种基于人体目标图像的局部二值模式（LBP）与方向梯度直方图（HOG）分层融合的GEI识别算法。该算法步骤包括：首先用光流法提取步态周期,获得一个周期的步态能量图（GEI）;然后分三层提取GEI的LBP特征,得到三层的LBP图像;依次提取每层LBP图像的HOG特征,最后将每层提取的LBP和HOG特征融合,得到每层的新特征;最后将三个新特征依次融合成可以用于识别的最终特征。通过几种方法对CASIA和USF步态数据库的实验对比,提出的算法取得了更高的识别率。     

基于多特征融合的交通标志识别算法

综合考虑识别率、时间复杂度以及鲁棒性,提出一种边缘、纹理、颜色多特征融合和支持向量机（SVM）的交通标志识别算法。通过提取能够描述交通标志图像边缘信息的方向梯度直方图（HOG）特征并进行统计平均,与能够表示标志图像内部纹理信息的局部二值模式（LBP）特征融合得到降维后的HOG-maxLBP特征,再级联交通标志的颜色特征作为最终的特征向量,最后利用SVM进行交通标志训练和分类。实验结果表明,该算法不仅提高了交通标志的识别率,而且降低了时间复杂度,增强了系统鲁棒性。     

基于CCA的图像语义特征提取的分析与研究

为了提高图像语义特征提取的精确度,克服目前大部分图像语义特征提取算法中,因图像特征提取不当,导致特征参数不能全面反映图像语义的问题,提出了一种基于典型相关分析(CCA)的特征融合的图像语义特征提取方法。该方法首先采用圆形对称邻域取代传统的矩形邻域的方法,对局部二值模式(LBP)纹理特征进行了改进,然后采用高维小样本下典型相关分析对可伸缩颜色描述算子的颜色特征和改进的LBP纹理特征进行特征融合。实验结果表明,所提出的方法明显提高了图像语义特征提取的精确度,能有效地建立图像的低层特征与语义特征间的一致性。     

自适应的Haar型LBP纹理特征提取算法研究

在提取纹理图像的Haar型LBP特征中,人为设定的判断阈值主观性强、局部性差,导致提取的纹理细节和边缘模糊、纹理图像的局部性易被忽略。为此,提出了一种自适应的Haar型LBP纹理特征提取算法。该算法在二值化Haar型特征时引入高斯加权矩阵,以此获得客观、符合纹理图像局部特征的自适应判断阈值和Haar型LBP特征。实验结果表明,该算法能够有效地避免人为设定阈值对纹理特征的影响,可以准确地描述图像的纹理特征,Brodatz标准纹理库分类的正确率也得到了进一步的提高。     

融合多特征与随机森林的纹理图像分类方法

针对单一纹理特征与单一分类器对失真纹理图像分类识别率差的问题,提出了一种融合多特征与随机森林的纹理图像分类方法。利用改进的方向梯度直方图(HOG)特征提取方法以及局部二值模式(LBP)图像的灰度共生矩阵进行特征提取;将提取的特征矩阵级联组成一个新的特征矩阵,利用主成分分析法进行降维融合处理;降维融合后的特征矩阵输入随机森林,通过融合投票得到最终的识别率。在KTH-TIPS失真纹理图像库上进行对比实验,结果表明:采用融合多特征与随机森林的分类方法提高了失真纹理图像的分类正确率,且具有更好的实时性。     

设计特征向加工特征转换的扫体重构法

针对同时需要铣削和车削加工的零件,提出一种基于扫体的从设计特征向加工特征转换的统一方法.采用扫体方式重构零件和毛坯模型,并将毛坯与零件之间的差体沿着这些扫体扫掠路径拆分出各种新的加工扫体,最后将这些加工扫体依照它们之间的邻接关系和加工特征形状结构选择合并成加工特征.该方法实现了同一零件中直扫体和回转扫体2种特征的统一转换,能够产生对应各种不同加工方法和方向的加工特征,有利于工艺优化.文中方法已应用于一个CAPP系统,其结果证明了该方法的可靠性.     

基于实体模型的产品形状特征识别

依据实体造型的特点,从模型空间的特征层入手,搜寻模型空间中的简单形状特征,并根据造型特点获取单个特征在零件模型上的几何拓扑关系,从而实现形状特征的自动识别.通过分析特征实体造型,提出一种基于实体模型的产品形状特征识别方法,并结合微波器件产品开发特征参数提取模块,实现复杂零件模型形状特征的自动识别与提取.该方法为快速建立企业零件库提供途径,也为网络环境下的协同设计和数据共享奠定基础.     

一种基于分布的形状特征描述子

形状特征描述在基于内容的图像检索与识别研究中具有重要地位,文中对图像检索及识别中常用的形状描述进行了介绍。提出一个新的基于区域中心分布的方案来对图像形状特征进行描述,该描述子以待识别对象的区域二值图像的中心点为圆心,将各点到圆心的距离进行规范化处理,统计落入以区域中心为圆心的各环内的点数与总像素点数n的比例,从而形成一个基于中心分布的形状特征向量。经过数学证明该描述方案提取的形状特征具有缩放、旋转和平移不变性。文中通过使用该方案提取的图像特征进行图像识别检索实验,取得了理想的实验结果,说明了它是一个有效的图像区域形状描述子。     

Boosted cascade of scattered rectangle features for object detection

This paper presents a variant of Haar-like feature used in Viola and Jones detection framework,called scattered rectangle feature,based on the common-component analysis of local region feature. Three common components,feature filter,feature structure and feature form,are extracted without concern-ing the details of the studied region features,which cast a new light on region feature design for spe-cific applications and requirements: modifying some component(s) of a feature for an improved one or combining different components of existing features for a new favorable one. Scattered rectangle feature follows the former way,extending the feature structure component of Haar-like feature out of the restriction of the geometry adjacency rule,which results in a richer representation that explores much more orientations other than horizontal,vertical and diagonal,as well as misaligned,detached and non-rectangle shape information that is unreachable to Haar-like feature. The training result of the two face detectors in the experiments illustrates the benefits of scattered rectangle feature empirically; the comparison of the ROC curves under a rigid and objective detection criterion on MIT CMU upright face test set shows that the cascade based on scattered rectangle features outperforms that based on Haar-like features.     

混合加工特征识别方法

介绍一种集成了自动特征识别和用户交互特征定义的混合特征识别方法，该方法采用基于广义痕迹的特征识别建立零件的加工特征模型，通过交互特征定义对已建立的加工特征模型进行局部修改和再解释，在交互特征定义中，用户只需通过选取要修改的特征面定义自己的特征，剩余的面则调用自动特征识别算法处理，特征参数由系统提供的统一算法计算，从而减少了交互的工作量，这种混合特征识别方法有助于提高加工特征识别系统的实用性和健壮性。     

语义特征造型系统中特征模型转换的研究

通过对新一代的语义特征模型的分析,参考Bidarra等人的研究成果,运用有效性标准,确立语义特征造型中特征转换的方法,在采用数学方法基础上,提出了怎样在数学模型中把设计特征表示转换成加工特征表示。设计过程中的设计特征由一组具有几何特征的面和一组属性（包括维数和具体特征）表示。加工过程中的加工特征由许多面和这些加工操作中面面之间有意义的关系来表示。特征转换中采用数学方法,能够在集合运算中形成加工特征,特征相交这种困难问题也可用数学描述,并且理论上能够转换,从而提高产品模型的可编辑性和易编辑性。     

基于局部特征识别的特征有效性维护方法

缺乏特征模型的有效性维护功能已经成为目前特征造型系统存在的一个严重而亟待解决的问题.在对特征有效性条件进行深入分析的基础上,提出了一个基于扩展属性邻接图（extended attributed adjacency graph,简称EAAG）的特征有效性表示方法,特别是提出了基于局部特征识别的特征有效性维护新方法.该方法不仅能够自动判别特征的有效性是否被破坏,而且能确定导致特征无效的原因和遭破坏后特征的状态,从而能够根据用户的意图自动维持特征模型的有效性.     

根据工艺需要进行设计特征模型调整的方法

保持不同领域特征模型的一致性是多领域特征建模的一个核心问题。为有效地维护特征模型的一致性，提出一种根据对加工特征模型的修改要求自动确定设计特征模型调整方案的方法。该方法从加工特征修改所涉及的拓扑元素出发，通过搜索拓扑元素约束关系图找出相关的拓扑元素约束链，并以此为基础，利用有关准则自动确定设计特征调整的最优方案。该方法从加工的需求出发调整设计模型，保证设计与加工特征模型的一致性，可用于支持面向制造的设计。     

面向三维变量设计的可变特征模型

本文提出了一个面向三维变量设计的产品形状可变特征模型，其中包括特征树，特征表有特征约束关系图等新概念，用于描述设计过程中的形体模型和特征间的相互内在联系，从而不仅可作参数化设计，还支持更广泛意义上的变量设计。     

一种基于图的人脸特征提取方法

当前主流特征提取方法主要从全局特征或局部特征出发实现降维。为了能充分反映样本的全局特征和局部特征,提出基于图的人脸特征提取方法。该方法首先通过对训练样本进行学习得到最佳投影方向,该方向保证投影后的样本类内紧密而类间松散;然后将测试样本映射到最佳投影方向上并利用最近邻分类器进行样本类属判定。标准人脸库上的比较实验结果证明了所提方法的有效性。