隐马尔可夫模型下基于SIFT特征的局部遮挡目标识别

提出一种利用隐马尔可夫模型建立目标特征匹配库来识别图像中局部遮挡目标的新方法。该方法首先通过SIFT算法提取目标SIFT特征,然后采用隐马尔可夫模型对目标所有的SIFT特征进行训练,得到目标SIFT特征对应的模型输出概率范围,将该概率范围作为目标特征匹配库。在对图像中的目标进行识别时,利用目标特征匹配库可以把目标特征从图像所有特征中识别出来,即使目标遮挡比例为60%时,该方法仍能识别出目标。实验结果表明,新方法可以精准地识别出图像中被遮挡目标,能够很好地解决遮挡情况下的目标识别问题。与现有局部遮挡目标识别算法相比,新方法所取得的目标识别率均有所提高。     

基于多角度图像匹配的手机拍照场景识别研究

针对目前手机拍照识别过程中难以识别大角度旋转和俯仰角度变化目标的问题,设计并实现了能够容忍图像旋转和扭转变化的改进型SIFT关键点匹配算法;该算法通过模拟目标任意多角度水平旋转和垂直扭转,提前计算多组SIFT特征;在手机拍照识别景观建筑时,匹配目标图像的SIFT特征与多组特征从而识别目标多个侧面;实验结果表明,该识别系统对任意角度拍摄的手机图像的识别准确率达80%以上,计算耗时仅10s,具有一定的实用性和推广价值。     

基于简化Forstner算子改进的SIFT无人机图像识别算法

根据无人机获取图像信息量大、处理实时性要求高的特点,寻找一种符合无人机特点的图像目标识别算法,提高图像识别的效率。SIFT(Scale Invariant Features Transform)算法具有良好的准确性和鲁棒性,能够克服一定的图像形变及遮挡影响,但其还难以满足无人机图像的处理实时性,利用简化的Forstner算子对SIFT算法进行改进,降低SIFT算法特征点获取过程的计算量。通过仿真实验,证明改进的SIFT算法可以提高识别和匹配的速度和准确率,可以满足复杂背景下无人机目标识别精度与速度的需求。     

对扭转鲁棒的SIFT图像匹配在商标识别中的应用

为识别任意角度扭转的货品商标图像,提出了对扭转鲁棒的SIFT图像局部匹配算法。通过模拟商标图像的垂直和水平多角度扭转,对数据库中所有商标图像提取多组SIFT特征。提取查询图像的SIFT特征,并与库中特征进行匹配从而识别商标。提出了一种仅采样少量角度来近似模拟任意角度图像扭转的方法。实验结果表明,该方法在1000幅商品图像集上正确匹配率高于传统的SIFT算法,可从各种角度的图像中有效地检测到商标图像。     

SIFT和旋转不变LBP相结合的图像匹配算法

SIFT算法是性能最好、应用最广泛的基于局部特征的图像匹配算法,但其计算复杂度高.为此,提出一种SIFT和旋转不变LBP相结合的图像匹配算法,以提高SIFT算法的速度.首先利用SIFT关键点检测方法在2幅待匹配图像上分别检测关键点,得到2个关键点集;然后计算每个关键点周围图像区域的旋转不变LBP特征,并将其作为该关键点的描述;最后采用基于关键点最近邻距离比值的匹配策略,找出2个关键点集之间存在匹配关系的关键点对.实验结果表明,文中算法对结构内容图像的匹配性能与SIFT算法相当,运算速度比SIFT算法大为提高.     

井下人员人脸识别方法研究

针对光照突变、视角变化以及遮挡等因素容易导致井下人员人脸识别精确度低的问题,提出了一种隐马尔科夫模型下基于SIFT特征的人脸识别方法。该方法将提取的SIFT特征作为隐马尔科夫模型的训练样本,经训练建立精准匹配库,对人脸部位和非人脸部位的SIFT特征进行分类,从而实现人脸图像的识别。实验结果表明,该方法识别速度快、准确率高,平均识别准确率达97.14%。     

3维物体SIFT特征的提取与应用

SIFT(scale-invariant feature transform)算法自提出以来,就因其优越的性能（尺度不变性、旋转不变性、抗噪声能力强、受光照变化影响小等）,而备受图像图形领域研究者的青睐。该算法的核心特征（SIFT特征）基于局部梯度,能够抵抗图像大幅度的伸缩、旋转等,很好地满足了3维物体识别的实际需要。而SIFT特征对投影变换的相对敏感性恰可用于3维模型的视点空间划分,且划分依据与匹配依据一致,能够有效提高匹配准确度。合理设置SIFT算法的阈值还可以有效处理物体背景分割等技术问题。通过充分的预处理,能够有效降低SIFT算法计算复杂度高,使得系统基本达到实时匹配。总之,将SIFT特征应用在3维物体识别系统中的视点空间划分、背景物体分割、模式特征匹配等模块,可以有效地提高系统的识别速度与效率,增强系统的稳定性。     

基于局部特征约束的压缩感知人脸识别算法研究

人脸识别是计算机模式识别领域中一个研究热点和难点。针对人脸识别中数据量大、高维度、非线性等问题,提出基于局部特征约束的压缩感知人脸识别方法。首先对人脸图像进行选择性约束处理,利用SIFT算法提取人脸图像中的局部特征,以此构成压缩感知算法中的测量矩阵,再利用压缩感知的重构算法计算特征的稀疏表示,在此基础上进行人脸识别。算法在AR人脸库上进行了抗干扰比对测试,实验结果验证了算法对光照、表情以及遮挡等干扰具有强的鲁棒性,局部特征的约束大大降低了特征点的数量,有效提高了人脸识别的正确率。     

基于局部特征约束的压缩感知人脸识别算法研究

人脸识别是计算机模式识别领域中一个研究热点和难点。针对人脸识别中数据量大、高维度、非线性等问题,提出基于局部特征约束的压缩感知人脸识别方法.首先对人脸图像进行选择性约束处理,利用SIFT算法提取人脸图像中的局部特征,以此构成压缩感知算法中的测量矩阵,再利用压缩感知的重构算法计算特征的稀疏表示,在此基础上进行人脸识别。算法在AR人脸库上进行了抗干扰比对测试,实验结果验证了算法对光照、表情以及遮挡等干扰具有强的鲁棒性,局部特征的约束大大降低了特征点的数量,有效提高了人脸识别的正确率。     

基于SIFT和Daisy相结合的立体匹配算法

立体匹配是计算机视觉领域最活跃的研究课题之一,针对传统SIFT描述符在图像存在多个相似区域时易造成误匹配和Daisy的匹配效率会因200维的描述符而降低的问题,提出一种SIFT和Daisy相结合的立体匹配算法。该方法利用SIFT算法生成关键特征点,利用Daisy描述符自身具有的良好的旋转不变性,对特征点进行描述,利用特征描述符欧氏距离的最近邻匹配和种子区域增长得到视差图。实验结果表明,该方法匹配精度高,速度快,在部分遮挡、视点变化引起的图像变形等问题上有更好的表现。     

一种KCCA融合局部特征和全局特征的目标识别算法

提出一种新的KCCA特征融合算法。首先分别提取目标图像的局部特征SIFT和全局Pseudo-Zernike矩特征,并利用K-means算法对局部特征进行预处理;然后利用KCCA将两种特征提取相关特征进行融合,最后将融合特征送入SVM分类器。对遥感飞机图像库做了分类识别的仿真实验。相比于单一特征和CCA特征融合的识别策略,KCCA识别率得到明显提高,理论分析和实验结果证实了该算法具有良好的准确性与可靠性,能够有效提高图像分类识别系统的准确度。     

融合傅里叶描述子和尺度不变特征转换特征的商标检索

针对传统商标检索算法中全局特征容易造成误检,而局部特征SIFT对轮廓描述能力不强及算法复杂度高的问题,提出了一种融合图像全局特征和局部特征的商标检索算法。其中全局特征反应了图像的整体信息,这些信息可用来较快地建立候选图像库,而局部特征则可以更准确地与候选图像进行匹配。首先提取图像的傅里叶描述子进行初步检索,并按相似度排序,然后在此结果集的基础上对候选图像通过提取SIFT特征进行精确匹配。实验结果表明,该方法既保持了SIFT特征较高的查全率和查准率,优于傅里叶描述子单一特征,而且检索速度比SIFT单一特征显著提高,能很好地应用于商标图像检索系统中。     

融合HU不变矩和SIFT特征的商标检索

利用商标图像的形状特征,提出了一种融合图像全局特征和局部特征的商标检索算法。其中全局特征反应了图像的整体信息,这些信息可用来较快地建立候选图像库,而局部特征则可以更准确地与候选图像进行匹配。提取图像的HU不变矩进行初步检索,按相似度排序,在此结果集的基础上对候选图像通过提取SIFT特征进行精确匹配。实验结果表明,该方法既保持了SIFT特征的良好描述能力,又减少了精确匹配需要的计算次数,降低了复杂度。     

基于全局特征和尺度不变特征转换特征融合的医学图像检索

特征提取是图像检索或图像配准的关键步骤,针对单一特征不能很好地表述图像的问题, 根据医学图像的特点,提出了一种融合全局特征和局部特征的医学图像检索算法。首先在研究单一特征医学图像检索算法的基础上, 提出了融合全局特征和相关反馈的检索算法;其次对尺度不变特征转换(SIFT)特征进行了优化,提出了改进的SIFT 特征提取算法和匹配算法;最后,为了保证结果的准确性并改进检索效果,采用了融合局部特征的方法逐步求精。通过对标准临床数字式X射线成像(DR)图像数据库的实验研究表明,该算法应用在医学图像的检索中有较好的结果。     

基于局部信息统计的人耳识别方法

提出了一种基于局部信息统计的人耳识别方法。该方法将一幅人耳图像分成若干个子区域,分别提取每个子区域的分类特征,将各个子区域的特征串联为一个特征向量构筑人耳特征矢量,更加全面描述了人耳图像的局部与结构信息,应用最近邻分类器进行模式分类。采用三种不同的特征提取方法,以USTB人耳图像库对算法进行测试,实验结果表明,与全局信息比较同种方法识别率提高30%以上,验证了局部信息方法的有效性。     

人脸特征的SIFT保护算法

人脸识别技术在门禁、视频监控等公共安全领域中的应用日益广泛,人脸特征数据的安全性和隐私性问题成为备受关注的焦点。提出一种基于SIFT的人脸特征安全保护新算法,首次将随机投影应用到对人脸特征数据的保护中。该算法首先利用SIFT特征对旋转、尺度缩放、光照变化等具有较好稳定性的特点,提取有较好鲁棒性的人脸数据;然后根据用户密钥对SIFT特征进行不可逆变换,生成具有可重建性的人脸特征模板数据,从而实现对人脸特征数据的保护。实验表明,该算法在CMU、AR和Feret人脸数据库中均取得较高的识别率,不仅对人脸特征数据具有保护作用,并且对姿势、遮挡和表情的变化具有较高的鲁棒性。     

掌纹识别中的尺度不变特征转换改进算法

针对在低分辨率掌纹图像中,传统尺度不变特征转换算法易产生误匹配的问题,提出一种用于掌纹识别的改进尺度不变特征转换算法。根据局部匹配的思想,结合欧氏距离及加权子区域匹配方法对图像进行匹配,计算得出的相似度能反映图像的局部与全局特征。仿真实验结果证明,改进的尺度不变特征转换算法比原算法具有更高的识别率。     

基于SIFT和Hu特征融合的单目视觉识别算法研究

研究了机器视觉技术在三维物体识别定位问题中的应用。利用Visual C＋＋编程软件建立了摄像机标定界面,实现对摄像机进行快速标定的功能。提出了一种SIFT特征和Hu不变矩融合算法,该算法是一种融合了局部特征和全局特征的算法。其中全局特征反映了对三维物体图像的整体信息进行粗略匹配和定位,局部特征可以在全局特征中进行更准确特征匹配,该算法对伸缩、旋转和平移等有很好的抵抗能力。实验结果表明,该视觉算法可以有效解决三维物体匹配问题,并且有效提高了系统的识别速率和效率,满足物体识别的目的。