基于Gabor变换的中文字符特征提取方法研究

针对传统汉字字符特征提取方法的不足,提出了一种基于Gabor变换,对图像纹理特征的方向性敏感的字符特征提取方法。先将灰度字体图像进行二值化、归一化处理,再利用Gabor滤波器进行滤波,获取图像的内部纹理特征和边缘信息,进而从不同方向进行特征提取。实验证明利用gabor变换计算中文字符图像的笔画方向特征,对中文字符具有较好的分类效果。     

基于Fisher准则特征融合策略的PNN车牌汉字识别

为克服图像二值化预处理的不利影响,提高汉字字符图像特征的表征能力,降低传统算法的训练复杂度,在此直接应用车牌字符灰度图像,基于Fisher准则对提取的Pseudo—Zernike矩特征和Gabor变换特征进行融合,在最佳鉴别矢量方向上求得表达能力更强的融合特征。训练结构简单、速度较快的概率神经网络作为识别器,实现车牌汉字的正确、快速识别。试验表明,此算法无需对车牌汉字图像二值化,与所采用的概率神经网络识别器相比,传统BP,SVM等的训练复杂度降低,速度提高,经表征能力更强的融合特征训练后,具有更高的识别准确率。     

夜视图像自动彩色化源图选择算法

研究可供夜视图像进行色彩传递的自然彩色源图选择算法。利用Gabor滤波器能够模拟生物视觉的特性以及夜视图像的纹理特征,对结合Gabor滤波器和灰度共生矩阵源图检索算法做出了改进,提出了一种结合Gabor滤波器和灰度梯度共生矩阵的源图选择算法。最后对这两种算法和亮度梯度二次采样算法进行了比较,实验结果证明,改进的算法远远优于其他两个,减少了图像色彩传递应用过程的人工干预程度,大大提高了自动化水平。     

基于2DPCA的手写数字识别

手写字符由于书写风格和习惯的不同,造成字符模式的不稳定。针对这一问题,本文首先对字符图像进行图像预处理,统一字符笔画的粗细,改善局部特征,随后利用二维主分量分析法(2DPCA)直接对字符图像矩阵进行变换,抽取字符特征,建立字符的特征矩阵及重构模型,利用最邻近方法和重构误差法进行字符识别。最后通过美国国家邮政局MINIST手写数字库中进行识别实验,验证了算法的准确性和鲁棒性。     

基于小波特征的单字符汉字字体识别

汉字图像不仅包含了汉字的字符信息,还包含了汉字的字体信息.字体信息是版面分析、理解和恢复的重要依据,还有助于实现高性能字符识别系统.目前的字体识别方法还不能对单个汉字字符的字体进行识别.本文提出了一种新的字体识别方法,能够在不知道汉字字符的前提下,识别单个汉字的字体.首先对单个汉字的字符图像进行小波分解,在变换图像上提取小波特征.提取的小波特征经Box-Cox变换整形后,用线性鉴别分析技术(LDA)进行特征选择,得到字体识别特征.所使用的分类器是MQDF分类器.在包含7种字体的样本集上进行的实验表明,本文提出的方法能够在不知道汉字字符的前提下,对单个汉字的字体进行有效识别,基于单字的字体识别率达到97.35％.     

电商平台图片中文字的识别

本文提出了一个针对电商平台低质量图片进行文字分割的算法.汉字的主流识别方法主要为特征识别,结合置信度的词语句子识别和字库匹配识别.本文采用卷积神经网络进行识别单字,使用tesseract识别句子,结合两者修正字符,同时利用识别出的字符,对文字分割进行辅助分割,从而达到了极高的文字定位率.     

基于Gabor小波与Memetic算法的人脸识别方法

提出一种基于Gabor小波与Memetic算法的人脸识别方法MA-Gabor(Memetic Algorithm-Gabor).算法使用一组特定的Gabor小波滤波器对人脸图像重要区域进行针对性的特征提取运算,可在较短处理时间内获得更具区分能力的识别数据.为提升识别性能,MA-Gabor引入Memetic算法用于Gabor小波滤波器组的优化设计.实验结果表明,Memetic算法可获得比传统优化方法更佳的设计效果.通过将优化设计的Gabor小波滤波器组用于人脸图像的特征提取,MA-Gabor算法可取得比现有人脸识别方法更高的识别率.     

基于Gabor小波特征的磨粒图像识别新方法

文章给出了一种基于Gabor小波纹理特征的磨粒图像识别新方法,主要是利用Gabor小波设计了一种多通道小波滤波器,对磨粒图像直接进行小波变换,用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的图像特征。把获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器进行分类识别。最后,对磨粒图像进行了一系列的仿真实验,结果表明,识别正确率在91%以上,并且识别速度很快。     

基于小波变换和DCT的字符图像特征抽取新方法

从特征矢量的不变性和抗噪性角度,提出了一种基于小波变换(WT)和离散余弦变换(DCT)的字符特征抽取新方法。利用圆周投影算法,把二维的字符图像转换为一维投影。基于WT和DCT的非线性变换,克服了因变形和噪声引起的一维投影的非线性变形失真。通过对识别不同大小、方向及噪声的字符仿真实验和不同特征抽取方法的对比实验,以及对工业标牌字符的识别,表明该特征抽取方法具有尺度和旋转不变性,有较好的抗噪声能力和很好的分类性能。     

电气测量技术及仪器

TH117.12005051391基于Gabor小波特征的磨粒图像识别新方法/康剑莉,陈罡,毛金明(浙江轻纺学院机电系)//激光与红外.―2005,35(3).―190～192.文章给出了一种基于Gabor小波纹理特征的磨粒图像识别新方法,主要是利用Gabor小波设计了一种多通道小波滤波器,对磨粒图像直接进行小波变换,用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的图像特征.把获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器进行分类识别.最后,对磨粒图像进行了一系列的仿真实验,结果表明,识别正确率在91%以上,并且识别速度很快.图2表1参6TH162005051392…     

远距离复杂背景鲁棒的步态特征提取与表示方法

远距离复杂背景下步态图像通常受到噪声的影响很大。Gabor特征在此类步态识别中显示了良好的特性,然而一些基于Gabor特征的算法使用较多的模板从而导致计算量增大。为解决这个问题,本文提出了一种新的基于改进Gabor特征的步态特征提取与表示方法。首先突出步态能量图中的有效区域,并抑制易受噪声干扰的区域。然后构造一个同时具有两个方向互补特性的基本的滤波器,经过缩放和旋转,生成一系列滤波器。使用这些滤波器对改进的步态能量图以及步态差异图像进行卷积,得到两个特征向量集合以表示此步态对象。使用最近邻分类计算出本文方法在USF步态数据库上的识别率,与相关算法的比较证实了此步态特征提取与表示方法的有效性。对算法的计算量分析表明,本文算法所需的计算量比相关算法有较大降低。      

Invariance properties of gabor filter-based features--overview and applications.

For almost three decades the use of features based on Gabor filters has been promoted for their useful properties in image processing. The most important properties are related to invariance to illumination, rotation, scale, and translation. These properties are based on the fact that they are all parameters of Gabor filters themselves. This is especially useful in feature extraction, where Gabor filters have succeeded in many applications, from texture analysis to iris and face recognition. This study provides an overview of Gabor filters in image processing, a short literature survey of the most significant results, and establishes invariance properties and restrictions to the use of Gabor filters in feature extraction. Results are demonstrated by application examples.     

结合Gabor滤波器和ICA技术的纹理分类方法

提取有效的特征用于纹理描述和分类一直是纹理分析的难点.本文提出一种结合Gabor滤波器和ICA技术的纹理特征提取方法,即纹理图像首先经过Gabor滤波器组滤波,然后由滤波图像直接构建高维特征矢量;再将这些高维特征矢量通过主成分分析PCA进行降维,最后采用ICA技术分析和提取降维后的特征矢量中的独立成分用于纹理分类.通过与经典Gabor滤波器和ICA方法的对比实验,验证和评价了本文方法的性能.     

基于Gabor调制的深度多层子空间人脸识别算法

人脸识别的关键在于特征提取,过去主要从完美的低维特征子空间来刻画高维图像,但是近年来深度学习模型为特征提取提供新方向。本文提出在Gabor特征描述子调制下的深度子空间模型,在深度子空间这一新型深度学习框架基础上,使用Gabor滤波器组处理图像,并构建深度特征提取多层网络,得到Gabor调制下的深层抽象特征。首先将传统的8个方向5个尺度的40个Gabor滤波器在尺度上进行压缩得到8个基本Gabor滤波器组;然后将经过Gabor滤波的描述特征分别送入深度化改造的子空间模型,得到图像的深层特征表示;其次将这些特征进行哈希编码,直方图分块,作为描述特征。本文在FERET、ORL、CMU_PIE等数据库上讨论加入Gabor滤波器调制后的深度多层子空间特征提取模型在人脸识别问题上性能的提升,实验结果表明,该算法可以取得较好的识别率,并对光照、表情、姿态等有很好的鲁棒性,能够弥补浅层网络易受训练图像影响的缺点。      

Structural similarity classifier for facial expression recognition

A novel Gabor filter structural similarity algorithm (GFSSIM) is proposed for facial expression recognition (FER) on noisy images. Low-resolution facial images with low SNRs are specifically dealt with FER system. The features are extracted using 40 Gabor filters, and a feature subset is selected for classification. The test image is classified based on proposed GFSSIM algorithm. The experimental results show that the recognition rate for heavily deteriorated images outperforms the conventional classifier method. In addition, the proposed method is more efficient from the computational complexity point of view.     

基于矩和Gabor变换的手写体汉字识别方法

特征提取是手写体汉字识别的一个研究难点。本文提出了一种基于特征融合的新提取方法,即将Gabor变换和正交矩变换结合起来,用正交Zernike矩提取全局特征,用Gabor变换提取局部特征,然后使用主成分分析的方法进行特征压缩。由此得到的特征向量能从整体上和局部上反映汉字的特征。实验证明该方法是行之有效的。     

基于二次网格的字符图像特征提取方法

为了提高字符识别率,克服传统字符特征提取方法复杂、计算量大等问题。文中提出了一种基于二次网格化的字符特征提取方法。将字符二值图像划分为4个网格,提取出字符轮廓的曲率特征;并将字符图像划分为32个网格,依次提取出各自网格的占空比、质心、散度3组特征。该方法兼具结构特征与统计特征的优点,对笔画结构相近的字符较易于区分,该方法抗干扰能力强,且足够稳定。通过对1 500张字符二值图像进行实验,其结果表明,该方法对字母与数字的识别准确率达到了97%以上,相较于其他特征提取方法有大幅提高。     

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。