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基于纹理特征的方法被广泛应用于人脸识别。然而纹理特征依赖于图像的高频细节信息,当图像出现模糊时,单纯利用纹理特征的识别方法的识别精度会急剧下降。为了克服纹理特征的在模糊人脸识别中的不足,提出了一种基于色彩特征和纹理特征融合的识别方法。首先参照人类的对立色感知机制提取人脸的色彩特征;然后,将该色彩特征和纹理特征分别用于识别分类;最后,将二者的识别相似度进行融合,得到最终的识别结果。该色彩特征描述了图像的低频信息,其对图像模糊不敏感,并且与描述图像高频信息的纹理特征具有良好的互补性。在FERET 和AR 人脸库上的实验表明,融合色彩特征和纹理特征有效地提高了模糊人脸的识别精度。 相似文献
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基于小波变换和规范型纹理描述子的人耳识别 总被引:2,自引:0,他引:2
在带有角度的人耳图像上提取有效特征一直是人耳识别的难点.本文提出一种基于Haar小波变换和规范型纹理描述子的人耳识别方法,即先对人耳图像进行Haar小波变换,然后利用更加合理的规范型纹理描述子,同时结合分块与多分辨率思想,共同描述经Haar小波变换后人耳子图像的纹理特征,最后用最近邻分类器进行分类识别.实验结果表明,Haar小波变换可以有效增强图像纹理基元的有效信息;利用规范型纹理描述子提取特征不仅速度快,而且具有很强的鲁棒性,尤其与分块、多分辨率方法相结合时,效果更为显著,明显优于经典的PCA和KPCA方法. 相似文献
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在手势识别的过程中,手势的多样性和复杂性会对识别的可靠性和准确性带来较大影响.基于视觉的手势识别通常采取单一特征用于手势分类,但是单一特征无法较好地描述整个图像.因此本文提出多种特征融合的方法,分别提取改进后的梯度方向直方图(HOG)特征和MB-LBP特征,并进行特征融合,结合支持向量机(SVM)分类器完成手势图像的识别.实验结果表明,提取的融合特征包含手势图像的局部区域梯度信息和图像的纹理信息,可以更加全面地描述图像的手势特征.相较于单一特征识别方法而言,基于特征融合的方法有着更高的识别率. 相似文献
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本文针对圆柱锂电池表面图像具有亮度不均匀、金属表面反射不均、氧化锈斑和高亮噪声点等问题,提出一种基于机器视觉的解决方案.采用定义的双高斯纹理滤波模板与图像进行卷积,提取图像每列的灰度分布曲线,采用定义的极值点韦伯对比度选择曲线上突变点的阈值,根据先验知识筛选出凹坑候选区域,利用区域特征和灰度特征排除非凹坑纹理.测试结果... 相似文献
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基于多重分形谱的木材高光谱图像纹理分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
《液晶与显示》2019,(12)
为了过滤木材高光谱图像中大量的冗余信息,提升应用图像纹理进行分类的准确率,本文采用基于多重分形理论的木材高光谱图像分类算法。首先利用不同的特征选择算法选取最具代表性的10个波段;随后根据不同的函数密度图像对所选取波段的图像求解其多重分形曲线,将选择出的多个波段所对应的多重分形曲线取平均,得到表示样本纹理特征的多重分形曲线;最后使用支持向量机和BP神经网络分类器对多重分形曲线进行分类。实验表明,相对熵(K-L散度)要好于自适应波段选择(ABS)提取的波段,多重分形算法提取的高光谱图像纹理特征要好于灰度共生矩阵,支持向量机算法的分类准确率和速度要优于BP神经网络,融合K-L散度、多重分形和支持向量机算法能够有效地提高木材高光谱图像的识别准确率,最高识别准确率达到了97.91%。 相似文献
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复杂电磁环境下基于信号时频图像的调制识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决调制识别研究中较少考虑到不同信号的特征之间联系性的问题,搭建了卷积神经网络(CNN)来提取信号的彩色时频图对应的特征,并利用时频变换的分析方法,将一维信号处理成彩色时频图,通过卷积神经网络架构提取图像特征;同时为了提升算法在低信噪比下的分类识别准确率,对时频图像的纹理特征进行了特征提取,将提取到的纹理特征与卷积神经网络中提取到的特征进行特征融合。仿真实验结果表明,采用的时频卷积神经网络(TF–CNN)和TF–Resnet网络框架能够达到高精确度信号自动调制识别分类的目的。 相似文献
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针对Trace变换提取的图像特征缺乏对纹理边缘信息描述和计算代价高的问题,利用小波变换对图像轮廓的表征优势,提出了多分辨率Trace变换并应用于纹理图像分类.首先,将小波变换引入到Trace变换中,对纹理图像进行非下采样小波变换,得到不同频率的低频特征子图及高频边缘子图;其次,在各级子图上进行一组泛函的Trace变换,获取纹理图像的融合特征,在获得图像边缘信息的同时避免了Trace变换不同泛函组合计算代价过高的问题;最后,把融合特征送入支持向量机对图像进行分类.实验结果表明,对图像采用多分辨率Trace变换提取的融合特征具有更好的纹理描述能力,相对于传统Trace变换及MCM等对比方法具有更高的鉴别性能,且在时间效率上相对于传统Trace变换有大幅提升. 相似文献