基于ILDP的噪声鲁棒人脸识别

针对局部方向模式(LDP)采样不充分和对噪声敏感的缺点,提出了一种改进的LDP(ILDP)人脸描述方法,利用局部井型邻域的梯度信息描述人脸特征。首先,将中心像素的井型邻域根据采样半径分成两个3×3的子邻域,每个子邻域包含按照原来相对位置排列的8个像素;然后,将两个子邻域与Kirsch模板卷积分别得到两组边缘梯度值,ILDP仅使用两组梯度值中各自最大值的方向编码成一个二位八进制数,产生ILDP码;最后,在人脸描述阶段将人脸图像进行分块并把每块转换成ILDP图,再对ILDP图进行直方图统计,将所有子块的直方图连接生成人脸特征。实验结果表明,ILDP比其它同类基于局部纹理特征的单一人脸描述器在对抗随机噪声方面更具鲁棒性。     

局部方向数字模式算子的改进

局部方向数字(LDN,local directional number) 模式算子,用Kirsch边缘模板计算像素点8个方向的边缘响应 值,只能从1幅图像中获取64个特征值。为了提高该算子的特征提取 能力,提出了16邻域两种边缘 模板,利用了更多点的灰度信息计算边缘响应,可获得像素点更多方向的边缘响应,能从 图像中提取出更多的特征值。在ORL 人脸库、Yale人脸B库和Cohn-Kanade人脸库上的实验结果表明,边缘模板的改进,极大地 提高了LDN模式算子的特征提取能力, 采用16邻域的边缘模板使平均识别率 分别提高了11.5%和13.04%;并且,这种 改进还大大增强了算子对光照和噪声变化的鲁棒性。     

基于多尺度局部二元模式共生直方图的红外人脸识别

不同尺度的局部二元模式(LBP)提取了红外人脸图中不同的微结构局部特征。为了挖掘不同尺度中局部特征的相关性,提出了一种基于多尺度LBP 共生直方图的红外人脸识别方法。传统的多尺度LBP 特征提取方法,丢失了对多尺度特征间相关性信息的提取。为了充分考虑微结构间的相关统计信息,提出了多尺度LBP 共生直方图表示方法,以提取包含在红外人脸图像中的有用鉴别特征。多尺度LBP 共生直方图特征表示方法不仅可以消除环境温度对红外人脸图像特征提取的影响,而且还可以增强对局部特征表示的鉴别性。实验结果表明:多尺度局部二元模式共生矩阵可以增强对红外人脸鉴别特征提取的有效性,提出的红外人脸方法的性能优于基于传统多尺度LBP 和单尺度LBP方法,在相同环境情况下和在环境温度变化情况下可以达到99.2%和91.2%的识别率。     

电视图像的视觉传达设计研究

针对高清电视数字图像边缘对比度低、清晰显示难度大的问题,提出考虑视觉传达效果的二维灰度电视图像直方图边缘显示方法.首先对包含大量扰动信息和各类噪声的电视图像进行预处理,识别信号模式并进行特征提取;根据电视图像特征及灰度梯度在图像边缘的响应,获取直方图的统计特征并进行分块处理,形成二维灰度图像的直方图;搜寻出二维灰度图像直方图与电视数字图像边缘的内在关联性,实现对电视图像边缘的精确显示.实验结果证明,提出的电视图像边缘显示方法能够获得更好的视觉传达效果.     

基于局部三值微分模式的人脸识别方法

为了减轻噪声干扰,提取更为丰富的人脸鉴别特征,提出了局部三值微分模式算子。通过判断近邻像素灰度值是否在某个范围内对当前像素的局部微分模式从二值扩展到三值,然后将扩展后编码的Uniform模式的空间直方图依次相连形成人脸的特征向量,采用卡方统计算样本相似度并进行分类。在ORL、Yale和CAS-PEAL-R1人脸数据库上的实验结果表明,提出的算法的识别性能优于局部二值模式和局部微分模式。     

基于单演主方向中心对称局部二值模式的单样本人脸识别

本文针对单样本情况下传统人脸识别方法在姿态、表情和光照等变化下识别效果不佳的问题,提出一种基于单演主方向中心对称局部二值模式的单样本人脸识别模式的单样本人脸识别算法.首先用多尺度的单演滤波器提取人脸图像单演局部幅值和局部方向信息,并求取主方向,生成主方向模式图;然后用CS-LBP算子进行编码,得到特征;最后对不同单演尺度空间中的特征分块统计特征直方图并运用直方图相交进行分类识别.在AR、Extend Yale B人脸数据库的实验结果表明,该算法简单有效,对光照、表情、部分遮挡变化具有较好的鲁棒性.     

一种基于全局和局部特征的LBP算法应用

提出一种基于全局和局部特征的LBP人脸识别算法。首先将人脸图像进行LBP提取全局直方图特征,再将图像分块,提取每块的LBP局部直方图特征,最后将全局和局部特征按一定的顺序相结合作为图像的总体特征。然后通过RBF神经网络进行分类识别。在ORL人脸库上的实验结果表明,该算法具有较高的识别率。     

基于局部幅度三值模式的人脸识别

针对局部三值模式（Local Ternary Pattern,LTP）对纹理特征描述不足的问题,提出一种基于局部幅度三值模式（Local Magnitude Ternary Pattern,LMTP）的人脸识别算法。首先将人脸图像进行分块处理。然后用LTP算子提取直方图以描述局部纹理的结构和LMTP算子提取直方图以描述局部纹理中像素值间的偏离幅度。最后将不同的直方图串联成LTP/LMTP直方图,将其作为人脸特征用于人脸匹配。实验分析表明,算法对纹理有更好的描述能力和在人脸识别中有更高的识别率,并对噪声有较好的鲁棒性。     

基于智能视觉的动态人脸跟踪

传统方法中对动态人脸识别采用的是单演局部主方向编码识别,通过分块子模式的加权融合进行人脸特征提取,因为人脸表情和姿态变化会导致识别结果出现误差。在智能视觉模式下,提出一种基于信息熵子模式主成分分析的动态人脸跟踪识别方法。基于特征状态空间重构方法,将人脸图像分成大小相等的子模块,对子模块进行信息熵特征提取,采用主成分分析方法进行人脸特征分类。仿真结果表明,采用该算法进行动态人脸跟踪识别,能有效实现人脸表情动态跟踪,人脸识别性能较好、精度较高,性能优于传统算法。     

基于中心对称梯度幅值相位模式的单样本人脸识别

针对传统人脸识别算法在单训练样本情况下识别 效果不佳的问题,提出一种基于中心对称梯度幅值 相位模式(CSGMP)的单样本人脸识别算法。首先,提取人脸图像的梯度幅值和相位信息;然 后,用一种新 的中心对称局部方向模式(CSLDP)算子对梯度幅值进行编码,再将梯度相位量化到8个区间 进行编码,将 二者融合形成人脸图像的CSGMP特征;最后,分块统计直方图特征信息,将所有块的直方图 串联后作为 人脸图像的特征向量,利用最近邻分类器分类识别。在YALE和AR人脸库上进行测试的结果表 明,本文所提方 法简单有效,对光照变化、表情变化和部分遮挡等环境下单样本人脸识别具有较好的效果。     

基于显著性差值局部定向模式和深度卷积网络的鲁棒人脸识别

针对传统人脸识别算法特征提取不充分和对噪声敏感的缺点,提出了一种基于显著性差值局 部定向模式(SDLDP) 和深度卷积网络(DCNN)的人脸识别算法。基于信息的显著性,提出一种改进的SDLDP人脸描 述方法,首先计算8个相邻边缘响应值的强度差,前k个最突出的 强度差对应的方向编码为1,其他方向编码为0;然后在利用局部井型领域梯度信息的基础上 ,使用两组梯度值中各自最大值和次大值的方向编码成一个二位八进制数,从而形成改进 的SDLDP编码,进而通过统计选出最具有显著性的SDLDP编码作为特征向量;最后将改进的SD LDP编码作为DCNN的输入,通过逐层贪婪训练网络,获得良好的网络参数,并用训练好的网 络对测试样本进行预测。仿真实验表明,相对于传统的人脸识别算法,本文算法的识别率高 ,并且在对抗噪声方面更具有鲁棒性。     

基于二维最大熵阈值分割的SIFT图像匹配算法

提出了一种基于二维灰度直方图最大熵阈值分割的SIFT图像特征匹配算法。与传统SIFT算法相比,该算法首先综合利用图像像素的灰度信息和邻域空间信息,生成图像二维灰度直方图,并基于此直方图的最大熵对图像进行阈值分割,然后检测分割后图像的DoG尺度空间局部极值,并以此作为特征点进行图像匹配。实验结果表明,基于所提出的匹配算法,可以有效降低图像背景噪声和边缘像素点对目标匹配的干扰,进而提高图像目标的匹配性能。     

球形物料图像的分割方法研究

本文以水泥窑生料球为背景，分析了球形物料图像在灰度空间和梯度空间的特征，对一些经典算法进行了颗粒分割实验，理论分析和实验结果表明，利用局部特征值进行总体像素归属判决将使颗粒图像的边界不连续，或边界描述失真。为此提出的一种由局部特征值直接提取球形物料边界的图象分割方法。实验结果表明，该算法分割的图像边界封闭性好，边界描述真实，适合球形物料图像的分割。     

边缘区域约束的导向滤波深度像超分辨率重建算法

为了解决TOF(Time of Flight)相机获取的深度像分辨率较低的问题，基于导向滤波器提出了一种边缘区域约束的超分辨率重建算法。首先对低分辨深度像进行初始上采样，利用多尺度边缘检测提取深度像的边缘区域；然后根据同场景中灰度图像与深度像的边缘相似性，提取公共边缘区域；最后，根据灰度图像的边缘像素在公共边缘区域中的位置约束导向滤波器的系数生成，重新对导向滤波器的系数进行加权，从而构建出高分辨率的深度图。通过标准数据库Middlebury数据集进行验证，与3种近年来基于滤波的超分辨重建算法相比较，文中方法既能有效地保护重建深度像的边缘结构，同时具有较高的计算效率。研究结果可以为低分辨激光成像雷达的目标识别、场景重建等对实时性要求较高的工程应用提供理论依据。     

一种基于Contourlet变换和视觉感知特性的图像分割方法

纹理图像的分割通常是通过分离块或移动块进行的,即以块的特征作为块或块中心像素的特征来进行,纹理边界和图像边界像素的误分率高.提出一种新的基于视觉感知特性邻域结构的纹理图像分割方法.该方法分为两步:首先用移动块产生中心像素的特征属性值;然后每个像素建立9个特殊邻域结构窗口,通过邻域结构中属性特征的一致性来确定像素的特征属性值.用此方法对30种纹理图像进行了分割实验,取得了满意的结果.