基于Curvelet的人脸识别

人脸的主要特征是曲线信息,提出了一种基于Curvelet变换的人脸识别算法。Curvelet变换在表达图像的曲线奇异性时,比小波变换和脊波变换能获得更稀疏的图像表示。在人脸识别中,用人脸的曲波系数来提取特征能更好地反映人脸的主要特征,文中使用支持向量机进行了识别。结果表明该方法比小波方法更有效。     

基于2代Curvelet改进IHS变换的遥感图像融合

Curvelet变换是继小波变换之后,能更适合于图像处理的一种新的多尺度变换分析方法,它比小波变换更加适合分析2维图像中的曲线或直线状的边缘特征,同时也具有很强的方向性。为了将该变换应用于图像融合,首先对第2代Curvelet变换理论进行了综述,然后在对基于第2代Curvelet变换的遥感图像融合方法进行研究的基础上,提出了一种与IHS变换结合的融合方法。最后用高分辨率全色图像与低分辨率多谱图像进行了融合实验,实验结果表明,将Curvelet变换引入图像融合,能够更好地提取原始遥感图像的特征,不仅可为融合图像提供更多的信息,而且融合图像能在较好地保留光谱信息的同时,使空间细节信息也得到增强。     

Curvelet变换的多波段遥感图像融合研究

提出一种基于Curvelet变换的多波段遥感图像融合算法。Curvelet变换具有比小波变换更好的边缘表达,因而更适合图像的融合处理。采用具有多尺度、多方向特点的Curvelet变换对多波段遥感图像像进行分解。对于低频系数采用平均融合算法,根据高频子图边缘分布差异,对于方向高频系数采用区域边缘检测和区域谱熵算法实现多波段遥感图像的融合处理。实验结果表明,提出的算法与传统算法相比在保留原始图像边缘和纹理信息同时,可以有效地取得较好的融合视觉效果。     

基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法

针对图像处理中的边缘检测问题,提出了一种基于小波变换和曲波变换的图像边缘检测新算法。首先对原始图像进行小波变换得到小波边缘图像;然后对原始图像进行曲波变换并使用Canny算子得到曲波边缘图像;最后基于小波变换的窗口内边缘强度自适应融合算法将小波边缘图像和曲波边缘图像进行融合得到最终边缘图像。该方法结合了小波变换描述图像细节特征的优势和曲波变换处理曲线或直线边缘特征的优势,能全面刻画边缘图像的纹理与细节信息,提高了图像清晰度。仿真实例表明了该算法的有效性。     

一种新的基于Curvelet变换的遥感图像融合算法

Curvelet变换能充分利用原函数的几何正则性,可以达到用更少的系数来逼近奇异曲线的目的,因此相比小波变换而言,它更适合分析二维图像中的曲线或直线状边缘特征.综合分析Curvelet变换的特性,提出一种基于Curvelet变换的遥感图像融合算法.通过Curvelet变换将源图像分解到不同尺度、不同方向的频带范围内,然后分别对低频、高频分量采取不同的融合规则进行融合,最后进行Curvelet逆变换得到融合结果.实验结果表明该方法在增强空间特征和保留光谱信息方面均优于传统小波变换和传统Curvelet变换等方法.     

基于Curvelet变换特征的人脸识别算法

针对小波变换无法准确表达二维奇异曲线的弱点,提出基于曲波(Curvelet)变换特征的人脸识别算法。Curvelet变换可以很好地去逼近奇异曲线,对于人脸图像能实现最优的稀疏表示。该算法采用基于Wrapping的离散Curvelet变换加权算法对训练集的人脸图像进行特征提取生成特征矩阵,再通过PCA方法降低维数后结合稀疏表示分类算法(SRC)进行人脸识别。通过在ORL、Yale和AR三个人脸数据库上的仿真实验以及和基于小波变换类识别算法、LDA算法和SRC算法等比较,实验结果表明该算法在人脸遮挡、姿态变换、表情变换和光照变换等干扰因素的作用下具有较高的人脸识别率和较好的鲁棒性。     

一种更适合图像处理的多尺度变换——Curvelet变换

Curvelet变换是继小波变换之后,能更适合图像处理特点的一种多尺度变换,它能同时获得对图像平滑区域和边缘部分的稀疏表达,且具有很强的方向性,已有初步结果显示其在图像处理中的发展潜力。文章首先给出Curvelet变换的概念,并说明其算法实现。再综述Curvelet变换在图像处理中的应用。最后,提出对Curvelet变换的进一步研究方向。     

基于Curvelet变换的图像压缩感知重构

压缩感知主要采用离散余弦变换(DCT)和正交小波进行图像的稀疏表示,但是DCT时频分析性能不佳,小波方向选择性差,不能很好地表示图像边缘的信息。为此,利用Curvelet变换具有的多尺度、各向奇异性、更高稀疏表示性能等特性,提出基于Curvelet变换的图像压缩感知重构算法,采用Curvelet对图像进行稀疏表示和小波域阈值处理,以此解决信号重构噪声问题。实验结果证明,与传统小波变换和Contourlet变换相比,该算法在Lena图像上峰值信噪比平均提高了1.86 dB和1.15 dB。将Curvelet变换应用于压缩感知,能使图像边缘和平滑部分得到最优的表示,图像细节部分重构效果得到大幅提升,有效提高图像整体重构质量。     

Curvelet变换在多聚焦图像融合中的应用

综合分析Curvelet变换的特性,提出一种基于Curvelet变换的多传感器图像融合算法。首先将图像进行Curvelet变换,然后基于子块区域方差和区域能量对图像的低频系数和高频系数采用不同的融合规则将Curvelet系数融合,最后进行重构得到融合结果。对该方法得到的融合图像进行了主客观评价和对比。实验结果表明,该方法得到的融合图像在图像边缘等细节上比传统方法和小波算法得到的图像具有更好的视觉效果,在均方根误差、偏差指数、峰值信噪比等客观指标上都优于其他方法。     

基于混合特征和多HMM融合的图像序列表情识别

当前多数图像序列的人脸表情识别方法仅提取图像的某一类特征,导致特征参数不能全面地反映脸部情感信息.提出一种基于混合特征和多HMM融合的图像序列表情识别方法.采用Gabor小波变换、二维离散余弦变换分别提取眼睛及眉毛区域、鼻子区域的纹理变化特征,对嘴巴区域则采用主动表观模型提取形状变化特征.对待测图像序列中的每个表情特征区域采用离散隐马尔可夫模型得出6种表情概率;然后根据在训练阶段得到的每个表情特征区域对每种表情的贡献权值进行加权融合,并选择融合后的表情概率最大者作为识别结果.实验结果表明,该方法综合了表情的纹理与形状变化,能够得到很好的识别效果,且处理速度快,适合于实时图像序列的表情识别.     

人机交互中的人脸信息曲波分析

视觉交互是自然人机交互的重要组成部分,而人脸特征提取则是视觉交互成功的关键。针对小波变换难以充分描述人脸曲线特征的缺点,为了更好地提取人脸特征,将更符合人类视觉特性的曲波变换用于人脸信息处理,提出了结合曲波变换与Adaboost方法的人脸检测优化方法和基于曲波变换与SVM进行表情分析的新方法,并开展了人脸检测、人脸识别与表情分析的对比实验。实验结果显示,曲波变换在人脸特征提取中具有明显优势,从而为自然人机交互的下一步工作打下了坚实基础。     

基于曲波与主分量分析的人脸识别

本文提出了基于曲波变换和主分量分析的人脸识别算法。针对小波变换仅能有效表达图像中的点奇异性的弱点,采用曲波变换提取面部主要特征。由于人脸的主要特征是面部的曲线信息,而曲波变换直接以曲线为表达基元,其变换系数能有效表示沿曲线的奇异性,而且是各向异性的,所以能更好地表达面部特征。进一步使用主分量分析将特征投影到更具表达力的空间中,从而达到更高的识别率。实验结果表明曲波的性能优于小波,尤其是曲波小尺度系数的识别率明显高于小波高频系数。     

一种基于Curv-SAE特征融合的人脸降维和识别方法

相比于传统的降维算法,深度学习中的栈式自编码器(Stacked Autoencoder,SAE)能够有效地学习特征并实现高效降维,然而对输入特征极其敏感。第二代离散曲波变换(Discrete Curvelet Transform,DCT)能够提取出人脸的各向信息(包含边缘和概貌特征),确保SAE的输入特征充分,从而弥补了其不足。因此,提出了一种基于Curv-SAE特征融合的人脸识别降维算法,即对人脸图像进行DCT得到特征脸并将其作为SAE的输入特征进行训练,特征融合后将其输入到分类器中进行识别。在ORL和FERET人脸数据库上的实验表明,与小波变换相比,曲波的特征信息更丰富;与传统的降维算法相比,SAE的特征表达更充分且识别精度更高。     

曲波变换用于磨粒图像不变矩的提取

曲波变换(curvelet)具有各向异性和良好的曲线奇异性表达能力。为了克服Hu不变矩和不变小波矩在表达铁谱磨粒形貌信息方面的不足,将曲波变换引入磨粒特征提取过程,并与Hu不变矩结合,提出一种基于曲波变换的磨粒图像不变矩提取方法。首先利用曲波变换将图像进行分解与重构,得到不同尺度的子图像;然后提取各子图像的Hu不变矩,获得图像的曲波不变矩;最后将该方法应用于典型磨粒识别,总识别率达到83.33%。实验结果表明,与Hu不变矩和不变小波矩相比,磨粒图像的曲波不变矩能更好地表达磨粒的形貌特征。     

基于Shearlet变换和均匀局部二值模式特征的协作表示人脸识别算法

为了获得人脸图像中更丰富的纹理特征以提高人脸识别率,提出了一种基于Shearlet变换和均匀局部二值模式(ULBP)算子提取特征(Shearlet_ULBP特征)的协作表示方法--Shearlet_ULBP CRC用于人脸识别。首先,人脸图像通过Shearlet变换分解,得到多尺度多方向的幅值域图谱,再经过简单的平均融合,获得融合后的幅值域图谱;然后,通过ULBP算子结合分块的方法获得该Shearlet变换后融合图像的直方图特征;最后,结合协作表示的方法来分类所提取到的特征。该方法可以提取到图像更丰富的边缘以及纹理信息,在ORL、Extended Yale B和AR人脸数据库上进行测试,在图像无遮挡的情况下识别率都达到了99%以上,在有遮挡情况下也都达到了91%以上的识别率。实验结果表明,所提方法不仅对于光照、姿态和表情变化具备较强的鲁棒性,同时能在一定程度上处理人脸图像中存在遮挡的情形。     

基于曲波变换和余弦测度的人脸识别方法

人脸识别是一种常用的生物特征识别技术,广泛应用于门禁考勤、公安司法等领域。光照、人脸表情与姿态、遮挡等采集条件的变化对 现有人脸识别方法 影响较大,限制了其应用。提出了一种基于曲波变换和余弦测度的人脸识别方法,以提高人脸识别对采集条件的鲁棒性。首先,对待识别人脸图像进行曲波变换,依据曲波系数检测人脸区域的关键点;然后,提取各关键点在不同尺度和方向上的曲波特征,构建人脸特征描述子;最后,依据余弦测度、累加和运算和极值运算求取人脸的最优匹配结果。仿真实验表明,所提方法对光照、姿态、表情和遮挡等变化的鲁棒性强,且识别性能好。     

基于小波变换和去噪模型的光照不变人脸识别

针对正面光照人脸识别的难点,提出了一种应用小波变换和去噪模型的光照不变人脸识别算法。利用对图像的高频小波系数进行处理并运用去噪模型,提取光照人脸图像中的光照不变量,同时增强图像边缘特征,这有利于提取的光照不变量保持更多的人脸识别信息。在Yale B和CMU PIE人脸库上的实验结果表明,所提算法可以显著提高光照人脸图像的识别率。