基于轮廓合成的人耳图像边缘检测

人耳识别技术作为一种新的研究在生物特征识别领域提出一种新思路。边缘检测是图像特征分析识别的基础,检测质量直接影响系统识别率。本文针对人耳图像的局部特征和识别要求提出一种基于轮廓合成的边缘检测方法。该算法对采集到的图像预处理,将Sobel算子与阈值法得出的边缘图像合成,最后根据统计结果用去除干扰技术处理非边缘。这种方法得出的耳朵边缘图像清晰完整无干扰,比单一采用其他方法效果好,为后续特征提取及识别提供较好基础。     

基于外耳轮廓边缘信息的人耳识别

提出一种用Hausdorff距离表示入耳边缘特征的人耳识别方法.首先对原始人耳图像进行预处理,用基于灰度形态学梯度和局部阈值分割的边缘检测方法提取外耳轮廓边缘;然后用标准方差和边缘线段间长度差改进的Hausdorff距离表示人耳特征向量;最后采用支持向量机算法完成人耳识别.实验结果证明,该方法能获得更高的人耳识别率.     

基于不变矩匹配的人耳识别

人耳识别技术是一门新型的个体生物识别技术,头部转动是影响人耳识别的重要原因之一.本文提出一种基于加权高阶不变矩特征方法的人耳个体生物识别系统,并初步建立60只人耳图像库.通过实验得出了主要测试数据,识别准确率可达到95%,证明该系统能够克服因头部转动对识别的影响.表明不变矩方法在人耳识别中具有一定优势.     

基于人耳生物特征的身份识别

人耳识别技术的研究与应用在个体生物特征识别范围属于一种新的尝试.本文首先讨论了人耳识别技术的可行性及其特点,介绍了基于二维灰度图像、3D深度图像和耳纹图像的人耳自动识别方法,并重点对静态人耳图像识别方法进行了总结.最后针对人耳识别技术中的一些关键性问题,如人耳特征信息的提取、人耳图像的遮挡与缺损处理、人耳识别方法以及人耳图像库的构建进行了探讨,提出一些解决问题的思路.     

关于图像识别边缘检测算法仿真研究

针对图像的边缘检测算法抗干扰性能差的缺点,为对图像特征进行准确识别,抑制噪声干扰,提出了一种多刻度数学形态学边缘检测算法.算法首先在同一尺度下用多个结构元素分别对图像进行边缘检测,经过合成得到尺度下的边缘图像.可对不同尺度下的边缘图像加权求和,再经过二值化、去除噪声等处理,最终得到多尺度多结构元素形态学检测的边缘图像.最后在Matlab仿真环境下进行仿真,分别以原始图像和噪声干扰图像为对象进行仿真,仿真结果表明:方法具有较好的抗干扰性和定位准确性,得到的边缘更为完整、细节更为明显的效果.     

蝶类昆虫识别算法的研究与分析

提出利用边缘检测及角点提取来识别蝶类昆虫的方法.通过用四种边缘检测算子对鳞翅目蝴蝶进行边缘检测并作比较分析,从中找出鳞翅目昆虫边缘检测的最佳边缘检测算子,然后对边缘检测后的图像进行了角点提取特征信息,通过实验能够得到蝶类图像的特征,为下一步蝶类识别奠定了基础.     

人耳图像特征提取方法及其在矿工身份识别中的应用

针对现有人耳特征提取方法主要采用几何形状法和代数法提取,存在偏差较大的问题,提出了一种新的人耳图像特征提取方法,并将其应用到矿工身份识别中。该方法利用三尺度canny算子提取人耳边缘图像,运用凸包算法提取人耳边缘特征点,采用轮廓搜索算法提取人耳外轮廓,在极平面上用外耳轮廓上的点到极点的距离与人耳长轴的比值构成人耳特征向量,解决了几何形状法提取人耳特征偏差大的问题。将用该方法提取的人耳图像特征用于矿工身份识别,正确识别率达96%。     

基于小波变换的含噪人耳图像边缘检测

为了取得含噪人耳图像的理想边缘轮廓,以实现人耳识别技术的进一步应用,对小波变换边缘检测方法进行了研究,分析了噪声消除与小波变换尺度之间的关系,详细论述了模局部极大值提取边缘的原理.针对含噪人耳图像的特殊性,阐述了一般去噪和边缘检测方法的不足,并针对这些不足提出了改进方法,首先利用样条小波多尺度分解后,相邻尺度小波系数相乘得到尺度积,然后进一步求得尺度积的模和相角,通过自适应阈值去噪提取图像边缘,取得了较好效果.     

基于HOG特征与子区域模糊融合的人耳识别研究

作为一种新兴的生物特征识别技术,人耳识别具有其自身独特优势.利用局部特征信息,研究一类新型的基于梯度方向直方图的人耳身份识别方法,提出一种基于梯度方向直方图与子区域模糊融合相结合的人耳识别方案.将人耳图像划分为不同子区域,分别提取各子区域梯度方向直方图特征,引入模糊隶属度匹配融合策略,获取最终的分类结果.与多种方法的对比实验表明,基于梯度方向直方图的特征提取方法具有高识别性能,针对USTB人耳图像库3的测试实验,可达到99.75％的识别率.     

基于形态学多尺度算法的肺部CT图像边缘检测

医学图像边缘检测是医学图像处理和分析的基础,传统边缘检测算子对噪声敏感,检测到的图像边缘效果较差.本文提出了一种基于形态学多尺度算法的肺部CT图像边缘检测方法.首先对形态学边缘检测算子进行改进,然后利用形态学多尺度算法检测各尺度下的图像边缘,最后采用非均匀权值方法合成最终边缘.实验结果表明:该方法在检测出肺部图像边缘的同时能够很好地抑制噪声,是一种有效的肺部CT图像边缘检测方法.