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基于奇异值特征和统计模型的人像识别算法 总被引:35,自引:1,他引:34
人像识别是模式识别领域中的一个前沿课题。目前多数研究者采用人脸的一维和二维几何特征来完成识别任务。人脸的几何特征抽取以及这些特性的有效性都面临着很多问题,至今人像识别的研究仍然处于较低的水平。作者证明了图象矩阵的奇异值特征矢量具备了代数上和几何上的不变性以及稳定性,提出用它作为识别人脸的代数特征。本文的人像识别算法是基于奇异值特征矢量建立Sammon最佳鉴别平面上的正态Bayes分类模型。在本文的 相似文献
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图象灰度矩阵奇异值是图象的代数特征 ,已有文献把奇异值方法用于图象识别 ,针对常用的图象识别方法不能对外形区别不大的汽车及受到干扰的汽车进行识别的问题 ,把图象矩阵奇异值方法用到汽车车型识别的研究中 .由于光照强度的影响 ,使处于同一场景的图象往往具有不同的灰度 ,且将影响奇异值方法的使用 ,所以引入了灰度一致因子来校正图象灰度 .并用该方法对一些汽车图象进行了实验分析 ,取得了比较好的结果 .最后 ,对这一方法进行了一些定性与定量分析 ,并提出了理论上需进一步探讨的问题 . 相似文献
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提出了基于奇异值特征和隐马尔可夫模型(HMM)的人脸检测方法,首先提出了基于奇异值特征和隐马尔可夫模型的正面端正人脸检测方法;然后将该算法扩展到检测任意旋转角度的人脸,其中正向端正人脸检测算法是通过隐马尔可夫模型来识别人脸/非人脸的奇异值特征,从而达到人脸检测的目的;扩展算法首无计算当前位置子图象窗口的奇异值特征向量,然后利用识别各个旋转角度人脸的HMM模型对之进行分类,以得到该子图象窗口的旋转角度,再经过旋正,重新再与识别正面端正人脸的HMM模型对, 此确定该子图象窗口是否为人脸,通过对一个由51幅集体照片组成的图象集进行测试,其中,正面端正人脸检测率为85.1%,而任意旋转角度的人脸检测率只有72.2%。 相似文献
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基于小波和奇异值分解的人脸识别方法 总被引:2,自引:1,他引:2
该文提出了一种基于小波和奇异值分解的人脸识别方法。首先对人脸图象进行小波分解,由于小波变换具有良好的多尺度特征表达能力,能将图象的大部分能量集中到低频子图中,使图象得到有效压缩。然后,对得到的每幅低频子图进行基于奇异值分解的特征提取,并将奇异值特征向量进行压缩,把压缩后的特征向量作为每幅人脸图象的特征,进而求出每一类人脸图象的特征向量中心。最后,将每一类的特征向量中心输入到分类器中进行识别。最终得到了令人满意的识别结果。 相似文献
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基于相关性和有效互补性分析的多分类器组合方法 总被引:6,自引:0,他引:6
定义了分类器组合中的相关向量和有效互补性的概念,并提出了一种新的组合准
则,即最大有效互补准则.对人脸图象作正交小波变换,得到它在不同频带上的四个子图象,
然后分别提取奇异值特征.实验表明,这四组特征之间以及相应的分类结果之间的相关性都
较小,组合结果明显优于原始图象的奇异值特征的分类效果,并优于常用的组合方法--计
分法的效果. 相似文献
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人脸识别技术在商业和法律上有广泛的应用前景 ,在安全监控中也大有用武之地 .其主要任务是利用已有的人脸图象库 ,识别静止的或视频图象中的一张或多张人脸 .从抽取具有统计不相关的模式特征着手 ,通过基于小波变换的图象分解和 KL 变换等处理 ,避开人脸识别的小样本集的局限 ,并通过运用具有统计不相关性的最佳鉴别变换 ,来抽取人脸的有效鉴别特征 .同时 ,利用多特征多分类器组合的方法对图象进行识别 .该方法在 ORL 人脸图象库上进行实验 ,得到识别错误率为 2 %的实验结果 ,这是目前在此人脸图象数据库上所得到的最好的实验结果 .而且本方法对人脸的姿态、表情等条件具有一定的不敏感性 相似文献
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人脸图像矩阵的奇异值特征反映了图像的本质属性,我们就可以利用它来进行分类识别。但是通过实验发现,奇异值特征本身却包含很少的对分类有用的信息,基于此本文提出一种新的基于投影变换的奇异特征抽取方法,通过在实验发现此方法能大大改善识别效果。 相似文献
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针对在建建筑区域具有与周围非在建建筑颜色特征不同、与周围自然环境纹理特征不同的特点,提出了一种基于在建建筑颜色和纹理特征的高空影像中在建建筑区域识别方法.首先对只包含在建建筑图像数据集中的图像进行颜色和纹理特征提取,由这些特征矢量构建图像特征索引库;然后将待检测图像分块,对其颜色聚类屏蔽绿色植被区域并计算特征矢量,将其与特征索引库做相似性度量,判定该图像块在整个待检测图中的位置,对检测到的在建建筑用红色矩形框和唯一的标识符框选出来.实验结果显示,利用本文提出的在建建筑区域识别方法,能够有效地识别城市高空影像中的在建建筑区域,基于本文算法的系统可以运用于城市规划. 相似文献
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研究基于支持向量机的人脸识别技术.在识别过程中,首先将人脸图片分为子图片,再利用离散小波变换提取子图片特征组合为多维向量作为整幅人脸图片特征.在此基础上,为每个类构造一个支持向量机进行识别.基于ORL人脸数据库的模拟实验表明,算法实现较简单,并具有较好的性能. 相似文献
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用于描述区域特征的Hu矩不变量在模式识别中得到广泛使用。然而在噪声影响下,尤其是SAR图像中严重的相干斑噪声,Hu 矩不变量不再保持其完美的性能。以Hu七个矩不变量为基础,结合SAR图像的特点,引入四个仿射矩不变量和SAR图像中目标区域的峰值、均值和方差系数,构成SAR图像中目标识别的特征向量。该特征向量体现了SAR图像区域目标的形状特征和区域的灰度信息。通过对两种不同分辨率下的T72坦克SAR图像的目标识别仿真实验,均获得了较好的目标识别效果,说明所选取的SAR图像目标识别的特征向量是有效的,具有较强的目标识别性能。 相似文献
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基于CCA的人耳和侧面人脸特征融合的身份识别* 总被引:2,自引:0,他引:2
鉴于人耳和人脸特殊的生理位置关系,从非打扰识别的角度出发,提出仅采集侧面人脸图像,利用典型相关分析的思想提取人耳和侧面人脸的关联特征,进行人耳和侧面人脸在特征层的融合.实验结果表明,此方法与单一的人耳或侧面人脸特征识别比较,识别率得到提高. 相似文献
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