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在人脸识别领域,提取人脸特征和降低维数是人脸识别的关键。传统的基于小波变换的人脸识别算法仅在小波分解的低频分量上提取用于分类的图像特征,造成了高频分量中部分对识别有利信息的丢失。为了更有效地提取人脸图像特征,提出一种基于小波变换和特征加权融合的人脸识别算法。首先通过小波变换对人脸图像进行降维处理,然后对4个小波子图分别运用主成分分析法(PCA)提取特征,并把这4部分特征加权融合,最后利用支持向量机(SVM)进行分类识别。在ORL人脸库上进行实验验证,识别准确率可达到97.5%,实验结果表明该算法能够有效提高人脸识别能力,与传统识别算法相比具有较高的识别准确率和识别速度。 相似文献
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提出一种基于LLF和RBD检测的红外和可见光图像融合方法。运用局部拉普拉斯滤波对红外图像平滑处理和对可见光增强处理,以充分利用红外图像的目标信息和可见光图像的细节信息。在此基础上,采用增强背景检测的RBD显著性检测算法处理红外图像,以很好地检测出目标。此外,为了增强目标信息,减弱背景干扰,对RBD检测的结果进行S曲线变换。然后,对红外和可见光图像应用NSST分解得到高频分量与低频分量。最后,使用S曲线变换后获得的显著图对低频分量进行加权融合,采用绝对值取大的规则对高频分量进行融合。实验结果表明,该方法能够得到红外目标突出,细节增强的融合图像。 相似文献
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提出一种基于局部差分二值模型(Local Difference Binary Pattern,LDBP)和局部二值模型(Local Binary Pattern,LBP)的特征融合方法,以解决行人检测中检测精确度和鲁棒性不足的问题。对输入图像进行二维离散Haar小波变换,得到不同频率的四个子图像(LL,LH,HL和HH);对低频部分子图像提取LDBP特征,以及对其他三个高频部分子图像提取LBP特征;采用主成分分析法(PCA)分别对得到的LDBP特征和LBP特征进行降维;融合降维后的LDBP特征和LBP特征进行行人检测。在INRIA数据集上采用支持向量机(SVM)进行测试,实验结果表明,该方法能有效地提高检测精确度,且具有较好的鲁棒性。 相似文献
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提出了融合小波和贝叶斯的人脸识别方法.对原始图像采用小波分解后,原始图像被分解到不同的频带上.利用小波理论分析可知,在每一级分解中,低频子图像包含了原始图像的主要描述信息,而其他高频子图像包含的信息较少,对模式分类的作用也较小,所以可忽略不计.该算法首先对图像进行二级小波分解,其次对得到的每幅低频子图进行贝叶斯人脸识别.在FERET人脸库的子集上对识别算法进行了测试和比较.实验表明,与传统的方法相比较,该方法降低了运算量,提高了识别率. 相似文献
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仅使用单一算法提取人脸图像的特征不足以捕捉人脸多方面的信息,为了更好地获取人脸面部特征,针对离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)只能提取人脸面部图像的频域特征,而未考虑近邻像素之间的关系、不能提取纹理特质信息等问题进行了研究,提出一种融合DCT特征和伸长的局部二值模式(Elongated Local Binary Pattern,ELBP)的特征提取方法。该方法首先考虑将人脸图像经DCT变换后的少量低频系数作为人脸的频域特征,然后对人脸图像中贡献相对较大的眼部和嘴部区域进行ELBP特征提取,将该ELBP特征作为人脸的空域特征,并采用PCA方法对所提取的空频域特征进行有效融合,得到更有效的人脸特征,最后用最近邻分类器进行识别。在ORL人脸库和Yale人脸库上的实验结果表明:所提方法比单独采用DCT、ELBP方法或采用DCT和LBP相结合的方法提取的特征更有利于识别,提高了识别的准确性。 相似文献
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为了解决传统 PCA 方法和小波矩融合 PCA 方法在光照条件变化较大时不能有效抽取图像局部特征,导致识别率较低的问题,提出了一种直接基于子图像向量的线性鉴别分析方法,即模块 PCA 手指静脉特征提取算法.上述算法通过对图像进行分块,利用 PCA 对分块得到的子图进行鉴别分析.由于使用子图像矩阵,能有效地抽取图像的局部特征,避免使用奇异值分解理论,过程简便.实验结果表明,所提出的方法在识别性能上明显优于传统 PCA 算法和小波矩融合 PCA 方法,识别率可以分别提高 5.6 和 4.1 个百分点. 相似文献
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高分辨率卫星遥感图像场景信息的分类对影像分析和解译具有重要意义,传统的高分辨卫星遥感图像场景分类方法主要依赖于人工提取的中、低层特征且不能很好的利用图像丰富的场景信息,针对这一问题,提出一种基于频带特征融合与GL-CNN(Guided Learning Convolutional Neural Network,指导学习卷积神经网络)的分类方法。首先通过NSWT(Non-Subsampled Wavelet Transform,非下采样小波变换)提取出图像的高低频子带,将高频子带进行频带特征融合得到融合高频子带,然后联合频谱角向能量分布曲线的平稳区间分析实现融合高频子带与低频子带的样本融合,最后指导卷积神经网络自动提取图像的高低频子带包含的高层特征来实现场景分类。通过对UCM_LandUse 21类数据进行试验表明,本文方法的分类正确率达到94.52%,相比以往算法有显著提高。 相似文献
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高分辨率卫星遥感图像场景信息的分类对影像分析和解译具有重要意义,传统的高分辨卫星遥感图像场景分类方法主要依赖于人工提取的中、低层特征且不能很好的利用图像丰富的场景信息,针对这一问题,提出一种基于频带特征融合与GL-CNN(Guided Learning Convolutional Neural Network,指导学习卷积神经网络)的分类方法。首先通过NSWT(Non-Subsampled Wavelet Transform,非下采样小波变换)提取出图像的高低频子带,将高频子带进行频带特征融合得到融合高频子带,然后联合频谱角向能量分布曲线的平稳区间分析实现融合高频子带与低频子带的样本融合,最后指导卷积神经网络自动提取图像的高低频子带包含的高层特征来实现场景分类。通过对UCM_LandUse 21类数据进行试验表明,本文方法的分类正确率达到94.52%,相比以往算法有显著提高。 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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针对传统人脸识别算法运行效率低的问题, 提出一种采用图像梯度补偿模式(IGC)的人脸快速识别算法. 首先, 提取人脸图像四个方位的梯度; 其次, 将所获的四个梯度进行多方式融合, 产生两个梯度算子; 再次, 使用新产生的梯度算子对原图像进行适度补偿, 形成人脸图像的IGC特征图; 然后将所获IGC特征图分块统计直方图, 并将各个分块的直方图串联成用于人脸图像描述的特征向量; 最后使用PCA方式对特征向量进行降维处理, 利用SVM分类器进行识别. 在ORL和CMU_PIE数据库上完成测试, 结果表明本文算法在具有较高识别率的同时, 其算法的运行效率具有卓越的表现. 相似文献
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基于DCT融合2DPCA与DLDA的人脸识别 总被引:2,自引:1,他引:1
传统的基于主成分分析的人脸识别需要将图像矩阵转化为向量,特征提取需要花费大最时间.二维主成分分析直接利用图像矩阵,特征提取速度快,但特征数量大,影响分类速度.因此,提出了一种基于离散余弦变换(DCT)的二维主成分分析(2DPCA)和直接线性判决分析(DLDA)结合的人脸识别方法.算法首先用DCT对人脸图像进行压缩并重建,然后利用2DPCA和DLDA对人脸图像进行特征提取.最后选用最近邻分类器进行分类.在ORL人脸库上的测试结果表明,与DLDA或2DPCA算法相比,算法具有更高的识别率. 相似文献
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利用相空间重构及非负矩阵分解(NMF)相结合的方法,对电压暂降、电压暂升、电压尖峰、电压中断、暂态谐波及暂态振荡6类电能扰动信号进行分类识别研究。利用相空间重构法构造扰动信号轨迹,并将其转化为图像。从图像处理的角度出发,利用NMF在人脸、指纹图像识别应用中的基本原理,对不同的相空间重构轨迹图进行特征提取,分类识别其所对应的电能质量扰动信号。该方法可避免由于扰动信号的复杂性而难以获得扰动信号稳定特征提取的困难,具有训练时间短、所需训练样本少、识别过程可视化便于分析等特点。仿真实验结果表明其能够较好地识别电能质量扰动,是提供了扰动信号检测与分类的算法。 相似文献
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主成分分析(PCA)是人脸超分辨率中常用的人脸图像表达方法,但是PCA方法的特征是整体的且难以语义解释.为了使表达的结果更好地用于合成超分辨率人脸图像,提出一种非负特征基约束的人脸超分辨率算法.该算法利用非负矩阵分解(NMF)获取样本人脸图像的非负特征基,结合最大后验概率的方法,对目标图像进行马尔可夫随机场正则约束,最速下降法优化得到高分辨率人脸图像的非负特征基系数.实验结果表明,在主客观质量上,非负特征基约束的人脸超分辨率算法的性能胜过基于PCA的算法. 相似文献