小波变换和特征加权融合的人脸识别

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。     

基于小波的车牌汉字特征提取

车牌识别系统是智能交通不可或缺的一部分.在车牌识别系统中,车牌首位汉字的特征提取和识别是一个难点.为此,将小波的多分辨率特性应用于车牌汉字特征的提取,提出了一种直接从灰度图象提取车牌汉字特征的提取方法.该方法首先提取图象的小波矩和基于小波分解的区域密度特征,然后以识别率好坏为最优依据,进行特征分量排序和选择,最后把特征矢量送入BP神经网络进行字符识别.该方法避免了一些传统汉字特征提取方法需要对图象进行二值化操作而造成的汉字字符结构信息丢失.提取的特征有效地反映了车牌汉字的局部和全局特征.实验结果表明该特征提取方法可以得到比较好的识别效果.     

基于小波变换的图像汉字笔划特征提取方法

借鉴仿生模式识别的认知观点,从汉字的构造机理和人类认识汉字的习惯角度出发,提出一种基于小波变换的图像汉字识别方法。制定了图像汉字笔划特征提取的具体规则,采用小波变换的方法对图像汉字边缘和笔划轮廓进行检测,通过有效提取图像汉字笔段信息,进行笔段合成,生成汉字或汉字的基本笔划。仿真实验结果表明,这种方法提高了图像汉字笔划特征提取的准确率和稳定性,对于印刷体和书写较规范的手写体图像汉字具有极高的识别率。     

Font recognition based on global texture analysis

We describe a novel texture analysis-based approach toward font recognition. Existing methods are typically based on local typographical features that often require connected components analysis. In our method, we take the document as an image containing some specific textures and regard font recognition as texture identification. The method is content-independent and involves no detailed local feature analysis. Experiments are carried out by using 14000 samples of 24 frequently used Chinese fonts (six typefaces combined with four styles), as well as 32 frequently used English fonts (eight typefaces combined with four styles). An average recognition rate of 99.1 percent is achieved. Experimental results are also included on the robustness of the method against image degradation (e.g., pepper and salt noise) and on the comparison with existing methods     

轮廓跟踪算法的改进及在字符识别技术中的应用

针对图像中字符识别技术的应用需求，提出了轮廓跟踪算法的改进算法，在链码表示法基础上提出了轮廓表存储结构。在字符识别中根据轮廓表生成字符的轮廓特征数据序列，运用其相关值来度量字符的相似程度。实验结果表明提取特征少，识别速度快，准确率高，受字号的影响较小。     

基于WT和LVQ网络的多姿态人脸识别

提出了基于小波变换和学习矢量量化网络相结合的新方法进行人脸识别。小波变换具有良好的多尺度特征表达能力，能将图像的大部分能量集中到最低分辨率子图像，可以很好地对图像降维和表征人脸图像的特征。LVQ算法是在有教师状态下对竞争层进行训练的一种学习算法。LVQ网络结构简单，但却表现出比BP网络更强的有效性和鲁棒性。实验表明该方法对表情和姿态变化的人脸具有良好的分类性能和识别效率。     

一种新的车牌字符快速识别方法

针对车牌字符图像的特点,在研究各种特征提取方法适用场合的基础上提出了改进的特征提取方法和字符识别方法。对于英文和数字,使用一种基于模板匹配和神经网络的车牌字符识别方法。该方法采用两级识别,第一级采用模板匹配识别差别明显的字符,第二级采用BP神经网络识别第一级不能确定的相似字符。对于汉字采用小波变换和LDA提取特征。该方法利用小波变换的特性最大程度地提取了字符图像的特征信息。实验结果表明此算法具有较高的识别率和较快的识别速度。     

基于汉字连通分量的印刷图像版面分割方法

针对彩色印刷图像背景色彩丰富和汉字存在多个连通分量,连通域文字分割算法不能精确提取文字,提出基于汉字连通分量的彩色印刷图像版面分割方法。利用金字塔变换逆半调算法对图像进行预处理,通过颜色采样和均值偏移分割图像颜色,标记文字连通分量,根据汉字结构和连通分量特性重建汉字连通分量,分析文字连通分量连接关系确定文字排列方向实现文字分割。实验结果表明,该方法能够有效地重建汉字连通分量,在彩色印刷图像中实现对不同字体、字号、颜色的文字分割。     

有限集手写汉字识别中的笔画分区矩描述特征

提出了一种笔画分区矩特征的提取方法。根据汉字笔画分布特点，利用小波变换将汉字分解为4个方向笔画分量，用分区矩分别描述4个笔画于图像，并采用K—L变换对特征进行降维处理。采用该特征对有限集手写体汉字进行识别，初步实验结果表明该方法十分有效。     

一种新的掌纹特征提取方法研究

提出一种基于Gabor小波和改进的广义K-L变换的掌纹识别方法。该方法首先对测试样本的掌纹ROI灰度图像进行Gabor小波变换,得到其Gabor特征向量,然后利用改进的广义K-L变换方法将高维特征向量变换到低维空间,最后将得到的低维特征向量利用欧氏距离法与训练样本库中的特征向量作匹配识别。该方法首次将基于时频变换的特征提取算法与基于子空间的特征提取算法结合起来,既充分利用了Gabor函数优良的特征提取性能,又有效解决了高维特征的降维处理问题。通过使用自行采集的数据库对该方法作对比实验,获得了94%的识别率     

多级小波分解与LBP融合的纹理提取算法

为提高不同光照、不同角度条件下的纹理识别精度,提出了一种利用多级小波分解和多尺度旋转不变LBP融合的纹理提取算法。算法在传统的LBP特征提取基础上,采用多尺度的旋转不变LBP算子分别对多级小波逼近图像提取直方图序列特征向量,与各级小波能量进行加权融合,获取更多的纹理信息,对光照和角度的变化有更高的鲁棒性。仿真结果表明,相对传统的LBP特征提取算法,改进的算法具有更高的纹理识别率。     

基于字符图像分割的打印文件识别方法

针对目前的打印文件识别方法受限于样本中必须有相同字符的问题,提出一种基于字符图像分割的打印文件识别方法。通过k-means算法对字符图像进行分割,分别对不同区域提取局部二值模式纹理特征,从而消除字符结构对识别结果的影响。研究了单一区域的特征集和组合特征集的分类识别效果,实验结果表明,该方法在样本中无相同字符的情况下,能够得到较高的识别准确率。     

DCT结合特征选择的红外人脸识别

为了从生物特征和统计角度来提高识别的性能,提出了一种基于血流图的离散余弦变换（discrete cosine transform,DCT）与特征选择相结合的人脸识别方法。该方法首先利用血流模型把红外温谱图转换成血流图,得到更具丰富频率的特征。其次,采用DCT变换可以有效地消除血流图的相关性。最后,在DCT域特征提取阶段,为了提高特征提取的有效性,特征选择和子空间学习基于一致的可分性目标：特征选择引入基于可分性的DCT系数选择算法以抽取鉴别能力强的DCT系数,对抽取的DCT系数采用基于可分性的线性鉴别分析（linear discriminant analysis,LDA）方法。实验结果表明,该红外人脸识别方法可以快速有效地提取血流图中适合分类的特征,识别率优于传统DCT＋LDA方法。     

基于BP神经网络的单数字字符识别算法实现

提出一个BP神经网络的单数字字符识别算法的总体实现方案,实现单数字字符图像的采集、储存、识别和显示。根据BP神经网络的原理,把识别算法分成工作期算法和学习期算法,并采用VC 6.0软件,运用VC语言分别设计并实现其算法,用MFC设计了系统的显示界面,最终可以在液晶屏幕上看到字符的识别结果。结果显示运用该算法,单数子图像识别率在90%以上,而且学习次数越多,识别率越高。基于BP神经网络的单数字字符识别算法可以广泛应用到数字仪表、车牌识别、卫星定位等很多领域,具有一定的应用价值。     

Document image binarization based on texture features

Binarization has been difficult for document images with poor contrast, strong noise, complex patterns, and/or variable modalities in gray-scale histograms. We developed a texture feature based thresholding algorithm to address this problem. Our algorithm consists of three steps: 1) candidate thresholds are produced through iterative use of Otsu's algorithm (1978); 2) texture features associated with each candidate threshold are extracted from the run-length histogram of the accordingly binarized image; 3) the optimal threshold is selected so that desirable document texture features are preserved. Experiments with 9,000 machine printed address blocks from an unconstrained US mail stream demonstrated that over 99.6 percent of the images were successfully binarized by the new thresholding method, appreciably better than those obtained by typical existing thresholding techniques. Also, a system run with 500 troublesome mail address blocks showed that an 8.1 percent higher character recognition rate was achieved with our algorithm as compared with Otsu's algorithm     

基于小波变换的GrabCut图像分割

研究 GrabCut 是以迭代能量优化算法为基础,以颜色和纹理为特征,从背景图像中提取出目标的图像分割算法。但该方法速度较慢,为了达到实时应用的目的,提出了一种基于小波变换的 GrabCut 图像分割方法。该方法首先对原始图像进行小波变换的图像压缩,使得原始图像的分辨率降低,然后在压缩后的图像上迭代GrabCut算法,最后将收敛获得的目标区域作为原始图像初始值,再次使用GrabCut算法在原始图像上进行迭代,从而提取出目标。实验结果证明该算法提高了图像目标的提取速度,并保持图像目标的特征基本不变。     

基于篇章字体导引的单字符字体识别

字体识别是印刷文档识别重构的重要组成部分,是目前识别技术的一个难题。以印刷文档的单体单字高识别率为基础,论文提出了一种基于篇章字体导引的汉字单字符字体识别方法,结合字体排版的规律性,使得字体识别速度和精度大大提高。以常用报纸、杂志正文文本为样本进行实验,字体识别率达到了99%。     

基于2DGabor小波与BDPCA的掌纹识别

提出一种解决双向主成分分析(BDPCA)中小样本问题的掌纹识别方法。把掌纹感兴趣区域图像经过2DGabor小波变换后得到的每个图像都作为独立的样本,以增加每一类掌纹的样本数。设计一种基于样本散度矩阵的改进BDPCA算法进行特征提取。采用训练样本的k值矩阵代替训练样本的平均值矩阵,从而获得最优投影矩阵。将2DGabor与改进的BDPCA算法相结合进行掌纹识别。在PolyU掌纹库中的实验结果表明,该方法不仅减少了不同训练样本对识别率的影响,而且能够提高识别率,甚至当每类训练样本数仅为1时,也能得到较高的识别率,有效解决了掌纹识别的小样本问题。     

基于小波矩和主分量分析的车牌字符识别方法

随着物联网技术的发展,车联网的应用日益广泛,从而对车牌字符的识别提出了更高的要求,而字符识别的关键在于特征的提取和选择。提出了一种基于小波矩和主分量分析提取和选择特征向量的方法。该方法首先通过小波矩提取字符的特征,然后通过主分量分析对提取的特征进行选择,最后将特征向量送入BP神经网络进行字符识别。该方法能够很好的反映图像的全局特征和局部特征,并且具有较强的抗干扰能力。实验结果表明,该方法可以得到较好的识别效果。     

一种基于改进弹性束图匹配的人脸识别

针对基于弹性束图匹配（EBGM）算法的正面人脸识别,提出了一种新的优化理论。在EBGM算法中,在抽取脸部图像特征之前,需要首先预设好Gabor小波的波长。为了对EBGM算法进行优化,提出了采用遗传算法（GA）对Gabor小波波长进行最佳选择。为了对改进的算法进行评估,实验对300个FERET人脸数据库类进行了测试。在训练阶段,每个类中只取出一幅图像用来训练。经过优化后的EBGM算法匹配运算大幅度减少,识别率大约为90％,运行速度提高至原EBGM算法的115倍。