基于手指静脉和手指轮廓的个性化融合方法

近年来手指静脉识别成为一种有前途的身份验证技术.采集图像时,手指的姿势或光照的变化会严重影响算法的性能.多生物特征识别可以在一定程度上克服这些限制,提高识别性能.相比其他的生物特征融合,手指静脉和手指轮廓融合的优点是采集图像比较方便,只需要手指静脉采集设备即可获得这两种生物特征的图像.基于此,提出了一种基于手指静脉和手指轮廓的个性化加权融合识别方法.首先根据原始得分对样本进行分类,然后依据分类结果求得样本的分类置信度得分.相比原始得分,分类置信度得分加入了分类信息,能够为后面的融合提供更多的有效信息.最后,为了体现个体之间的差异,使用个性化权重将分类置信度得分进行融合.在自建数据库上的实验结果验证了该方法的有效性.     

一种扩展VIFB的红外与可见光图像融合基准

红外与可见光图像融合是机器视觉的一个重要领域,在日常生活中应用广泛。近年来,虽然红外与可见光图像融合领域已有多种融合算法,但目前该领域还缺乏能够衡量多种融合算法性能的算法框架和融合基准。在简要概述了红外与可见光图像融合的最新进展后,提出了一种扩展VIFB的红外与可见光图像融合基准,该基准由56对图像、32种融合算法和16种评价指标组成。基于该融合基准进行了大量实验,用来测评所选取的融合算法的性能。通过定性和定量结果分析,确定了性能优良的图像融合算法,并对红外与可见光图像融合领域的未来前景进行了展望。     

空间目标融合识别算法及实验研究

提出了基于红外与可见光图像的空间目标融合识别算法。算法针对空间目标的物理特征,利用红外和可见光图像提供的互补信息进行空间目标融合识别。方法以空间卫星为识别目标,采用不变矩和仿射不变矩来描述目标特征,提出了基于红外和可见光的特征级和决策级融合识别方案,并进行了半物理仿真实验和分析。实验证明这两种基于红外和可见光的融合识别算法可明显改善目标识别的精度和可靠性。     

基于MB-LBP和张量HOSVD的人脸识别算法

融合多尺度分块局部二值模式和张量高阶奇异值分解提出一种人脸识别算法.优选不同尺度的MB-LBP算子组合提取图像纹理特征,构造人脸图像的3阶张量模型;利用HOOI算法进行张量高阶奇异值分解;基于HOSVD分解结果采用最邻近算法设计识别分类器.运用Yale数据库和自制数据库进行算法对比实验,验证算法的有效性,实验结果表明,基于Yale数据库,提出算法与LBP深度置信网络算法的识别精度一样高,均为98.667％;基于自制人脸数据库,该算法识别精度为100％.综上提出算法是一种有效的、可行的识别算法.     

基于双流对称特征融合网络模型的海洋船舶目标识别

海洋船舶目标识别在民用和军事领域有着重要的战略意义, 本文针对可见光图像和红外图像提出了一种 基于注意力机制的双流对称特征融合网络模型, 以提升复杂感知环境下船舶目标综合识别性能. 该模型利用双流对 称网络并行提取可见光和红外图像特征, 通过构建基于级联平均融合的多级融合层, 有效地利用可见光和红外两种 模态的互补信息获取更加全面的船舶特征描述. 同时将空间注意力机制引入特征融合模块, 增强融合特征图中关 键区域的响应, 进一步提升模型整体识别性能. 在VAIS实际数据集上进行系列实验证明了该模型的有效性, 其识别 精确度能达到87.24%, 综合性能显著优于现有方法.     

汽车驾驶辅助系统红外与可见光融合算法综述

红外与可见光融合图像融合是汽车高级驾驶辅助系统核心功能之一,能够较好地理解光线条件较差时车辆外部环境目标,对无人驾驶车辆和智能车辆识别环境具有重要作用,其中基于深度学习的神经网络算法在图像特征提取和分类中优势显著。针对汽车领域红外与可见光图像融合算法进行综述,分析了现代车辆对图像融合技术的需求;总结了基于数学方法框架的红外与可见光图像融合算法和最新发展;概述了基于神经网络结构的红外与可见光图像融合算法;最后讨论了车载红外与可见光图像融合技术的发展趋势。     

一种基于QPSO优化的流形学习的视频人脸识别算法

视频场景复杂多变,视频采集设备不一致等原因,导致无约束视频中充斥着大量的遮挡和人脸旋转,视频人脸识别方法的准确率不高且性能不稳定.为解决上述问题,本文提出了一种基于QPSO优化的流形学习的视频人脸识别算法.该算法将视频人脸识别视为图像集相似度度量问题,首先帧图像对齐后提取纹理特征并进行融合,再利用带有QPSO优化的黎曼流形大幅度简约维度以获得视频人脸的内在表示,相似度则由凸包距离表示,最后利用SVM分类器获得分类结果.通过在Youtube Face数据库和Honda/UCSD数据库上与当前主流算法进行的对比实验,验证了本文算法的有效性,所提算法识别精度较高,误差较低,并且对光照和表情变化具有较强的鲁棒性.     

基于互信息及蚁群算法的红外与可见光图像配准研究

红外与可见光传感器是图像系统中常用的两种传感器,对这两种传感器图像进行有效的融合,能够得到更加丰富的图像信息,并具有更高的可靠性,有利于提高对图像信息的分析和识别能力.快速准确地实现图像配准是图像融合的前提.为此,本文提出了一种基于互信息及蚁群算法实现红外与可见光图像配准的方法.     

用于EVS的改进小波变换图像融合算法

为增强小波变换图像融合算法的实时性,提高视觉增强系统(EVS)可见光图像与红外图像实时融合的效率,提出了一种基于矩阵QR分解和小波变换的图像融合算法.该算法对原始图像的像素矩阵进行QR分解,再利用正交矩阵的性质,根据小波变换图像融合算法对QR分解得到的上三角矩阵进行分解融合,利用QR分解得到的正交矩阵逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法能获得较好的实时性,同时保证较好的融合效果.     

基于改进Tetrolet变换的图像融合算法研究

针对红外图像目标物体能量高以及可见光图像细节信息丰富的特点,提出一种基于改进的Tetrolet变换的红外与可见光图像融合算法.对红外和可见光图像进行多尺度、多方向分解,在低频融合规则上,对区域能量进行适当缩放,突出红外目标,保留可见光背景信息.实验结果表明,对Tetrolet变换模板的选择的改进,有助于获取更多高频信息;融合算法相对于传统的算法不仅增强了图像对比度,改善了主观视觉效果,而且在客观标准上有了一定提高.     

Feature extraction using discrete cosine transform and discrimination power analysis with a face recognition technology

Discrete cosine transform (DCT) is a powerful transform to extract proper features for face recognition. After applying DCT to the entire face images, some of the coefficients are selected to construct feature vectors. Most of the conventional approaches select coefficients in a zigzag manner or by zonal masking. In some cases, the low-frequency coefficients are discarded in order to compensate illumination variations. Since the discrimination power of all the coefficients is not the same and some of them are discriminant than others, so we can achieve a higher true recognition rate by using discriminant coefficients (DCs) as feature vectors. Discrimination power analysis (DPA) is a statistical analysis based on the DCT coefficients properties and discrimination concept. It searches for the coefficients which have more power to discriminate different classes better than others. The proposed approach, against the conventional approaches, is data-dependent and is able to find DCs on each database. The simulations results of the various coefficient selection (CS) approaches on ORL and Yale databases confirm the success of the proposed approach. The DPA-based approaches achieve the performance of PCA/LDA or better with less complexity. The proposed method can be implemented for any feature selection problem as well as DCT coefficients. Also, a new modification of PCA and LDA is proposed namely, DPA-PCA and DPA-LDA. In these modifications DCs which are selected by DPA are used as the input of these transforms. Simulation results of DPA-PCA and DPA-LDA on the ORL and Yale database verify the improvement of the results by using these new modifications.     

Robust authentication using the unconstrained infrared face images

Face recognition under the unconstrained conditions that exist in surveillance is the need of the present times. Thus for high end security the research on IR based face recognition assumes importance because of its insensitivity to illumination, disguise and surgery. This paper presents IR face based biometric authentication using the information-set based four types of interactive features and two classifiers. The information sets originate from a fuzzy set on representing the uncertainty associated with the information source instead of a membership function which gives only the degree of association to the fuzzy set. The four feature types include the effective exponential information source (EEI), the effective Gaussian information source (EGI), the effective multi quadratic information source (EMQDI) and inverse of this feature (EIMQDI). The interactive features are obtained by taking the s-norms on the features from the successive windows. Two classifiers called the Hanman Classifier and the weighted Hanman Classifier are formulated using t-norms. The features and classifiers are tested on the created databases incorporating the unconstrained conditions such as occlusion, less resolution and noise.     

基于矩阵模式的人脸表情识别

提出了一种基于矩阵模式的人脸表情识别方法。该算法直接将人脸表情图像矩阵作为矩阵模式,并结合传统PCA和FLDA进行表情特征提取,称之为MatPCA和MatFLDA。与2DPCA等不同,该算法既利用图像矩阵中的行向量间的信息,也充分利用列向量间的信息,尽可能地保留了原始的表情信息。基于JAFFE和CED-WYU（1.0）两个表情数据库的识别结果表明,基于矩阵模式的特征提取方法能有效地提高识别率并节省计算时间。     

基于FPGA的语音识别前端算法研究实现

通过分布式语音识别DSR的研究,提出了基于FPGA平台的前端处理系统结构。对其中两个除法器分别采用了LUT查找表和常数除法器的结构。用VerilogHDL语言进行建模仿真,并与Matlab的建模结果进行了对比。结果表明,与之前的方法相比,系统能够在较短的时钟周期内计算出LPCC系数,节省了大量的运算时间和一定的面积。     

开放集文字识别技术

开放环境下的模式识别与文字识别应用中,新数据、新模式和新类别不断涌现,要求算法具备应对新类别模式的能力。针对这一问题,研究者们开始聚焦开放集文字识别（open-set text recognition,OSTR）任务。该任务要求,算法在测试（推断）阶段,既能识别训练集见过的文字类别,还能够识别、拒识或发现训练集未见过的新文字。开放集文字识别逐步成为文字识别领域的研究热点之一。本文首先对开放集模式识别技术进行简要总结,然后重点介绍开放集文字识别的研究背景、任务定义、基本概念、研究重点和技术难点。同时,针对开放集文字识别三大问题（未知样本发现、新类别识别和上下文信息偏差）,从方法的模型结构、特点优势和应用场景的角度对相关工作进行了综述。最后,对开放集文字识别技术的发展趋势和研究方向进行了分析展望。     

基于局部线性嵌入极限学习机的人脸识别新方法

针对人脸图片数量多、容易受噪声干扰,致使人脸识别的识别速度慢、准确率低的问题,提出一种基于局部线性嵌入极限学习机的人脸识别方法——LLE-ELM算法。利用局部线性嵌入(LLE)算法对人脸数据提取特征,最大限度保留原数据的特征结构,减少数据量,降低计算复杂;采用极限学习机(ELM)算法对提取特征后的数据进行分类;实现人脸识别,输出识别准确率和时长。通过在ORL数据库、Yale数据库、AR人脸库和CASIA-WEBFACE人脸库上的数值实验表明:与PCA、SVM、CNN算法对比,该算法具有较高的识别准确率和较快的识别速度。     

基于改进的局部保持投影算法的人脸识别

局部保持投影算法是基于流形的学习方法,在人脸识别过程中容易遇到奇异值问题,为此提出一种利用奇异值分解的方法。在模型中,样本数据被投影到一个非奇异正交矩阵中,解决了奇异值问题;然后再根据局部保持投影算法求出新样本空间的低维投影子空间。将训练样本和测试样本分别投影到低维子空间中,再利用最近邻分类器进行分类识别。在ORL人脸数据库中,采用了一系列的实验来对比该算法与传统局部保持投影算法和主成分分析算法的识别效果。实验结果验证了改进的局部保持投影算法在人脸识别的有效性。     

改进的基于Gabor-LDA的人脸识别方法

鉴于Gabor特征对光照、表情等变化比较鲁棒,并已在人脸识别领域取得成功应用,提出了一种改进的Gabor-LDA算法.首先对人脸图像进行多方向、多尺度Gabor小渡滤波,然后对得到的特征向量使用改进的主成分分析方法(PCA)变换降维,采用自适应加权原理重建类内散布矩阵和类间散布矩阵,从而改进了最佳鉴别分析(LDA)判别函数,有效地解决了训练样本类均值与类中心的偏离问题.对Yale人脸库的数值试验表明,该算法比传统算法有更好的性能.     

基于量子神经网络的人脸识别技术研究

人脸识别问题是模式识别领域的一个重要的研究课题。提出了一种基于多层激励函数的量子神经网络人脸识别方法,采用ORL人脸图像数据库进行训练和识别。试验结果表明,该识别方法在识别率和可信性方面均有较好的效果,同时也体现了量子神经网络用于人脸识别的优越性和巨大的潜力。     

改进的HOG和Gabor,LBP性能比较

为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达,提出一种改进的梯度方向直方图(HOG)人脸识别方法.首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取HOG特征;然后将所有网格HOG特征向量进行组合,实现整个人脸特征表达;最后采用最近邻分类器进行识别.另外,比较了该方法与Gabor小波和局部二值模式(LBP)2种著名的人脸局部特征表示方法的优劣.实验结果表明,在调优的HOG参数下,在具有光照和时间环境等复杂变化的FERET人脸库中,较少维数的HOG特征比LBP特征有更好的表现,而且HOG特征提取时间和特征向量维数比Gabor小波方法更具有优势.