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该文提出一种基于方向梯度直方图(HOG)属性空间的局部放电模式识别改进算法,旨在提高特征对样本信息的概括能力,并克服分类器对高维特征的识别局限.首先,构造局部放电脉冲序列分布(PRPS)模式作为识别依据,利用局部细分叠加窗口滑移的迭代算法自动化构建PRPS图像的HOG属性空间;然后,通过线性变换协方差矩阵的方式重构HOG属性空间,使其满足相互独立性;接着,根据属性重要性重新排列空间后,依次增加输入朴素贝叶斯分类器的属性个数,基于分类精度搜索最佳属性子集;最后,按照归约属性的相对重要性进行加权,最终设计出HOG属性选择加权朴素贝叶斯分类器.大量样本测试结果证明,此算法能够达到很高的识别精度,对传统识别算法的优化效果明显,有较好的应用价值. 相似文献
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针对掌脉轮廓不清晰,图像对比度低、亮度低,进而导致识别性能降低的现象,提出一种自适应融合的手掌静脉增强方法。首先,基于暗原色先验(DCP)去雾算法,根据掌脉图像变异系数自适应选择去雾系数,得到DCP增强图像,并且基于部分子块重叠直方图均衡(POSHE)算法得到POSHE增强图像;然后,将图像分为16个子块,依据图像灰度均值与标准差确定各子块权重;最后,根据各子块权重对DCP和POSHE增强图像进行自适应融合,得到最终增强图像。该方法既保留了DCP算法在增强图像对比度和亮度的同时不引入明显噪声的优点,又保留了POSHE算法在增强图像对比度和亮度的同时不损失局部细节的特点;同时,两者的自适应融合既解决了DCP图像阴影部分掌脉缺失现象,又削弱了POSHE产生的块效应。在对两个公开库和自建库分别进行的实验中,三个数据库的等错误率分别为0.0004、0.0472、0.0579,识别率分别为99.98%、94.27%、92.05%。实验结果表明,与现有的图像增强方法相比,该方法降低了等错误率,提高了识别精度。 相似文献