基于Gabor小波变换的人脸表情特征提取

提出了一种基于Gabor小波变换的人脸表情特征提取算法。针对包含表情信息的静态灰度图像,首先对其预处理,然后对表情子区域执行Gabor小波变换,提取表情特征矢量,进而构建表情弹性图。最后分析比较了在不同光照条件下不同测试者做出6种基本表情时所提取的表情特征,结果表明Gabor小波变换能够有效地提取与表情变化有关的特征,并能有效地屏蔽光照变化及个人特征差异的影响。     

基于Gabor小波的人脸特征提取

对基于Gabor小波变换的人脸特征提取方法进行了研究。对于预处理后的图像通过Gabor小波滤波器对人脸特征进行提取,获得特征向量来作为神经网络的输入值,最后应用人工神经网络实现人脸检测来检测算法有效性。实验结果表明,这种方法具有较高的识别率。     

基于二维Gabor小波与SPP算法的人脸识别研究

稀疏表示近年来在模式识别领域已经取得了成功的应用,如目标探测和分类。稀疏保留投影（ SPP）算法是基于稀疏表示理论所提出的一种特征提取方法,目标是获得一个线性投影空间,使得样本之间的全局重构关系得以在低维空间保留。 SPP算法无需选择任何模型参数,具有很强的适应性,其灵活性及有效性在人脸识别中得到了详细的验证。文中结合二维Gabor小波与SPP算法用于人脸识别系统,二维Gabor小波主要用于提取人脸图像特征,SPP对图像特征进行降维。最后,在ORL人脸数据库上的实验表明,该算法较传统方法以及单独使用SPP算法的方法有较好的识别结果。     

基于GPU的Gabor人脸图像特征提取算法的研究

论文针对传统Gabor小波计算在人脸图像特征提取中实时性较弱的问题,提出了一种基于GPU并行计算的Gabor小波特征提取方法.所提算法将Gabor小波与人脸图像的卷积运算在GPU(Graphic Processing Unit图形处理器)上并行实现,并采用CUDA (Com pute Unified Device Architecture)编程模型,利用多线程并行映射实现.与传统的Gabor小波人脸特征提取算法对比实验表明,文中方法的计算速度在CPU上速度提高了近12倍,为人脸特征实时提取提供了有效的技术保障.     

基于多重分形和小波变换的声目标信号特征提取

研究了基于关联积分的广义维数谱的定量计算方法,提出了声目标信号的多重分形特征,并对其特征即广义维数谱的有效性进行了分析;同时利用小波变换分析既能反映信号在变换域特性又保留其时域信息的特点,提出基于小波变换的子空间能量及主要能量集中子空间时域信息的特征提取方法,并通过模糊神经网络识别系统对声目标信号的广义维数谱、子空间能量及时域信息的组合特征进行了验证.     

基于Gabor小波变换的人脸表情识别

对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究.对图像进行预处理以提高后续处理的准确度,通过分析二维Gabor小波变换的优点和人脸表情特征的变化情况,利用二维Gabor小波变换提取脸部表情特征,使用弹性模板匹配算法来识别图像中的人脸表情.实验结果表明,这种方法与传统的识别方法相比,系统具有很好的鲁棒性,达到较高的识别率.     

基于分形维数和小波的快速分形图像编码

在对图像块进行小波变换的基础上,通过计算各频带的分形维数,形成图像块的分形特征向量,把传统的子块匹配问题转化为分形特征向量意义下的子块匹配问题。实验结果显示,该文提出的方法与全局搜索法相比,尽管解码图像质量略有下降,但编码速度约提高了77倍。     

基于Gabor滤波器组的车牌汉字特征提取

提出基于Gabor滤波器组的特征提取新方法.利用汉字图像的统计信息及归一化信息,提出针对车牌汉字的有效的Gabor滤波器组参数优化方法,并设计一组Gabor滤波器用于提取车牌汉字图像中不同中心频率和方位的笔画纹理特征,实现直接对灰度图像的特征提取.实验结果表明,相比传统二值化特征提取方法,采用基于Gabor滤波器组的小波变换提取特征能够获得更良好的识别性能.     

基于Gabor变换和Zernike矩的人脸特征提取方法

针对目前常用的三种人脸特征提取方法中存在的识别率低、抗噪性较弱的问题,提出一种基于Gabor变换和Zernike矩的人脸特征提取方法.该方法首先对人脸进行多分辨的Gabor变换,然后利用Zernike矩获得具有平移、尺度、旋转不变性的特征,并用线性判别分析(LDA)方法进一步进行特征选择,最后采用K最近邻分类方法进行人脸的识别.实验结果表明,在与常用的三种人脸特征提取方法的比较中,该方法具有更高的识别率和更强的抗噪性能.     

基于Gabor小波变换的人脸表情识别技术研究

为了使人机交互得到更好的研究,提出了一种基于Gabor小波变换的人脸表情识别的新方法;首先对图像进行预处理以提高后续处理的准确度,预处理包括确定纯的人脸表情区域,尺寸和灰度归一化,然后对表情子区域进行Gabor小波变换,提取表情特征矢量,进而构建表情弹性图,最后用模板匹配的方法来识别图像的人脸表情;经过实验,发现Gabor小波变换提取特征时受光照影响比较小,该系统不仅具有很好的鲁棒性,并且速度快,识别率高。     

基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别

通过分析Gabor小波和稀疏表示的生物学背景和数学特性,提出一种基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别方法。采用Gabor小波变换对表情图像进行特征提取,建立训练样本Gabor特征的超完备字典,通过稀疏表示模型优化人脸表情图像的特征向量,利用融合识别方法进行多分类器融合识别分类。实验结果表明,该方法能够有效提取表情图像的特征信息,提高表情识别率。     

基于小波变换和分形维数的车牌汉字识别

提出一种基于小波变换与分形维数的车牌汉字识别方法.对字符图像进行预处理和小波变换,应用改进的微分盒维法计算图像分形盒维值,并构造特征向量,利用支持向量机分类器对字符进行分类与识别.实验结果表明,该方法对模糊字符的识别具有鲁棒性,可提高汉字识别率.     

改进的Gabor小波变换特征提取方法

针对自然场景中文本存在图像背景复杂、颜色多变、噪声强烈,图像存在变形、残缺、模糊、断裂等问题,提出一种基于方向预分类的Gabor小波变换特征提取方法。利用Gabor函数良好的频率选择性和方向选择性,同时考虑到笔划相对位置的偏移,方向预分类使得滤波器对笔划方向的选择更有针对性。实验结果证明,该特征提取方法对笔划变形和低分辨率字符具有较好的适应性,能有效解决低质量场景文本的识别问题。     

基于Gabor、Fisher脸多特征提取及集成SVM的人脸表情识别*

针对于静态的灰度图像表情库,提出了基于多种脸部表情特征多级分类的表情识别算法。首先在选取的人脸特征点上做局部的Gabor小波变换,为了提高特征提取速度,利用改进的弹性图匹配算法来提取图像中的人脸有效区域,在提取的人脸区域中提取几何特征,并通过Fisher脸法提取统计特征,利用几何特征与建立的相应一级集成SVM来进行初次分类,最后利用Fisher特征与建立的相应二级集成SVM进行最终分类。通过在JAFFE与Cohn-Kanade表情库中实验,证明本文方法同单个特征相比较,具有更高的表情识别率以及更强的鲁棒性     

基于Gabor小波的人脸识别技术

本文首先通过直方图均衡化等预处理方法增强图像的整体对比度,使图像的细节更加清晰.然后利用Gabor小波变换,选取不同的尺度和方向对人脸表情特征进行提取.最后通过实验结果对比证明预处理后的图片在进行小波变换时能节省大量的运算时间,并提高识别率.     

基于Gabor小波特征的多姿态人脸图像识别

多姿态人脸识别在很多领域具有重要的应用价值。基于多姿态人脸图像及Gabor小波特点选取离散化参数,对人脸图像进行Gabor小波变换;然后采用两步降维法对变换系数进行降维,基于降维后的Gabor特征表示实现人脸识别。实验将互不相交的两个样本集依次作为训练集和测试集,验证了该方法在人脸识别中对于不同姿态和表情的有效性及鲁棒性。     

有效最佳鉴别特征的抽取与维数问题

在模式识别领域中,基于Ｆｉｓｈｅｒ鉴别准则函数最佳鉴别变换有着重大的影响。该文首先对Ｆｏｌｅｙ－Ｓａｍｍｏｎ最佳鉴别变换,广义最佳鉴别变换与具有不相关性的最佳鉴别变换给出了形式相似的求解公式,然后根据Ｆｕｋｕｎａｇａ维数定理,提出了最佳鉴别变换的有效度的概念,最后利用国际上广泛使用的Ｃｏｎｃｏｒｄｉａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ＣＥＮＰＡＲＭＩ手写体数字数据库做了最佳鉴别变换的有效性实验,实验结果表明