基于组合特征的手写体数字识别方法

提出了一种新的手写体数字识别方法。首先利用核主分量分析技术提取数字图像的全局特征,然后利用独立分量分析技术提取数字图像的局部特征,分别选出部分局部特征向量与部分全局特征向量组合成数字的组合特征向量,然后利用支持向量机分类器进行识别。采用USPS字库进行测试,并与其他特征提取方法进行了比较,实验结果显示基于组合特征方法的识别率明显优于其他方法。     

基于多小波子带加权判别熵的SAR目标ICA特征提取及识别

传统小波独立分量分析(ICA)提取合成孔径雷达(SAR)目标特征时大都采用单一的小波基函数,并且仅利用小波分解低频子带数据进行ICA处理,而忽略了高频子带信息。针对这一问题,采用多类小波基函数对SAR目标图像进行分解;针对得到的所有低频和高频子带数据,引入子带加权的判别熵准则,结合现有的小波ICA算法,提出多小波子带加权判别熵的SAR目标图像ICA特征提取算法。采用MSTAR实测SAR目标图像数据,根据提出算法进行特征抽取,利用最近邻准则进行SAR目标识别。识别结果表明提出算法优于仅利用小波分解低频子带ICA算法。     

独立分量分析在图像特征提取中的应用

本文探讨了独立分量分析在图像特征提取方面的应用.对一组自然景色图像进行独立分量分析,结果产生一组具有空间、频域的局部性及局部的方向选择性的视觉滤波器,这组视觉滤波器输出的独立元就是图像的特征(图像中的边缘和线段).利用此项技术,我们将无监督学习技术(独立分量分析)和有监督学习技术(支持向量机)相结合,提出了一种新的脸谱识别方法--基于独立分量分析和支持向量机的脸谱识别方法.利用ORL脸谱库进行脸谱识别实验以检验新方法的有效性.实验结果显示,新方法的识别率明显优于经典的特征脸方法.     

基于NSCT和支持向量机的SAR图像识别

针对传统的合成孔径雷达图像（SAR）识别算法识别精度低,用时长等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换（NSCT）和支持向量机（SVM）的SAR图像识别算法。首先通过非下采样轮廓波变换将目标图像分解成不同的尺度,然后得到目标图像的低频分量和高频分量;接着在高频分量中提取方向梯度直方图特征（HOG）,在低频分量中利用局部二值化算法（Local Binary Pattern,LBP）提取纹理特征;然后将提取的梯度方向直方图特征和局部二值化特征空间连结,并使用支持向量机（SVM）作为分类器;最后对算法进行了测试。实验结果表明,该方法不仅能够有效地提高了SAR图像目标分类的精度,在MSTAR数据库上的准确率达到90.7%,而且对相干斑的影响具有较高的鲁棒性。     

基于独立分量分析的人耳图像识别方法

人耳识别是一种新的生物特征识别技术.本文将独立分量分析应用于人耳图像的特征提取,并分别与最近邻分类器、RBF神经网络分类器和支持向量机相结合进行分类识别.实验结果表明基于独立分量分析的人耳识别方法优于传统的主分量分析方法.     

基于Contourlet变换和支持向量机的纹理识别方法

针对变换域中图像纹理识别时如何选择最佳特征向量的问题,利用Contourlet变换的多方向、多尺度选择性和各向异性,将图像从空间域变换到频率域,全面地提取了Contourlet变换分解后低频子带、中频子带和高频子带的特征,输入支持向量机(SVM)分类器进行分类识别。利用Brodatz纹理库进行仿真实验,实验结果表明低频均值方差和高频能量作为组合特征时识别准确率可达98.75%,且特征向量维数少,是在Contourlet变换下表示图像纹理的最优特征。     

小波系数特征的目标识别方法

提出一种基于小波系数特征的目标识别方法.通过对图像的小波变换系数进行有选择的保留和抛弃,并对保留的系数进行非线性的处理来突出目标的主要轮廓信息,归一化处理后提取出目标的特征向量;将该特征向量应用于支持向量机进行分类识别.实验证明该方法有效的改进了目标识别效果.     

结合差图像和Gabor小波的人脸表情识别

提出一种结合差图像和Gabor小波变换的人脸特征提取方法,并使用支持向量机SVM(Support Vector Machines)进行人脸表情识别。对包含情感信息的静态灰度图像进行预处理,将眼睛和嘴巴等表情子区域从人脸中切割出来,求出其差图像,然后提取差图像的Gabor特征,使用下采样降维减少特征向量的维数并进行归一化,最后使用SVM进行分类。与只从表情子区域提取Ga-bor特征的识别方法进行了比较,结果显示识别效果更好。     

基于超像素空间金字塔模型的场景识别研究

针对以往场景识别研究中将图像分割成大小相等的矩形区域进行特征提取而导致识别率低的问题,提出了一种基于超像素空间金字塔模型的场景识别方法：先对图像做不同分辨率的超像素分割,在得到的每个图像子区域中提取PACT特征,然后利用K-means聚类构建出图像集的视觉词典。在进行场景识别时,将每幅图像所有分割子区域的PACT特征连接成一个特征向量,并加入bag of words特征进行分类,最终的场景分类结果在支持向量机LIBSVM上获得。实验结果表明该算法能够有效提高识别率。     

支持向量机虹膜识别算法研究

提出一种基于极值加权平均分数维特征提取和支持向量机分类器识别的虹膜识别方法.利用形态学和圆形边缘检测算子定位虹膜,并将虹膜纹理映射到极坐标空间;定义了一种新的图像分敷维--极值加权平均分数维,用于提取虹膜特征;利用支持向量机分类器对虹膜特征矩阵进行匹配识别.试验表明,基于极值加权平均分数维特征提取和支持向量机分类嚣识别的虹膜识别系统识别率高,速度快.     

SAR图像目标识别的卷积神经网模型

目的 合成孔径雷达图像目标识别可以有效提高合成孔径雷达数据的利用效率。针对合成孔径雷达图像目标识别滤波处理耗时长、识别精度不高的问题,本文提出一种卷积神经网络模型应用于合成孔径雷达图像目标识别。方法 首先,针对合成孔径雷达图像特点设计特征提取部分的网络结构;其次,代价函数中引入L2范数提高模型的抗噪性能和泛化性;再次,全连接层使用Dropout减小网络的运算量并提高泛化性;最后研究了滤波对于网络模型的收敛速度和准确率的影响。结果 实验使用美国运动和静止目标获取与识别数据库,10类目标识别的实验结果表明改进后的卷积神经网络整体识别率（包含变体）由93.76%提升至98.10%。通过设置4组对比实验说明网络结构的改进和优化的有效性。卷积神经网络噪声抑制实验验证了卷积神经网络的特征提取过程对于SAR图像相干斑噪声有抑制作用,可以省去耗时的滤波处理。结论 本文提出的卷积神经网络模型提高了网络的准确率、泛化性,无需耗时的滤波处理,是一种合成孔径雷达图像目标识别的有效方法。     

基于半监督鉴别分析的高分辨率SAR影像建筑区提取

针对建筑物在城市化发展规划、地理国情信息系统更新、数字化城市以及军事侦察等方面的迫切要求,提出将半监督鉴别分析(Semi-supervised Discriminant Analysis,SDA)算法应用于高分辨率SAR影像的建筑区提取中,实现快速提取建筑区信息以及提高城市地物目标识别能力。以Radarsat-2影像和TerraSAR-X影像为实验数据,基于灰度共生矩阵计算影像的各种纹理特征;结合SDA算法进行特征提取,并以新特征作为大津法(Otsu)的输入提取建筑区;最后对分类结果进行后处理。实验结果与线性鉴别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)算法和局部保持投影(Local Preserving Projection,LPP)算法进行比较,结果表明:SDA算法具有较强的泛化能力,在先验类别信息较少时,适用于高分辨率SAR影像的特征提取,可以快速有效地提取建筑区信息。     

一种融合小波变化和张量PCA的人耳识别的算法*

小波变换具有良好的时频分析特性,而且具有较快的算法特点,同时还能起到降维的作用。张量主成分分析方法用于人耳识别能获得比PCA方法更高的识别率。综合利用这两个算法的优点,提出了一种新的人耳识别方法,对人耳图像先采用小波变换做预处理得到4个子带图像,然后对每个子带图像用张量PCA进行特征提取,最后利用最近邻的方法实现人耳图像识别。实验结果表明,利用此方法与只用主成分分析识别相比,提高了识别率。     

基于数据融合的SAR图像目标识别算法

目前卷积神经网络已经在SAR目标识别领域得到了广泛应用,然而,由于SAR图像的目标样本数量过少,以及图像相干斑噪声的存在,使得网络不能充分的学习样本深层特征,对网络的识别性能会造成一定的影响.针对上述问题,提出一种基于数据融合的目标识别方法,算法首先对原始图像分别进行噪声抑制和边缘信息提取处理,然后将处理后的两类特征信息进行数据融合,将单通道灰度图像融合扩充至双通道图像来作为训练样本,同时构建了一个高低层特征融合的卷积神经网络模型,使用注意力机制来加强了对有用特征的学习,实验结果显示,该方法在MSTAR数据集上,表现了对不同目标型号的优秀识别效果.     

SAR目标特性分析技术

随着合成孔径雷达（SAR）传感器技术的发展和获取信息的增多,如何有效地实现SAR图像的信息提取和解译,是当前亟待解决的关键问题。本文研究和综述了面向识别的SAR目标特性分析技术。首先,从SAR的成像原理出发,深入分析和探讨了影响SAR图像目标特性的主要因素;然后,系统总结了点状目标、线状目标和面状目标的一些特性分析和特征提取技术;最后,对SAR目标识别技术的未来发展方向进行了展望。     

A feature extraction method for synthetic aperture radar(SAR) automatic target recognition based on maximum interclass distance

Synthetic aperture radar(SAR) automatic target recognition is an important application in SAR.How to extract features has restricted the application of SAR technology seriously.In this paper,a new feature extraction method for SAR automatic target recognition based on maximum interclass distance is proposed,which integrates class and neighborhood information.This method can reinforce discriminative power using maximum interclass distance,so it can improve recognition rate effectively.     

水平集分割方法在合成孔径雷达图像目标识别中的应用

正确分割目标、提取目标的有效特征是合成孔径雷达图像目标识别中的一个关键问题。将水平集图像分割方法应用于合成孔径雷达图像目标识别,将目标图像中的目标区和阴影区从背景杂波中分割出来,其中目标区的形状作为目标的有效特征用于基于模板匹配的目标识别中。用MSTAR数据库中的3类目标的图像数据对该方法进行验证和分析,实验结果表明,在基于模板匹配的目标识别中,该分割方法可提取出有效的目标形状特征,实现目标的正确识别。      

基于小波变换和隐马尔可夫模型的人脸识别方法

提出了基于小波变换和隐马尔可夫模型的人脸识别方法。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3个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3级小波分解,然后把3个不同分辨率的低频子图像由小到大排列成树状结构,形成低频小波树。接着利用主元分析对每个小波树枝进行去相关、降维,形成特征小波树枝,并把它作为观测向量对隐马尔可夫模型进行训练,把优化的模型参数用于人脸识别,实验结果表明,该方法识别率较高,具有很好的发展前景。     

一种子像素精度SAR图像目标峰值提取方法

SAR图像目标峰值是SAR图像目标识别的重要特征 ,它本质对应于目标散射中心 ,目标峰值提取是SAR图像目标识别的一个重要步骤。基于峰值SAR图像目标识别系统要求目标峰值提取方法应具有快速、高精度的特点。现有的SAR图像目标峰值提取方法精度较低 ,其对目标峰值位置的估计精度只能达到像素级。为了提高SAR图像目标峰值提取精度 ,该文在分析SAR图像峰值模型基础上 ,提出了一种子像素精度SAR图像目标峰值提取方法 ,并通过仿真实验 ,分析了该方法对目标峰值位置、幅度的估计性能 ,结果表明在SNR =2 0dB的情况下 ,该方法对目标峰值位置估计的标准偏差 <0 .1个像素 ,峰值幅度估计的标准偏差小于 0 .0 5 H(这里H表示目标峰值的真实幅度 ) ,文中还给出了该方法对实测MSTARSAR图像的目标峰值提取结果。