基于三维不变矩的三维人脸特征分析技术

本文针对人脸三维结构特性的描述问题,提出基于3D-Zernike的三维人脸特征提取方法.3D-Zernike描述子可以充分反映出目标的三维空间结构,具有平移,尺度,旋转不变性.文中利用3D-Zernike特征针对真实人脸三维数据进行分析和比较,实验验证了特征的有效性.     

基于仿射不变矩的三维多面体特征匹配识别

提出一种应用仿射不变矩识别三维多面体的新方法。通过用单幅二维图像信息,利用仿射不变矩和多面体结构图相结合的方法,实现对三维多面体目标识别。后面的房屋识别实验表明,该方法具有很好的有效性和稳定性。     

不变矩算法研究

本文对于R.Y.Wong提出的用于图像匹配的不变矩法进行了分析,给出了在离散情况下平移和旋转不变性的理论证明,同时指出比例因子的不变性在离散情况下是不成立的。最后在DPS8/52计算机系统上采用四幅不同图像进行了计算机仿真实验,取得了与理论分析一致的结果。     

基于不变矩的实时人形监测与识别系统

介绍了一种实时监视系统，该系统可以捕获正在进入摄像机镜头的物体，并识别其是否是人类．所采用的主要方法是，预处理其中包含了除背景之外的其它物体的图像，即，去掉背景图像，并得到该物体的形状图像，然后提取其七个不变矩，利用贝叶斯分类器做主要手段对不变矩进行分类，另外采用辅助手段修正分类结果，识别该物体的形状是否为人形，从而判断出是否有人类经过．     

离散状态下的不变矩算法研究

针对R.Y.Wong提出的不变矩算法在离散状态下并不具有比例不变性的情况,本文分析了比例因子对不变矩的影响方式,通过对矩特征实施归一化处理,提出了一种新的不变矩算法,使其具有比例因子不变性,又能保持平移和旋转不变性,并给出了实验结果。     

基于不变矩特征和神经网络的人脸识别模型

不变矩是图像的一种统计特征,具有平移不变性、旋转不变性和比例不变性,广泛应用于图像识别。该文将图像矩阵的不变矩作为识别特征,建立了人脸识别模型。将人脸图像经过不变矩特征提取、不变矩矢量标准化及不变矩矢量排列处理后,运用BP网络进行识别,经过竞争选择,获得识别结果。利用ORL人脸数据库进行仿真实验,结果表明,该文的人脸识别模型实现简单、识别率高、训练速度与识别速度较快、便于实时实现。     

基于组合不变矩的空间目标识别

本文针对Hu提出的不变矩和Jan Flusser提出的仿射不变矩的不同特点和适用条件，提出在不增加特征向量维数的条件下，将不变矩的部分分量和仿射不变矩组合成一个新的特征向量即组合不变矩，以用于空间目标的识别，并通过仿真实验进行了比较验证，结果表明组合不变矩对于空间目标的识别是有效的，且在一定程度上提高了识别率。     

基于不变矩的人脸识别方法的研究

人脸识别是模式识别与计算机视觉领域中的一个重要的研究课题 ,在公安、交通、银行、海关以及安全系统等领域有着广泛的应用前景。该文提出了一种基于小波及不变矩矢量的人脸识别方法。利用小波变换减小或消除了表情因素对人脸识别的影响 ,然后利用不变矩矢量作为人脸的特征来进行人脸识别。我们采用了支持向量机和最近邻分类器作为分类器 ,在ORL人脸数据库的基础上进行了测试。实验取得了良好的效果 ,证实了算法的有效性。     

基于组合不变矩和神经网络的三维物体识别

在三维物体识别系统中,提出将三维物体的Hu不变矩和仿射不变矩两者的低阶矩组合作为三维物体的特征,结合改进的BP神经网络应用于三维物体的分类识别。理论分析和仿真实验表明组合这两种矩特征进行物体识别,性能优于单独使用Hu不变矩,如果进一步对这两种组合的矩特征进行主成分分析处理,可显著提高系统识别性能,并减少网络的训练时间。     

基于不变矩和神经网络的交通标志识别方法研究

在交通标志实时识别过程中，由于参考图像与实测图像不是同时获取的，因此摄像机与被摄交通标志之间的位置难以保证完全相同。于是，所获取的参考交通标志图像与实测交通标志图像之间就可能产生几何失真。几何失真将对于图像识别的结果带来很大的影响。因此，需要寻找一种具有旋转和比例不变性的图像识别方法，以满足实际应用中的需要。针对上述问题，提出了一种基于不变矩和神经网络的交通标志识别算法。实验结果表明，所提出的识别算法具有很好的识别能力。     

基于不变矩特征及SVM的图像识别

该文提出了一种利用不变矩和支持向量机(SVM)对图像进行识别的方法。该方法提取图像的7个不变矩作为特征矢量,对得到的特征量应用支持向量机进行图像分类和识别。该文通过试验验证了此方法的有效性。     

基于3D人脸重建的光照、姿态不变人脸识别

待匹配人脸图像与库存原型图像之间姿态和光照的差异是自动人脸识别的两个主要瓶颈问题,已有的解决方法往往只能单独处理二者之-,而不能同时处理光照和姿态问题.提出了一种对人脸图像中的姿态和光照变化同时进行校正处理的方法,即通过光照不变的3D人脸重建过程,将姿态和光照都校正到预先定义的标准条件下.首先,利用先验的统计变形模型,结合人脸图像上的一些关键点来恢复较为精细的人脸3D形状.基于此重建的3D形状,进而通过球面谐波商图像的方法估计输入图像的光照属性并提取输入图像的光照无关的纹理信息,从而将光照无关的3D人脸完全重构出来,生成输入人脸图像在标准姿态和光照条件下的虚拟视图,用于最终的分类识别,实现了对光照和姿态问题的同时处理.在CMU PIE数据库上的实验结果表明,此方法可以在很大程度上提高现有人脸识别方法对于原型集合(gallery)和测试集合中图像在姿态和光照不一致情况下识别结果的正确性     

基于不变矩和神经网络的常用电气符号自动识别方法研究

工程图纸中电气符号的自动识别是实现电气工程图纸矢量化的基础。提出了提取工程图纸中电气符号的不变特征。把不变特征值输入神经网络进行训练，得到神经网络模型识别旋转、平移、缩放电气元件图元的方法。实验结果表明：所建立的网络模型具有较好的性能。将此方法用于工程图纸的矢量化处理过程，只需识别出电力工程图纸中各个符号的类型，避免了图纸矢量化过程中的跟踪和拟合的过程，因此优化了矢量化流程。     

基于形状不变矩的储粮微生物识别

运用柔性形态学进行图像边缘检测,然后采用改进的7个形状不变矩对储粮微生物中的四种主要细菌进行了特征提取和分类。实验取得理想结果,说明改进的形状不变矩能够满足储粮微生物识别要求。     

基于小波矩和SCNN的多目标图像识别

提出了将自组织竞争人工神经网络(SCNN)和小波矩结合进行图像旋转不变识别的新方法。SCNN可以克服反向传播神经网络(BPN)不易收敛、低效率等缺点,而且小波矩方法提取的图像不变矩特征具有很强的辨别力和抗噪性能。计算机模拟显示该方法使用简单、效率高,具有很好的研究价值。     

基于归一化投影直方图不变矩的图像特征提取

提出归一化投影直方图和在平移缩放变换下保持不变的归一化投影直方图不变矩概念,由此构造归一化投影直方图不变矩,用于提取图像特征。实验结果证明,与经典不变矩理论相比,该方法能有效反映图像的结构特征,识别细微差异和区分相似图形的能力更强,应用于图像识别时具有较好的鲁棒性。     

基于不变距特征的二维码模糊类型辨识算法

二维条码作为一种重要的自动识别技术,有极大的商用前景。有效地解决二维条码图像模糊问题是其能够得以广泛应用的关键。针对条码识别中的常见3类模糊函数,设计了一个基于不变矩的辨识方法。文中分析了不同的模糊类型的频域图像的差异。经过边缘检测和去噪音的预处理后,对图像进行二值化,并提取矩特征进行辨识。最终实验表明本文设计的算法具有很好的识别率。     

基于人脸识别的智能闸机系统设计

针对传统刷卡、指纹等验证技术的缺陷,阐述了人脸识别体验舒适度好、安全性高等优势,研究了人脸识别系统和系统的硬软件实现方式,实现了人脸识别系统和闸机系统的融合与集成,详细论述了智能闸机系统的解决方案.利用永磁同步电机磁场定向控制(FOC)算法策略,引入模糊PI控制算法,经仿真和实验证明了此控制算法的合理性及控制算法的可行...     

基于不变矩理论线矩法图像特征的提取

传统的Hu不变矩直接针对原图计算,计算量大、实时性不够理想,且受强噪声影响明显,特征描述也不是很准确。文中在不变矩理论的基础上结合Schlick镜面指数简化公式,给出一种将边缘线矩作为识别特征的提取方法。该方法只需对边缘映射图计算不变矩,不必直接在原图上计算,因而避免了不必要的误差,再经过简化指数计算,降低复杂度、减少计算量的同时提高了实时性。最后针对该方法的效率和特征提取性能进行了实验,结果表明该方法快速有效,很好地兼顾了速度与精度。     

图像识别的RSTC不变矩

分析了对比度变化对Hu矩的影响,构造了一种新的不变矩形式,该矩不但具有通常的旋转、尺度缩放以及平移不变性,同时还具有对比度变化不变性。以三类具有旋转、尺度缩放、平移以及对比度变化（RSTC）的目标图像为例进行了识别仿真实验,结果表明新的不变矩形式消除了对比度变化带来的影响,增强了三类图像的类内内聚性和类间可分性,实验结果证明能够对具有RSTC变化的目标图像进行有效识别。