基于稀疏表示和决策融合的图像分类方法

利用多个稀疏表示分类器融合的决策信息对图像进行分类,可避免单个特征对图像分类的影响。提出一种自适应调节权重的多稀疏分类器融合图像分类方法。对原始图像分别提取3组不同特征,并训练出各自稀疏表示分类器;根据各个子分类器的准确率,通过迭代计算自适应确定各分类器最终权重;融合各子分类器的输出结果进行最终类别判断。基于Cifar-10图像数据集进行多组实验,结果表明,相对仅提取单特征的图像分类方法,该方法有效提高了图像分类准确率。     

一种强鲁棒性的稀疏NMF算法研究与应用

为提高稀疏非负矩阵分解(SNMF)算法对含噪声图像提取特征的有效性,引入噪声项,并结合SNMF设计新的稀疏优化目标函数,给出该目标函数的优化求解表达式,使提取出的特征具有稀疏性且能增强噪声抵抗能力。针对手机图像,提出一种强鲁棒性的SNMF算法,描述手机待分类界面图和模板子图集概念,以获取手机图像特征,并结合支持向量机实现分类识别。应用结果表明,该算法能够对图像数据进行大规模压缩获取手机图像特征,具有较强的鲁棒性,且以稀疏矩阵作为计算分类识别的目标矩阵,具备较高的识别率。     

基于差异性稀疏表示的人脸识别算法

针对光照变换产生的阴影、反光等原因,提出了一种差异性稀疏表示的人脸识别算法。首先利用非下采样contourlet变换(NSCT,nonsubsampled contourlet transformation)将测试图像分解。利用不同子带系数特点,依据子带对图像分类的贡献度分类,并将子带信息进行融合,得到具有差异性的特征,最后用于人脸识别。在人脸数据库上的实验结果表明,该算法对于光照和表情变换具有较好的鲁棒性。     

基于HOG多特征融合与随机森林的人脸识别

针对人脸识别在复杂环境下识别率低的问题,提出了一种基于梯度直方图(HOG)多特征融合与随机森林的人脸识别方法.该方法通过HOG特征描述子对人脸进行特征提取.首先以网格作为采样窗在整个人脸图上进行整体HOG特征的提取,并将人脸图像分成均匀子块,在包含有人脸关键部分的子块中提取局部HOG特征.然后通过二维主成分分析(2DPCA)和线性判别分析(LDA)对整体和局部特征进行降维,并进行特征层融合形成最终分类特征,最后通过随机森林分类器对其进行分类.FERET人脸库、CAS-PEAL-R1人脸库、真实场景人脸库实验表明,该方法对光照具有鲁棒性,且有较高的识别率和较短的识别时间.     

在频谱直方图中应用DT-CWT的人脸检测技术

提出了一种利用双树-复小波变换（DT-CWT）构成频谱直方图并通过支持向量机（SVM）进行人脸检测的方法。在人脸图像的表示中,基于DT-CWT在不同尺度上具有的很好方向选择性,对原始图像滤波,并与其它滤波器卷积滤波后得到原始图像的不同频率特征一起构成频谱直方图,该直方图在图像的表示上具有很好的本质扩展性。通过支持向量机（SVM）对频谱直放图向量进行分类训练,得到了有效区分人脸与非人脸的分类函数。实验显示,DT-CWT具有与Gabor变换类似的性质,而且计算冗余度更小,计算速度更快。应用DT-CWT频谱直方图的人脸检测算法取得了令人满意的结果。     

基于平均区域划分的Laplacian稀疏编码的图像分类

针对稀疏编码方法中编码过程不稳定和金字塔匹配的划分方法无法使得融合后的特征很稀疏这两个问题,提出基于平均区域划分的Laplacian稀疏编码LSCARD(Laplacian sparse coding based on average region division)的图像分类方法。首先,对原始图像进行局部不变特征转化(SIFT)特征提取;然后,在稀疏编码方法中加入Laplacian正则化对局部特征进行编码,使相似的特征具有相似的码字;再利用平均区域划分以及最大值融合将编码后的特征向量进行融合;最后,采用多类SVM分类器对图像进行分类。在几个标准图像数据集上的实验结果表明,LSCARD算法具有更高的分类精度。     

一种基于联合表示的图像分类方法

在图像分类识别中,对于同一目标的不同图像,其训练样本和测试样本在同一位置的像素强度通常不同,这不利于提取目标图像的显著特征。这里给出一种基于稀疏表示的联合表示的图像分类方法,此方法首先利用相邻列之间的关系得到原始图像对应的虚拟图像,利用虚拟图像提高图像中中等强度像素的作用,降低过大或过小强度像素对图像分类的影响;然后用同一个目标的原始图像和虚拟图像一起表示目标,得到目标图像的联合表示;最后利用联合表示方法对目标分类。针对不同目标图像库的实验研究表明,给出的联合方法优于利用单一图像进行分类的方法,而且本方法能联合不同的表示方法来提高图像分类正确率。     

基于扩展字典稀疏表示分类的遥感目标识别

针对遥感图像视觉对比度差、分辨率低及目标含有不同角度旋转的情况,在稀疏表示分类识别的基础上,提出一种基于扩展字典稀疏表示的遥感目标识别方法。首先将训练样本和待测样本进行二进小波变换增强,提取增强图像的SIFT特征构成特征字典,并将原始的训练字典改为训练-特征扩展字典进行稀疏表示,从而使字典更加具有判别能力,提高识别率。同时,分析了SIFT特征经随机投影后对识别率的影响。实验表明,该方法对遥感图像目标识别具有较好的鲁棒性。     

融合多特征与随机森林的纹理图像分类方法

针对单一纹理特征与单一分类器对失真纹理图像分类识别率差的问题,提出了一种融合多特征与随机森林的纹理图像分类方法。利用改进的方向梯度直方图(HOG)特征提取方法以及局部二值模式(LBP)图像的灰度共生矩阵进行特征提取;将提取的特征矩阵级联组成一个新的特征矩阵,利用主成分分析法进行降维融合处理;降维融合后的特征矩阵输入随机森林,通过融合投票得到最终的识别率。在KTH-TIPS失真纹理图像库上进行对比实验,结果表明:采用融合多特征与随机森林的分类方法提高了失真纹理图像的分类正确率,且具有更好的实时性。     

融合二阶HOG与CS-LBP的头部姿态估计

针对头部姿态估计受光照变化、表情、噪声干扰等因素影响导致识别率低的问题,提出一种融合二阶梯度方向直方图(HOG)和中心对称局部二值模式(CS-LBP)特征的姿态特征,用于单帧图像的头部姿态估计。采用二阶HOG对人脸图像进行形状信息提取,得到人脸的轮廓特征;用CS-LBP进行局部纹理信息的提取,通过将二阶HOG提取的轮廓特征和CS-LBP提取的纹理特征进行融合,得到更有效的人脸特征;将融合的姿态特征通过核主成分分析(KPCA)变换非线性映射到高维核空间中,抽取其主元特征分量,采用支持向量机(SVM)分类器进行姿态估计。实验结果表明,方法和HOG、LBP、二阶HOG、CS-LBP方法相比有更高的分类准确率,对光照的变化有很好的鲁棒性。