基于Curvelet的人脸识别

人脸的主要特征是曲线信息,提出了一种基于Curvelet变换的人脸识别算法。Curvelet变换在表达图像的曲线奇异性时,比小波变换和脊波变换能获得更稀疏的图像表示。在人脸识别中,用人脸的曲波系数来提取特征能更好地反映人脸的主要特征,文中使用支持向量机进行了识别。结果表明该方法比小波方法更有效。     

基于Gabor小波和二维主元分析的人脸识别

论文提出了一种基于Gabor小波和二维主元分析(2DPCA)的人脸识别方法。该方法首先对人脸图像进行Gabor小波变换,将小波变换的系数作为人脸图像的特征向量;然后,用2DPCA对所得的人脸图像特征进行降维,并采用最近邻法进行分类;最后,利用AT&T人脸库,对基于Gabor小波和二维主元分析(2DPCA)的人脸识别方法和基于Gabor小波和PCA的人脸识别方法进行了仿真比较实验。仿真实验表明,基于Gabor小波和2DPCA的人脸识别方法具有较好的识别性能。     

基于Curvelet的边缘纹理特征提取及表情识别

针对小波变换在提取图像边缘特征上的局限性,提出一种使用Curvelet变换进行边缘纹理特征提取的表情识别方法。Curvelet变换在表达图像的边缘曲线上的奇异性时比小波变换更能得到稀疏的图像表示。在表情识别中,对表情图像使用Curvelet变换得到Curvelet系数作为边缘纹理特征能更好地反映表情的变化,使用K最邻近结点算法进行了识别。结果表明在表情识别中该方法比小波变换更有效。     

基于Gabor小波与分形维的人脸情感特征提取

提出一种基于Gabor小波变换与分形维的人脸情感特征提取算法,对包含情感信息的静态灰度图像进行预处理,对表情子区域实行Gabor小波变换,提取情感特征矢量,对人脸兴趣区图像求盒维数和差分分形维数,将经过Gabor小波变换所得的特征矢量和分形维数作为所提取的特征。分析比较了不同测试者7种基本情感的识别效果,实验表明该方法能有效提取与情感变化有关的特征。     

基于Gabor小波和属性约简的人脸识别

人脸识别方法易受光照、姿态和表情变化的影响,针对这一问题,提出了一种基于Gabor小波和粗糙集属性约简的人脸识别方法。该方法先对人脸图像进行Gabor小波变换,将小波变换的系数作为人脸图像的特征向量;然后结合信息论中信息熵与互信息的概念定义了粗糙集里的一种新的属性重要度,并以此属性重要度为启发式信息进行约简数据集,从而对所得的人脸图像特征进行降维,并采用支持向量机进行分类。实验结果表明,该算法降低了支持向量机分类器的复杂度,有较好的识别性能。     

基于Curvelet变换特征的人脸识别算法

针对小波变换无法准确表达二维奇异曲线的弱点,提出基于曲波(Curvelet)变换特征的人脸识别算法。Curvelet变换可以很好地去逼近奇异曲线,对于人脸图像能实现最优的稀疏表示。该算法采用基于Wrapping的离散Curvelet变换加权算法对训练集的人脸图像进行特征提取生成特征矩阵,再通过PCA方法降低维数后结合稀疏表示分类算法(SRC)进行人脸识别。通过在ORL、Yale和AR三个人脸数据库上的仿真实验以及和基于小波变换类识别算法、LDA算法和SRC算法等比较,实验结果表明该算法在人脸遮挡、姿态变换、表情变换和光照变换等干扰因素的作用下具有较高的人脸识别率和较好的鲁棒性。     

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。     

基于分块统计量的Gabor特征描述方法及人脸识别

Gabor小波是人脸特征描述中的一个重要工具.为减少由直接对Gabor特征进行下采样造成的有用信息丢失,本文提出一种基于分块统计量的Gabor特征描述方法,增强人脸图像的Gabor特征描述效率.在此基础上,探讨基于广义鉴别分析的二次特征提取方法.实验表明,Gabor特征描述和广义鉴别分析两种方法结合后所产生的识别性能优于其中每个方法单独使用的识别性能,且与Eigenfaces、Fisherfaces等流行方法相比具有较大优势.     

基于Gabor小波变换多特征向量的人脸识别鲁棒性研究

传统的Gabor小波变换人脸识别技术在曲线奇异性的表达上存在着不足,难以识别包含表情的人脸信息,针对该问题,提出了结合Gabor小波变换和多特征向量的人脸识别算法。算法首先利用Gabor小波变换的频率及方向选择性来提取出人脸的多尺度、多方向上的Gabor特征,并组成联合稀疏模型,通过计算可以得到各个方向和尺度上Gabor特征的共同特征和表情特征,利用这两个特征向量可以精确重构测试图像的特征向量。仿真实验结果表明,所提出的方法能够有效提高带表情人脸图像的正确匹配率,改善识别效果。     

基于混合方法的人脸表情识别研究

针对人脸表情图像识别进行了研究,为了提高表情图像的识别率,提出了一种综合Gabor小波、离散余弦变换、支持向量机的人脸面部表情识别方法。采用ISOMAP算法对人脸面部表情的分类以及强度鉴别。利用Gabor小波变换的局部化特点滤掉人脸表情图像中的高频信息,提出结合离散余弦变换提取系数作为识别特征,并用支持向量机的训练样本构造表情强度模型,进行仿真实验。实验结果表明方法与传统的识别方法相比,系统具有良好的鲁棒性,达到较高的识别率,并能实现了人脸面部表情的分类和强度鉴别。因此充分证明了方法的有效性。     

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。     

2维双树复小波不确定度加权融合的人脸识别

在人脸识别中,传统小波、Gabor小波不能很好地表征人脸特征。提出2维双树复小波多频带不确定度加权融合的人脸识别算法,使用了人脸2维双树复小波多频带特征,计算多频带不确定度及其权值并结合多频带特征进行加权融合,能很好得到人脸的特征。该加权融合算法首先计算人脸2维双树复小波多个频带特征图,然后计算多个频带滤波不确定度权值,最后进行加权融合。同时使用了2维主成分分析(2DPCA)方法对特征向量进行子空间投影,应用欧氏距离作为相似测度实现分类识别。使用英国剑桥Olivetti实验室(ORL)图像库进行了测试,实验结果表明,提出的方法相对于使用2DPCA、Wavelet和Gabor小波的特征提取方法,取得了更好的识别效果。     

基于多尺度融合的甲状腺结节图像特征提取

甲状腺结节是一种常见的多发病,超声技术是该疾病首选的检查方法。在超声图像中提取区分甲状腺结节良恶性的纹理特征并进行判别具有广阔的临床应用前景。双树复小波变换（Dual-tree complex wavelet transform,DT-CWT）和Gabor小波是纹理特征提取的常用方法。本文提出一种基于多尺度的DT-CWT和Gabor特征融合的甲状腺结节识别方法。该方法首先通过高斯金字塔将甲状腺超声图像分解到多尺度空间,然后提取图像的DT-CWT和Gabor的多尺度特征,最后实现特征融合。通过应用支持向量机（Support vector machine,SVM）分类器实现分类,验证特征提取方法的有效性。实验结果表明,本文提出的方法能达到较高的识别率。     

基于2代Curvelet改进IHS变换的遥感图像融合

Curvelet变换是继小波变换之后,能更适合于图像处理的一种新的多尺度变换分析方法,它比小波变换更加适合分析2维图像中的曲线或直线状的边缘特征,同时也具有很强的方向性。为了将该变换应用于图像融合,首先对第2代Curvelet变换理论进行了综述,然后在对基于第2代Curvelet变换的遥感图像融合方法进行研究的基础上,提出了一种与IHS变换结合的融合方法。最后用高分辨率全色图像与低分辨率多谱图像进行了融合实验,实验结果表明,将Curvelet变换引入图像融合,能够更好地提取原始遥感图像的特征,不仅可为融合图像提供更多的信息,而且融合图像能在较好地保留光谱信息的同时,使空间细节信息也得到增强。     

基于Curvelet变换的图像压缩感知重构

压缩感知主要采用离散余弦变换(DCT)和正交小波进行图像的稀疏表示,但是DCT时频分析性能不佳,小波方向选择性差,不能很好地表示图像边缘的信息。为此,利用Curvelet变换具有的多尺度、各向奇异性、更高稀疏表示性能等特性,提出基于Curvelet变换的图像压缩感知重构算法,采用Curvelet对图像进行稀疏表示和小波域阈值处理,以此解决信号重构噪声问题。实验结果证明,与传统小波变换和Contourlet变换相比,该算法在Lena图像上峰值信噪比平均提高了1.86 dB和1.15 dB。将Curvelet变换应用于压缩感知,能使图像边缘和平滑部分得到最优的表示,图像细节部分重构效果得到大幅提升,有效提高图像整体重构质量。     

基于Gabor小波变换和支持向量机的人脸识别

将Gabor小波变换和支持向量机分类方法结合起来进行人脸识别。通过由Gabor小波变换系数表示的若干个人脸模板和人脸图像之间的匹配来确定特征点的近似位置；在所有的特征点位置计算Gabor小波变换系数并将其串联成表示人脸图像的向量；采用一种层次分解的支持向量机二叉决策树进行分类识别。实验结果表明了该方法的可行性。     

基于Gabor小波变换的人脸疲劳模式识别

疲劳是造成交通事故的主因之一,提出了一种基于Gabor小波变换的疲劳监控新方法。首先,在训练阶段采用频繁模式挖掘算法对疲劳脸部图像序列集进行疲劳模式挖掘;然后,在疲劳识别阶段,将待检测的脸部图像序列基于Gabor小波变换表示为融合特征序列;最后,采用分类算法进行人脸序列的疲劳检测。对自行收集的一天内500幅疲劳图像的仿真结果表明,所提方法正确检测率达到92.8%,错误检测率达到0.02%,优于比较算法。     

一种新的掌纹特征提取方法研究

提出一种基于Gabor小波和改进的广义K-L变换的掌纹识别方法。该方法首先对测试样本的掌纹ROI灰度图像进行Gabor小波变换,得到其Gabor特征向量,然后利用改进的广义K-L变换方法将高维特征向量变换到低维空间,最后将得到的低维特征向量利用欧氏距离法与训练样本库中的特征向量作匹配识别。该方法首次将基于时频变换的特征提取算法与基于子空间的特征提取算法结合起来,既充分利用了Gabor函数优良的特征提取性能,又有效解决了高维特征的降维处理问题。通过使用自行采集的数据库对该方法作对比实验,获得了94%的识别率     

融合Contourlet和高斯描绘子的图像检索方法

提出一种基于纹理特征和形状特征融合的图像检索方法。采用Contourlet变换提取纹理特征,高斯描绘子提取形状特征,并对两种特征进行融合,最后结合Adaboost算法进行相关性反馈。实验结果表明,所提出的融合方法在图像检索的综合性能上优于Contourlet方法以及基于Gabor小波和高斯描绘子的融合方法,能够有效地实现外观专利设计图像检索。