LoVPE 3维局部特征描述子

目的 局部特征描述子在3维目标识别等任务中能够有效地克服噪声、不同点云分辨率、局部遮挡、点云散乱分布等因素的干扰,但是已有3维描述子难以在性能和效率之间取得平衡,为此提出LoVPE（局部多视点投影视图相关编码）特征描述子用于复杂场景中的3维目标识别。方法 首先构建局部参考坐标系,将世界坐标系下的局部表面变换至关键点局部参考坐标系下的局部表面;然后绕局部参考坐标系各坐标轴旋转K个角度获得多视点局部表面,将局部表面内的点投影至局部参考系各坐标平面内,投影平面分成N×N块,统计每块内投影点的散布信息生成特征描述向量;最后将各视点特征描述向量进行两两视图对相关编码得到低维度特征描述向量,采用ZCA（零项分量分析）白化降低特征描述向量各维间相关性得到LoVPE描述子。结果 在公用数据集上进行不同描述子对噪声、不同分辨率、遮挡及杂波等干扰鲁棒性的特征匹配实验,实验结果表明,提出的描述子特征匹配率与现有最佳描述子处于同等水平,但保持了较低的特征维度和较高的计算效率,维度降低约1半、特征构建及特征匹配时间缩短为现有最佳描述子的1/4。结论 提出一种新的3维局部特征描述子,具有强描述能力,对噪声、不同网格分辨率、遮挡及杂波等具有强鲁棒性,存储消耗较少且计算效率较高,该方法适用于模型点云及真实点云数据,可用于复杂场景中的3维目标识别。     

局部二值描述子的研究进展综述

局部二值描述子是局部不变特征中的重要研究对象,广泛应用于计算机视觉与模 式识别中。近年来,以 BRIEF 描述子为代表的局部二值描述子相继出现,对十年来局部二值描 述子的研究成果与发展方向进行综述,旨在为初步研究者与工程应用人员提供参考。首先,对 典型的现代局部二值描述子进行概述;其次,对优化局部二值描述子方法进行分析;最后,对 相关实验评估准则进行讨论,通过总结现阶段存在的问题,给出未来研究的展望。从整体来看, 近年来局部二值描述子经历了显著的发展与进步,许多对于局部二值描述子的研究均在普适性、 鲁棒性和高效性上取得了成果。针对应用场景的不同,部分优化后的描述子也具备了应对实际 问题的能力。这些研究进展为局部二值描述子向高层次发展、多领域拓宽打下了坚实的基础并 提供了更多的思路。局部二值描述子的成功发展标志着计算机视觉技术的进步,但其发展过程 中依然存在一些共性问题与矛盾,有待进一步的深入研究与解决。     

图像局部映射二进制串描述符

为了提高图像局部特征算法的计算速率与匹配速度,并保持其准确率,提出了一种局部映射二进制串描述符算法。它通过映射的方法将图像局部区域转化成二进制串,从而提高其计算效率与匹配速度,并通过机器学习的方法寻找最佳映射矩阵,保持其准确率。从实验结果表明,只需32比特的二进制串就可以在准确率上媲美现有的局部描述符算法,并在匹配速度上有较大的优势。     

二值化的SIFT特征描述子及图像拼接优化

目的 针对SIFT算法计算复杂度高、存储开销大和近几年提出的BRIEF（binary robust independent elementary features）、ORB（oriented BRIEF）、BRISK（binary robust invariant scalable keypoints）和FREAK（fast retina keypoint）等二进制描述子可区分性弱和鲁棒性差的问题,提出基于SIFT的二进制图像局部特征描述子。方法 首先,对传统SIFT的特征空间和特征向量分布在理论和实验上进行分析,在此基础上结合二进制特征描述子的优势对SIFT进行改进。不同于传统的二进制特征描述子,本文算法对传统SIFT特征向量在每一维上的分量进行排序后,以该特征向量的中值作为量化阈值,将高维浮点型SIFT特征向量转化成位向量得到二进制特征描述子。并使用易于计算的汉明距离代替欧氏距离度量特征点间的相似性以提高匹配效率。然后,在匹配阶段将二进制特征描述子分为两部分并分别对其进行匹配,目的是通过初匹配剔除无效匹配特征点来进一步缩短匹配时间。最后,对提出的量化算法的可区分性及鲁棒性进行验证。结果 该量化算法在保持SIFT的较强的鲁棒性和可区分性的同时,达到了低存储、高匹配效率的要求,解决了SIFT算法的计算复杂度高、二进制描述子鲁棒性和可区分性差的问题。此外,在匹配阶段平均剔除了77.5%的无效匹配特征点,减少了RANSAC（random sample consensus）的迭代次数。结论 本文提出的量化算法可用于快速匹配和快速图像拼接中,提高匹配和拼接效率。     

基于NSCT和M-PCNN的人脸特征提取

为提高人脸识别对人脸姿态、位置、表情变化的鲁棒性,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)与改进脉冲耦合神经网络(M-PCNN)的人脸特征提取方法。利用NSCT对输入图像进行多尺度分解和多方向稀疏分解,以捕获图像中的高维奇异信息,使用M-PCNN模型提取各子带的信息熵,将其作为人脸特征,利用支持向量机(SVM)实现分类与识别。仿真结果表明,该方法鲁棒性较强,在识别和分类中表现出较好的性能。     

Discriminative local binary pattern

Local binary pattern (LBP) is widely used to extract image features as well as motion features in various visual recognition tasks. LBP is formulated in quite a simple form and thus enables us to extract effective features with a low computational cost. There, however, are some limitations mainly regarding sensitivity to noise and loss of image contrast information. In this paper, we propose a novel LBP-based feature extraction method to remedy those drawbacks without degrading the simplicity of the original LBP formulation. LBP is built upon encoding local pixel intensities into binary patterns which can be regarded as separating them into two modes (clusters). We introduce Fisher discriminant criterion to optimize the LBP coding for exploiting binary patterns more stably and discriminatively with robustness to noise. Besides, image contrast information is incorporated in a unified way by leveraging the discriminant score as a weight on the binary pattern; therefore, the prominent patterns, such as around edges, are emphasized. The proposed method is applicable to extract not only image features but also motion features by both efficiently decomposing a XYT volume patch into 2-D patches and employing the effective thresholding strategy based on the volume patch. In the experiments on various visual recognition tasks, the proposed method exhibits superior performance compared to the ordinary LBP and the other methods.     

基于稀疏编码的鲁棒说话人识别

目前的说话人识别系统在噪声环境下性能将急剧下降,为了解决这一问题,提出一种新的基于稀疏编码的说话人识别方法。该方法用一个通用背景字典(Universal Background Dictionary,UBD)刻画说话人语音的共性,并为每个说话人和环境噪声训练相应的字典来刻画说话人和环境的特殊变化。这些字典拼接成一个大字典,然后将待测试语音稀疏分解在这个大字典上以实现说话人识别。为了提高说话人字典的区分能力,通过从说话人字典中移除与通用背景字典原子相似的原子来优化说话人字典。为了跟踪变化的噪声,采用带噪声的语音在线更新噪声字典。在各种噪声条件下的实验表明,所提出的方法在噪声环境下具有较强的鲁棒性。     

基于局部二值模式与滤波器融合的人耳识别

人耳的丰富纹理信息为身份鉴别提供了重要解决途径。融合信号滤波变换与局部二值模式算子,构建了两种新型纹理描述算子,即局部Gabor二值模式算子与局部小波二值模式算子;提出了一套基于局部纹理特征描述算子的人耳识别方案。针对USTB人耳图像库三的测试实验表明,在选用Chi方相似性测度和局部Gabor二值模式算子时,1-NN分类器可获得98.14%的交叉验证识别率,且运行时间较少。     

基于深度信息和RGB图像的行为识别算法

人体行为识别是计算机视觉领域的一个热点问题, 然而目前大部分算法都是仅使用RGB或深度视频序列, 很少将它们结合起来进行行为识别。由于它们都有各自的优点且信息是互补的, 因此文中研究深度图像和RGB图像的特性, 不仅提出两种鲁棒的深度图和RGB图像上的行为描述算法, 而且将它们有效融合, 进一步结合多个不同核函数的SVM分类器在具有挑战性的DHA数据集上对它们进行评估。大规模实验结果表明, 文中提出的行为描述算法性能比一些最具代表性算法的性能更好。同时, 深度数据和RGB图像融合后算法性能得到进一步提高, 比单独使用深度数据或RGB图像的性能更好, 且具有较好的区分性和鲁棒性。     

小波变换域均值调制的可读图像盲水印算法

提出了一种小波变换域均值调制的可读图像盲水印算法,利用图像经离散小波变换后细各细节子带系数均值近似为零的特点,根据细节子带系数的局部方差,自适应地修改图像小波分解后某些细节分量的局部均值,在满足水印不可感知性的条件下自适应地嵌入水印信息,实现水印不可感知性和鲁棒性之间的折衷。同时,在不借助原图像的前提下,实现水印的盲检测。水印信息是一幅有实际意义的二值图像。实验结果和攻击测试表明,提出的算法对常见的滤波、JPEG压缩、添加噪声、剪切等多种攻击有较强的鲁棒性。     

遮挡情况下刚体位姿估计的自适应无迹卡尔曼分布式融合

针对视觉目标位姿估计系统中常出现的因为特征点遮挡而造成系统估计结果不准确的问题,本文提出了一种利用自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)作为局部滤波器的分布式融合估计方法.通过引入改进的Sage-Husa噪声估计器自适应过程噪声.根据特征点识别量将遮挡情况分为部分遮挡和严重遮挡,对部分遮挡子系统根据先验信息修复缺失观测点后进行局部滤波估计,严重遮挡子系统不参与融合,利用当前时刻整体估计结果对其进行初始化.通过仿真获取了区分遮挡情况的阈值,实验结果表明所提方法能够提升系统在遮挡情况下的估计精度与鲁棒性.     

基于混合滤波LBP和PCA的掌纹识别

针对基于局部二值模式(LBP)的掌纹识别易受噪声影响,导致算法鲁棒性下降,提出一种结合混合滤波LBP(HFLBP)和主成分分析(PCA)的特征提取方法.从滤波和特征提取的角度对传统LBP算法进行改进,先对图像进行去噪处理,然后对掌纹图像进行分块,提取LBP直方图特征向量,并通过PCA算法对特征向量进行降维,最后利用欧氏距离匹配.在香港理工大学PolyU图库和PolyU噪声图库上与几种典型算法进行对比实验,实验结果表明,本文算法分别获得最低等误率为1.1405％、4.0101％,有效地提高了识别率和鲁棒性,具有很好的应用前景.