基于Gabor滤波和神经网络的人脸检测方法研究

文章针对复杂背景下彩色图像中人脸检测算法复杂度大、计算时间长的问题,提出了一种改进方法。对输入图像进行自适应光照补偿,按色彩变化建立YCbCr肤色模型,筛选潜在人脸区域;对该区域进行Gabor滤波获得图像特征向量,用主成分析法对其降维;利用经训练的神经网络对候选区域进行判别。仿真实验表明该方法检测算法复杂度明显降低,精度可以达到95%以上。     

基于二维Gabor小波和支持向量机的人脸识别

针对人脸识别中的高维、小样本问题,提出了一种基于二维Gabor小波和支持向量机的人脸识别方法。首先对人脸图像进行多分辨率的Gabor滤波,对得到的人脸Gabor特征向量空间进行均匀下采样来降低特征空间维数,然后用主成分分析方法来进一步降低人脸Gabor特征向量空间的维数。接着把得到的人脸Gabor特征向量作为支持向量机的输入进行训练获得人脸分类器。通过对ORL和Yale两个人脸库的试验,表明该方法具有识别率高和鲁棒性强的特点。     

基于拉普拉斯金字塔降维的人脸识别算法

针对传统的基于PCA(Principal Component Analysis)和BP(Back Propagation)神经网络的人脸识别算法运算维数高、容易出现震荡而导致识别率低等问题,提出了一种基于拉普拉斯金字塔降维的人脸识别算法,该算法首先通过对人脸图像进行拉普拉斯金字塔降维处理,在降维的同时保持了人脸图像的细节,然后用PCA进行特征提取,最后通过BP神经网络分类器进行人脸识别.利用ORL人脸图像数据库进行仿真实验,结果表明,该算法识别率较高.     

基于GCSLBP的DBN人脸识别算法

针对传统Gabor小波变换提取的特征向量维数较高以及DBN在完成人脸识别时会忽略局部信息的问题,提出了一种基于GCSLBP的DBN人脸识别算法(Gabor fusion central symmetric local binary pattern deep belief network, GCSLBP-DBN)。该算法首先改进了原始的Gabor变换,通过引入中心对称局部二值模式方法(local binary pattern, LBP)进行优化,然后利用直方图的方法表示最终的特征向量,既提取到图像丰富的局部特征,又能降低特征向量维数。最后使用深度信念网络方法提高分类鲁棒性,完成人脸的分类和识别。该算法已在ORL和CMU＿PIE数据集上进行仿真实验,实验结果表明,本文GCSLBP-DBN算法有效的提高了人脸识别率,在光照等变换下也具有鲁棒性。     

基于LGRP和多特征融合的人脸表情识别

针对复杂的Gabor滤波器直接抽取人脸特征数据存在一些冗余信息以及提取的表情特征较为单一的缺点,提出了基于LGRP和多特征融合人脸表情的识别方法。首先,提取人脸表情图像的Gabor多方向和多尺度特征,进一步编码得到局部Gabor排序模式(LGRP),以增强鲁棒性以及区分能力;其次,引入Haar小波和Otsu阈值分割法分别提取表情特征,通过级联融合3种不同的特征,可以全面地表达图像的局部特征和全局特征;最后,采用支持向量机(SVM)对人脸表情进行多分类。在CK+表情库上进行仿真实验,平均识别率达到94. 36%。与其他方法的比较结果表明,该方法取得了很好的识别率和鲁棒性。     

基于改进的核判别分析的人脸识别算法研究

由于目前面临光照、表情、姿态等影响,人脸识别是计算机视觉领域中的一个难题.由于人脸图像蕴含着丰富的纹理信息,充分利用纹理特征也是提高人脸识别算法的有效方法.利用图像处理中信号处理和学习两种方法的优势,提出了基于Gabor小波和KDCV相结合的图像特征提取算法.首先利用小波分析提取人脸图像的纹理特征,然后用改进的核判别分析方法对提取的纹理特征进行降维,用降维后的数据作为人脸识别的特征.通过仿真实验表明,改进的核判别分析算法可有效提高人脸识别正确率,提高算法的实际应用性.     

用于多类型边缘提取的最佳Gabor滤波器设计

针对传统边缘检测方法检测精度不高的问题,提出了采用最佳Gabor滤波器检测多类型图像边缘的方法.建立多类型边缘模型,采用Gabor滤波器进行滤波分析.结果证明,对于二维阶跃边缘,在Gabor滤波器的频率和空间常数乘积接近于1.8,且滤波器方向垂直于边缘方向的情况下,可以得到最佳的边缘检测效果;对于一维斜坡边缘,在Gabor滤波器的频率和空间常数乘积接近于1.0的情况下,可以得到最佳的边缘检测效果.利用设计的最佳Gabor滤波器进行边缘提取实验,证实该方法具有较高的边缘检测精度,优于传统的边缘检测方法.     

基于Gabor小波特征的人脸识别算法研究

二维Gabor小波变换对图像边缘敏感,具有良好的方向选择性和尺度选择性,而对光照变化不敏感.本文提出了一种新型的Gabor特征人脸识别方法.该方法通过Gabor小波变换进行精确的人脸眼睛坐标定位,选取有利的人脸识别特征区域,通过构造新的Gabor小波特征,采用最近邻分类器对该特征进行分类.本文将该方法在YALE人脸库上进行了人脸识别实验,结果表明了该方法的有效性.     

复杂背景下的人脸检测方法研究

针对复杂背景环境下的人脸检测,提出了一种基于改进AdaBoost的新方法。首先对人脸进行Haar-like特征的提取,然后使用基于最大散度差的鉴别准则对人脸高维特征进行降维。通过预设最大误报率和最小通过率及与前向搜索相结合的方法选择最佳弱分类器。在级联结构后几层的强分类器中,使用PCA、LDA与AdaBoost相融合的方法,去除非人脸区域,有效地检测出人脸。实验仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于Gabor变换和极限学习机的贝类图像种类识别

研究了基于Gabor变换和二维图像主成分分析(2DPCA)相结合的贝类图像识别方法。对贝类图像进行Gabor变换,提取其图像特征,确定了图像特征维数;采用2DPCA方法,对变换后的特征进行降维,并利用极限学习机(ELM)进行贝类图像的分类识别。与BP神经网络和支持向量机(SVM)实验对比发现,极限学习机分类器用于贝类识别不仅速度极快而且泛化性良好,算法具有较高的精度。     

基于Gabor变换和LMBP神经网络的 车牌汉字字符识别

字符识别是汽车牌照自动识别系统中的关键环节,汉字字符识别是其中的难点。提出用Gabor滤波器对灰度汉字图像抽取横、竖、撇、捺的4幅能量特征图像的方法,同时对Gabor滤波器组输出值进行非线性变换,使其适应于不同亮度和低质量灰度车牌字符图像的识别,最终采用网络法提取4幅能量特征图像的特征,用改进的BP神经网络作为车牌汉字字符的识别器,提高车牌识别率。     

Gabor小波和SLLE在人脸识别中的应用

为了提高人脸识别算法的识别率,提出了一种基于Gabor小波和SLLE的人脸识别算法．该算法首先采用Gabor小波对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率滤波,并提取其对应不同方向、不同尺度的多个Gabor幅值特征,然后采用监督的局部线性嵌入算法对Gabor特征进行维数约简,最后使用最近邻分类器进行分类判决．在ORL、YALE人脸库上进行实验,结果表明,该算法平均识别率比其他算法提高3．5％～37．8％,有效提高了人脸识别算法的性能．     

基于Gabor变换和不变矩的掌纹识别研究

提出了一种将二维Gabor变换和不变矩特征相结合对掌纹图像进行特征提取,并采用多层前向反馈神经网络进行掌纹图像训练识别的方法。该方法首先对掌纹图像进行预处理,获得掌纹感兴趣区域(ROI),然后构造一组Ga-bor滤波器从而得到ROI的特征向量,结合掌纹图像的不变矩特征共同作为神经网络的输入进行训练识别。实验表明该方法的有效性。     

Novel Method Fusing (2D)2LDA with Multichannel Model for Face Recognition

A fusion method of Gabor features and (2D)²LDA for face feature extraction is proposed in this paper. Gabor filters are utilized to extract multi-direction and multi-scale features from facial image to employ its robust performance for illumination, expressional variability and other factors. The extracted features have the defect of high dimension and redundancy data. (2D)²LDA is implemented to reduce the dimension of Gabor features and select effective feature data. Finally, the nearest neighbor classifier is used to classify characteristics and complete face recognition. The experiments are implemented by using ORL database and Yale database respectively. The experimental results show that the proposed method significantly reduces the dimension of Gabor features and decrease the influence of other factors. The proposed method acquires excellent recognition accuracy and has light architectures as well.     

基于Gabor及深度神经网络的葡萄种子分类

种子成熟度需要受过长期训练的专家通过肉眼进行观察和判断。为了改变传统人工经验判断的方式,该文提出了一种基于Gabor小波特征提取及深度神经网络的葡萄种子图像分类识别算法,以便实现高效、准确的分类识别效果。首先,利用背景差分法在背景图像中分割出兴趣目标,从而完成图像的预处理。然后,通过改进的Gabor小波特征提取,使得Gabor滤波后的图像具有更多的细节纹理信息。最后,将深度卷积神经网络和提取到的纹理特征信息相结合进行分类。实验结果表明,基于机器学习的葡萄种子成熟度识别是切实可行的。且相比于其他类似分类算法,本文算法的图像分类精度有了一定的改善。     

改进的基于加博滤波的指纹增强算法

使用八方向Gabor滤波器进行指纹图像增强可以取得良好的处理效果,但占用处理时间较长,因此提出一种通过计算方向不一致因子来减少不必要的方向滤波方法．首先针对Gabor滤波器对方向和频率十分敏感问题,综合点方向图和块方向图的优点,通过利用低通滤波来提高方向图的准确性．其次针对滤波时间问题,提出根据方向不一致因子而有选择地进行八方向Gabor滤波．并通过将二维加博滤波转换成一维滤波器组来减少滤波器的复杂度．实验结果表明,该算法能有效提高滤波效果并减少滤波时间．     

硬件实现基于BP神经网络设计的带阻FIR滤波器

针对带阻FIR滤波器传统设计方法的不足和缺陷,在改进BP神经网络设计带阻FIR滤波器方法的基础上,提出了BP神经网络设计FIR滤波器的硬件实现方法.通过神经网络训练使得实际滤波器的幅度响应逼近理想滤波器的幅度响应,训练得到带阻滤波器系数,再利用数字信号处理芯片(DSP),设计适当的FIR滤波器结构以及硬件结构,从硬件上实现带阻FIR滤波器.试验结果显示,用该方法设计的带阻FIR滤波器克服了传统方法的主要缺陷,具有良好的幅频特性及衰耗特性,并且边界频率控制精确.     

基于Gabor滤波器组与BP神经网络的帘子布疵点检测研究与实现

采用Gabor滤波器组对帘子布疵点图像纹理进行滤波,对滤波后的模值图像使用最大熵阈值分割,提取疵点轮廓的长、宽、长宽比、面积等特征值。将上述特征值归一化后分为两类：一类作为训练样本输入BP神经网络,对网络进行训练学习,网络计算结果收敛后结束训练;另一类作为测试样本对训练好的网络进行疵点识别。实验证明,该方法可以快速地检测疵点,利用训练的BP神经网络实现疵点分类,识别率达94%。     

基于反馈的综合多特征图像检索技术研究

首先采用矩形重叠式分块策略对图像进行分块。同时,利用共生矩阵和Gabor小波来描述图像的纹理特征,并将三种不同特征进行融合。为了提高图像检索的准确度,使用相关反馈方法来调整权重。最后分别比较基于单一特征,特征融合和相关反馈方法的平均查准率和查全率,实验结果表明,检索的性能有了明显提高。