基于奇异向量和奇异值的人脸识别新方法

通过提出一种基于奇异值向量和奇异值的人脸识别新方法——正交奇异值方法,将奇异向量 和奇异值中的信息有效结合,克服了目前基于奇异值分解的识别方法中,要么丢弃了奇异值中的信息, 要么丢弃了奇异向量中的信息,识别效果并不理想的缺陷。在ORL国际标准人脸库上实验显示,与目前 基于奇异值分解的识别方法相较,该方法达到了更好的识别效果。     

基于奇异向量和奇异值的入脸识别新方法

通过提出一种基于奇异值向量和奇异值的人脸识别新方法——正交奇异值方法，将奇异向量和奇异值中的信息有效结合，克服了目前基于奇异值分解的识别方法中，要么丢弃了奇异值中的信息，要么丢弃了奇异向量中的信息，识别效果并不理想的缺陷。在ORL国际标准人脸库上实验显示，与目前基于奇异值分解的识别方法相较，该方法达到了更好的识别效果。     

基于改进延伸奇异值分解包的滚动轴承故障诊断

针对延伸奇异值分解包算法中依靠经验设定参数的问题,提出了一种可自适应设定参数的改进延伸奇异值分解包算法。该方法利用信号的关键函数对其频谱趋势进行估计,以此实现原算法中2个重要参数——分解精度和分解层数的自适应设定。引入了时域负熵指标,在实现信号自适应分解的同时,可对分解分量进行降噪处理,提高分量的信噪比,为之后的特征提取和故障诊断奠定基础。仿真信号和实验结果均表明该方法能有效地提取振动信号中的故障特征,实现滚动轴承的故障诊断。     

一种改进的基于奇异值分解的数字水印算法

提出了一种基于奇异值分解（SVD）的数字图像水印改进算法。该算法将原始图像进行分块,对前M个子块进行奇异值分解,之后选取各子块中最大的奇异值,通过量化的方法嵌入经过BCH纠错码及交织预处理后的M个水印信息。由于采用了量化的方法嵌入水印信息,其提取不需要原始图像的任何信息,实现了水印的盲提取。同时,提取过程受到交织参数的限制,不知道该参数就无法正确地提取出数字水印,实现了水印的加密。实验结果表明,该改进算法明显改善了原算法的鲁棒性和安全性。     

基于奇异值分解和双三次插值的图像缩放算法改进

在图像检索系统中往往需要生成不同比例大小的图像,文件数目多、占用空间大。针对该问题,给出一种改进的图像缩放算法:先对RGB图像矩阵进行奇异值分解和重构,再基于分解后矩阵进行三次插值运算,得到缩放矩阵,据此进行图像重构,得到缩放后的图像。利用该算法和常用压缩算法在刑侦现勘图像库上,对原始图像进行5倍、2倍、0.5倍、0.2倍的缩放处理对比,结果显示,所给改进算法在图像压缩率方面有显著提升,且在均值、标准差、平均梯度和熵等指标上也有一定程度的优化。     

基于小波变换和奇异值分解的图像水印算法

该文基于小波变换和奇异值分解,根据小波变换低频子带抗干扰性强,及具有较大的感觉容量和图像奇异值的稳定性,提出了一种基于小波变换的奇异值分解水印嵌入技术,使图像的不可见性和鲁棒性得到较好的折中.实验表明该算法具有较好的不可见性和抗攻击性.     

基于奇异值分解的数字水印改进方案

提出了奇异值分解算法的改进方案.结合人类视觉模型给出了盲水印算法嵌入水印强度的上界,并确定了在不同水印强度下抗攻击能力的界限.利用奇异值分解在保证图像质量无失真的条件下嵌入高强度水印,并利用Turbo码的强纠错能力抵抗攻击和提取水印.试验表明本方案在JPEG压缩、剪切、中值滤波、随机噪声和椒盐噪声等常见攻击下都能表现出良好的鲁棒性.     

改进的主成分分析和最近邻的人脸识别方法

在传统的主成分分析特征提取中,直接求解特征空间是很困难的,同时也是非常浪费资源,为优化这一问题,该文提出了改进的主成分分析特征提取。在人脸特征提取中,同时还选择了适当的主分量数,用于提高分类识别的速度。在人脸分类识别的过程中,分类策略选取最邻近分类器,通过计算最短欧几里得距离来分类识别测试样本。通过十折交叉验证方法验证了改进的主成分分析和最邻近分类的有效性。     

基于复小波和奇异值比谱的轴承故障检测方法

提出一种基于包络分析和奇异值比谱的滚动轴承振动故障监测和诊断方法。首先利用具有解析带通特性的复Morlet小波来获得信号的包络,然后采用扫频方式检测奇异值比谱最大峰值自动提取、增强、重构包络信号中的主周期分量,提取到轴承故障特征。该方法已成功地应用到了对滚动轴承故障检测实验,验证了该方法的有效性、可行性。     

基于遗传算法的人脸识别系统设计

该文设计了一套基于遗传算法的人脸识别系统,整个系统包括人脸检测与定位阶段,该文采用垂直灰度积分投影算法确定了人脸左右边界,采用基于Hough变换的圆检测算法定位了眼睛中心,然后利用小范围水平灰度积分投影法确定了嘴巴中心,最后利用方框锁定、局部搜索法确定了眼角和嘴角。特征提取阶段,该文在特征矢量的质量与数量两方面做了权衡,保证了系统的运行速度。人脸识别阶段,该文采用了根据遗传学而演化的一种高精度、高搜索度算法——遗传算法训练并确定了识别系统的权重与阈值,提高了识别系统的速度与精度。在系统设计中,该文选用了两个人脸数据库共计180幅图像用于训练与检测,该系统在实验中识别正确率可达95%以上。     

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.     

改进双向二维局部保持投影的人脸识别算法

为更好地处理图像小样本问题,且克服二维局部保持投影（2DLPP）算法只能保持数据局部性质的缺陷,通过结合二维主成分分析（2DPCA）和二维线性鉴别分析（2DLDA）的算法特性,提出了一种改进的双向二维局部保持投影的人脸识别算法。首先,引入样本类别信息改进权重矩阵,增强2DLPP算法对样本变化的鲁棒性;其次,提出改进2DLPP+2DPCA、2DLPP+2DLDA两种融合算法并分别用于输入样本图像数据的行、列方向特征提取。在特征选择后得到行、列方向上的最优投影;最后,通过对样本数据进行行、列方向投影,利用最近邻分类器对样本数据进行分类并获得在给定数据集上的识别结果。在人脸数据集ORL、YALE和AR上的实验结果表明,该算法在人脸识别性能上总体优于2DPCA、2DLDA、2DLPP、（2D）2PCA、（2D）2LDA、（2D）2PCALDA和（2D）2LPP-PCA等算法。     

基于加权小波变换和2D-PCA的人脸识别改进算法

基于小波变换的人脸识别方法通常将图像变换成低频和高频信息,传统的人脸识别算法大多数都是基于小波变换后的低频信息,没有充分利用高频信息,造成了高频信息中对识别有利信息的丢失. 本文提出了一种基于加权小波变换和2D-PCA的人脸识别改进算法. 首先基于二维离散小波(2D-DWT)对图像进行二层小波变换,将所得的低频信息和水平、垂直和对角高频信息进行加权融合. 在此基础上,采用二维主成分分析(2D-PCA)方法进行特征提取; 最后采用最近邻分类器进行分类识别. 基于ORL标准人脸数据库的实验结果表明,本文提出的方法比传统的2D-PCD识别算法和2D-DWT+2D-PCA识别算法有更好的识别效果,且人脸受光照等因素的影响表现出良好的鲁棒性.     

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。     

基于改进的粒子群和遗传算法的混合优化算法

分析粒子群算法在求解组合优化问题中的运行原理,对警车分布的优化问题建立了粒子群优化的数学模型,对基本粒子群优化算法中的速度范围、惯性权重等参数进行了改进,并通过仿真与基本粒子群算法比较,显示改进的粒子群算法,提高了优化结果.在改进的粒子群算法中引入遗传算法,将形成的新混合算法应用到求解警车最优执勤地点的分布问题,并与遗传算法和改进的粒子群算法仿真比较.结果表明,混合优化算法在收敛速度和精度上均有明显的提高.     

一种改进的基于二维局部保留投影的人脸识别方法

提出了一种改进的基于二维局部保留投影的人脸识别方法．首先使用2DPCA进行降维处理,最大限度保留显著的二维信息,在降维后的特征空间里,使用优化2DLPP方法构建出最优投影矩阵,优化的2DLPP能够保留更多的特征矩阵内在的流行结构,相比将特征矩阵作为一个整体的2DLPP方法具有更好的识别率．由于同时在行、列方向上应用了2DPCA和2DLPP方法,使得在图像的表示和识别过程中产生了较少的参数,提高了整个算法的运行效率．最后用欧式距离和最近邻分类器实现了分类识别,通过在ORL人脸库的对比实验,改进的算法具有更高的识别准确率和速度。     

一种改进的基于小波变换的人脸光照归一化方法

针对光照对人脸识别影响的问题,提出了一种改进的基于对数域多级小波分解的光照归一化方法。首先将手工裁剪后的人脸图片进行对数变换,然后将对数域图像进行多级小波分解,将低频系数置零,并将多个尺度上的高频系数分别乘以不同的高频增益,突出光照不变性分量。采用经典的PCA人脸识别算法,在耶鲁B与CMU PIE人脸数据库的实验结果表明,本文方法能有效地消除光照对人脸识别的影响,并有效提高识别率。