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针对行人重识别中已有方法难以解决行人图像光照、视角变化大的问题,提出了一种基于特征融合的行人重识别方法。首先利用Retinex变换对图像进行预处理;然后将CN特征与原有的颜色和纹理特征融合,并通过区域和块划分的方式提取直方图获得图像特征;最后采用不同的距离学习方法在4个数据集上进行行人重识别。实验结果表明,融合后的特征对行人图像具有更好的表述能力,实现了重识别精度的较大提升,验证了方法的有效性。 相似文献
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针对采用纹理方法鉴别维吾尔文不稳定的问题,提出一种与文本无关、特征融合的笔迹鉴别方法,融合的特征包括网格窗口微结构特征和笔迹曲向特征。所提方法从笔迹原始图像提取笔画边缘,对笔迹的边缘图像建立大量局部窗口模型,通过扫描边缘图像获取融合特征结构的概率密度分布,使用多种距离公式计算概率密度向量间的距离。在实验笔迹容量大小为80的笔迹库上进行实验得到的鉴别率为89.2%。所提方法能很好地刻画笔迹的局部书写变化趋势和笔画的曲向,采用概率密度分布来统计笔迹的网格窗口微结构特征和曲向特征,鉴别效果达到了预期值。 相似文献
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针对目前的笔迹鉴别研究只是单一针对纹理特征和概率分布密度.提出一种采用边缘方向分布特征和LBP纹理特征相融合的笔迹鉴别方法。该方法利用概率密度分布思想从边缘轮廓图像中提取边缘方向分布特征,使用直方图向量提取LBP纹理特征。并且采用几种距离公式进行相似性度量。所提方法简单可行并很好地描述了维吾尔文的书写习惯和特征,取得较好的鉴别结果。 相似文献
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基于SVM和纹理的笔迹鉴别方法 总被引:15,自引:0,他引:15
针对与书写内容无关的笔迹,提出利用快速Gabor小波提取笔迹图像的整体纹理特征、用支持向量机(SVM)进行训练和识别的方法.SVM是解决两类问题的算法,而笔迹鉴别是一个多类问题,通过“一对多”的方法将多类问题转化为两类问题.在87人笔迹库上的实验结果表明,文中基于SVM和纹理的笔迹鉴别方法是有效的。 相似文献
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在笔迹图像中格线和噪音的去除、细化等预处理基础上,结合维吾尔文笔迹结构和书写风格,提出了一种基于四维笔划方向特征的笔迹鉴别技术。为了进一步提高其鉴别率,还将方向特征与较成熟的基于倾斜度的另一种方向特征进行了融合,取得了较好的实验结果。具体实施过程中,还对比分析了不同的特征距离度量方法对鉴别率的影响,确定加权欧式距离为最佳度量方法。 相似文献
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针对不完全小波树形结构分解提取纹理特征仅对清晰度高的图像效果佳,运算速度慢的问题,提出基于形态学预处理的不完全小波树形分解快速提取图像纹理特征的算法。首先采用形态学高帽—低帽变换对图像进行预处理,去除图像噪声,增强对比度;在提取纹理特征时,采用一致性判别;对于一致性强的图像,只利用图像的一部分进行不完全小波树形结构分解提取出能量、方向性等纹理特征,提高了运算速度;最后使用双概率神经网络(DPNN)的方法自适应地对纹理图像进行识别。利用Brodatz纹理库进行了仿真实验,并将该算法应用到了现场拍摄的海水中藻类细胞图像的识别。实验结果表明,该算法特征提取和识别速度快,尤其对于清晰度不高、现场拍摄的纹理图像具有较好的效果。 相似文献
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目前笔迹鉴别预处理阶段的纹理图像制作通常采用压缩行距及字间距的方式,由于样本中存在随机出现的过长笔画,导致制作出的纹理不均匀,以致影响最终的笔迹鉴别结果。提出了一种基于偏旁部首合并的自适应文字切分算法,实验表明采用此算法能够对粘连的文字进行有效切分并且能够确保分字的正确,从而制作出的纹理更加均匀,能够有效提高笔迹鉴别的效果。 相似文献
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介绍了四种经典的笔迹边缘提取算法,通过实验结果分析得出Sobel算子在提取维吾尔文笔迹边缘时效果较好。提出一种与文本无关、特征融合的笔迹鉴别方法,融合的特征包括改进网格窗口微结构特征和笔迹曲向特征,该方法采用概率密度分布的方法统计笔迹的网格窗口微结构特征和曲向特征,鉴别效果达到了预期值。介绍一些高新的图像处理技术,提出对经典算子的改进、融合以及把新的图像处理技术运用到维文的笔迹鉴别工作中将是下一步的主要任务。 相似文献
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以前许多文章曾介绍过一些基于手写体的书写人身份识别技术,其中多数都假设所写的文本是固定的。本文中,我们试图通过一种自动的不依赖文本的书写人识别听新颖算法,来消除这种假设,假定不同的人手写体存在明显的区别,我们采用一种综合方法,它基于纹理分析,每个人的手写体都被看成一种不同的纹理。原则上,我们可以采用任意一种标准的纹理识别算法(例如:多通道伽柏滤波器方法)。在对40名书写人的1000份测试文档的分类中,测试结果非常令人满意,识别率最高达到了96%。 相似文献
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基于高等教育自学考试背景,对笔迹鉴别算法进行研究。首先利用多通道的Gabor变换对笔迹纹理图进行特征提取,并通过欧式距离分类器进行分类,在训练样本库中找到与待测样本最相似的5幅笔迹。在此基础上,利用9/7提升小波算法提取出图像高频部分细节特征,对笔迹中的特征单字进行特征提取,综合分析,给出最终鉴别结果。实验结果证明,本算法具有良好的鉴别率。 相似文献
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