基于WT／ICA和神经网络的人脸识别方法

提出了一种基于WT／ICA和神经网络的人脸识别方法。首先利用小波分析提取原始图像的低频子图，然后利用独立分量分析（ICA）进行特征提取，最后采用径向基函数（RBF）神经网络进行分类和识别。实验表明该方法提高了人脸的识别率。     

利用独立分量分析的运动模糊图像检索

研究了独立分量分析（ICA）算法在运动模糊图像检索中的应用。首先,对图片库中的图像进行ICA处理,构造由相互独立的基向量构成的子空间,将图片库中的图像及运动模糊图像分别向该空间投影,获得各自的特征。其次,利用特征向量间的余弦距离作为相似度度量标准,根据最近邻准则进行特征匹配与图像检索。最后,对人为加入高斯噪声、进行45°和90°旋转的运动模糊以及缺损图像进行了匹配检索实验。实验结果表明,利用ICA算法提取出的特征可以准确地检索出运动模糊图像的原图像,并且对噪声污染、旋转变换和图像缺损具有良好的鲁棒性。     

基于小波变换、二维主元分析与独立元分析的人脸识别方法

结合小波变换(WT)、二维主元分析(2DPCA)和独立元分析(ICA)的特点,提出一种人脸识别方法.首先,利用小波变换将原始图像分解为高频分量和低频分量,并忽略水平高频与垂直高频分量,从而消除噪声.然后,通过2DPCA对该图像进行降维,求得白化矩阵.再利用ICA获得训练样本的独立元成分,同时求得训练样本独立基构造的独立基子空间.最后,将训练样本与测试样本分别朝该独立基子空间投影,获得样本的投影特征,并依据最近邻准则完成人脸识别.基于ORL与Yale人脸数据库的实验结果表明,本文方法正确识别率高于2DPCA、2DPCA-ICA与WT-2DPCA算法.     

基于多小波子带加权判别熵的SAR目标ICA特征提取及识别

传统小波独立分量分析(ICA)提取合成孔径雷达(SAR)目标特征时大都采用单一的小波基函数,并且仅利用小波分解低频子带数据进行ICA处理,而忽略了高频子带信息。针对这一问题,采用多类小波基函数对SAR目标图像进行分解;针对得到的所有低频和高频子带数据,引入子带加权的判别熵准则,结合现有的小波ICA算法,提出多小波子带加权判别熵的SAR目标图像ICA特征提取算法。采用MSTAR实测SAR目标图像数据,根据提出算法进行特征抽取,利用最近邻准则进行SAR目标识别。识别结果表明提出算法优于仅利用小波分解低频子带ICA算法。     

基于独立分量分析和最大熵模型的人脸自动识别方法

提出一种基于独立分量分析和最大熵模型的人脸自动识别方法。首先利用小波变换,提原始图像的低频子图,然后利用独立分量分析（ICA）进行特征提取,最后采用最大熵模型进行分类识别。实验表明该方法能更好地提高人脸的自动识别。     

多分辨率子带分解的独立分量分析算法在红外图像去噪上的应用

探讨了基于独立分量的分析算法在红外图像消噪方面的应用。采用基于信息最大化算法对自然图像进行迭代训练,得到ICA所需的基函数。利用多分辨率子带分解的独立分量分析原理,运用小波变换分解得到相应的子图像,并分别对分解的子图像运用稀疏编码收缩法消噪。     

基于WT/ICA和神经网络的人脸识别方法

提出了一种基于WT/ICA和神经网络的人脸识别方法.首先利用小波分析提取原始图像的低频子图,然后利用独立分量分析(ICA)进行特征提取,最后采用径向基函数(RBF)神经网络进行分类和识别.实验表明该方法提高了人脸的识别率.     

基于小波分析和几何特征的人脸识别方法研究

在主成分分析法(PCA)和独立成分分析法(ICA)等理论基础上,提出一种结合人脸几何特征和独立Gabor小波特征分析的人脸识别方法.在对人脸图像进行二维小波分解的基础上,从人脸图像的下采样Gabor小波图像中得到一个Gabor小波特征向量并利用PCA法降维,在ICA法的基础上得到独立Gabor小波特征,并结合人脸面部器官的位置和轮廓及器官距离等所构成的几何特征进行人脸识别.     

小波消噪和ICA在语音信号分离中的应用

为了消除语音信号分离中仍存在的部分混叠声音,提出一种基于小波消噪和独立分量分析（ICA）结合的信号分离方法。该方法将小波变换和独立分量分析结合,利用小波变换的去噪作用,滤除原始语音信号中的噪声后作为ICA的输入信号,采用FastICA算法在小波域进行独立分量分析,对输入信号实施分离。实验结果表明,该方法大大调高了传统独立分量分析对语音信号的分离效果。     

一种改进的基于ICA特征子空间的目标识别方法

介绍了独立分量分析（ICA）的基本原理和算法,并提出了基于独立分量分析的特征子空间的目标识别方法。该方法首先利用快速独立分量分析（FastICA）算法对训练集目标图像进行ICA分解,据此建立特征子空间,然后根据待识别图像在特征子空间的投影系数进行判别。本文的改进在于根据类内类间距离比值最小化准则进行最有利于分类的特征的优化选择。实验结果显示,和传统方法相比,改进的方法能有效提高识别的准确率和效率。     

Feature-based detection of facial landmarks from neutral and expressive facial images

Feature-based method for detecting landmarks from facial images was designed. The method was based on extracting oriented edges and constructing edge maps at two resolution levels. Edge regions with characteristic edge pattern formed landmark candidates. The method ensured invariance to expressions while detecting eyes. Nose and mouth detection was deteriorated by happiness and disgust.     

多尺度人脸特征提取*

介绍了一种新的人脸特征提取的方法,首先在原始图像中找出人脸所在大致区域,然后对已经找出的人脸所在区域进行小波分解,并利用方块效应找出人眼及嘴部所在大致位置,最后提取眼、嘴的特征。试验结果表明,该方法对于人脸特征的提取具有较好的效果。     

Automatic Extraction of Eye and Mouth Fields from a Face Image Using Eigenfeatures and Ensemble Networks

This paper presents a novel algorithm for the extraction of the eye and mouth (facial features) fields from 2D gray level images. Eigenfeatures are derived from the eigenvalues and eigenvectors of the binary edge data set constructed from eye and mouth fields. Such eigenfeatures are ideal features for finely locating fields efficiently. The eigenfeatures are extracted from a set of the positive and negative training samples for facial features and are used to train a multilayer perceptron (MLP) whose output indicates the degree to which a particular image window contains the eyes or the mouth within itself. An ensemble network consisting of a multitude of independent MLPs was used to enhance the generalization performance of a single MLP. It was experimentally verified that the proposed algorithm is robust against facial size and even slight variations of the pose.     

小波边缘分布及边缘融和算法研究

小波变换是图像边缘检测的重要算法之一,为了综合大尺度下边缘抗受噪声强和小尺度下边缘定位准确的优点,提出一种基于多尺度小波边缘分布的边缘检测算法.研究小波边缘检测中的边缘分布,提出有效边缘包络带,讨论了不同类型边缘包络带的有效范围;在有效边缘包络带内采用融和算法进行边缘检测.对合成和自然图像的试验表明算法的有效性.     

基于多尺度小波的Roberts边缘检测法

在Roberts交叉梯度算子边缘检测框架基础上,提出一种小波增强的多尺度边缘检测方法,对不同尺度下的小波变换子图像,通过Roberts梯度算子对各子图像进行空间一次微分,得到对应尺度上的边缘图像,各尺度下边缘图像通过小波重构、融合及差影运算得到最终的边缘图像。实验结果表明,该算法实现简单,能有效地抑制噪声,补偿弱边缘,可以有效获取多个尺度下的边缘信息,对边缘信息定位精度高,是一种可行、有效的图像边缘检测的方法。     

Object Feature Extraction by Using the Searching Temporal and Feature Salient Technique

This research uses the boundary cutting, spatial-temporal segmentation, block based searching, and gray scale histogram technique to extract the eyes, nose, and mouth images. In this research, gray scale histograms are used to salient the eyes, nose, and mouth features. A spatial-temporal template is designed to slide the eyes, nose, and mouth images to extract the eyes, nose, and mouth image. In order to obtain the best result, the generic algorithm and spatial region partition techniques need to be used to remove noise and to precisely bind the object region to obtain a more accurate result.     

基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合

针对传统多尺度变换在多聚焦图像融合中存在的边缘晕圈问题,提出了一种基于冗余小波变换与引导滤波的多聚焦图像融合算法。首先,利用冗余小波变换对图像进行多尺度分解,将源图像分解为一个相似平面和一系列小波平面,该多尺度分解能够有效地提取源图像中的细节信息;然后,对相似平面和小波平面分别采用引导滤波的加权融合规则来构造加权映射,从而得到相似平面和小波平面的加权融合系数;最后,进行冗余小波逆变换,即可得到融合结果图。实验结果表明,与传统融合算法相比,所提算法能够更好地体现图像边缘的细节特征,取得了较好的融合效果。     

小波变换阈值选取的博弈与图像边缘点检测

介绍了小波变换的理论，从一维空间小波变换故障信号检测实例出发，分析应用小波变换进行信号突变点检测时，阈值选取对消除噪声和信号真实突变点检测的影响，引出小波变换阈值选取的博弈观点；通过软件编程实现小波变换和模极大阈值法图像边缘点的提取，对比选取不同阈值时边缘点图像实例的效果，进一步讨论了阈值优化的博弈结论和相关技巧；认识和应用此结论不仅可以有效减小噪声，而且可以更加准确地提取图像边缘点,实验证明效果很好。     

基于HVS的小波图像融合新算法

目前的大多数基于小波变换的图像融合算法，由于并没有细致考虑人眼的视觉特性，因而得到的融合效果有时并不理想。为了提高图像的融合效果，提出了一种新的基于人类视觉系统(HVS)的小波图像融合新算法。该算法充分考虑了人类视觉系统的特点，首先在多尺度小波分解的基础上，计算出每层每个像素邻域的纹理和边缘亮度相关量；然后自适应地求得加权融合系数；最后采用多层次迭代法来产生融合图像。实验结果表明，该算法不仅能使图像融合结果有较大的改善，而且有利于人眼对目标的探测和识别。