基于手指静脉和手指轮廓的个性化融合方法

近年来手指静脉识别成为一种有前途的身份验证技术.采集图像时,手指的姿势或光照的变化会严重影响算法的性能.多生物特征识别可以在一定程度上克服这些限制,提高识别性能.相比其他的生物特征融合,手指静脉和手指轮廓融合的优点是采集图像比较方便,只需要手指静脉采集设备即可获得这两种生物特征的图像.基于此,提出了一种基于手指静脉和手指轮廓的个性化加权融合识别方法.首先根据原始得分对样本进行分类,然后依据分类结果求得样本的分类置信度得分.相比原始得分,分类置信度得分加入了分类信息,能够为后面的融合提供更多的有效信息.最后,为了体现个体之间的差异,使用个性化权重将分类置信度得分进行融合.在自建数据库上的实验结果验证了该方法的有效性.     

融合全局和局部方向特征的掌纹识别方法

摘 要：掌纹识别是受到较多关注的生物特征识别技术之一。在各类掌纹识别的方法中, 基于方向特征的方法取得了很好的效果。为了进一步提升识别精度,提出一种融合全局和局部 方向特征的掌纹识别算法,主要融合了基于方向编码的方法、基于方向特征局部描述子的方法 和结合方向特征和相关滤波器的方法。其中前 2 种方法属于空间域方法,可很好地提取掌纹的 局部方向特征;而第 3 种方法属于频域方法,能有效地提取全局方向特征。在匹配值层对该 3 种方法的识别结果进行融合。本文算法在 2 个掌纹数据库上进行了验证,实验结果表明,本文 方法的识别性能明显优于其他几种掌纹识别方法。     

基于全局和局部特征的目标识别研究

为提高目标识别的准确性和快速性,提出了基于全局和局部特征对目标识别的方法。基于颜色直方图提取全局颜色特征,利用多尺度空间来表达目标的局部特征,最后将全局和局部特征进行数据融合得到图像的识别结果。实验结果表明,该方法很好地结合了目标的整体和局部信息,能有效地识别目标,且识别效果优于单一的全局特征和局部特征的识别效果。     

融合全局与局部特征的贝叶斯人脸识别方法

针对人脸识别特征提取阶段中的数据降维方法往往难以兼顾保持全局与局部特征信息的问题，以及匹配识别阶段贝叶斯分类器中小样本问题，提出了一种融合全局与局部特征的贝叶斯人脸识别方法。该方法通过核主元分析提取出人脸数据的全局非线性特征，并在此基础上通过正交化局部敏感判别分析挖掘出人脸数据的局部流形结构信息，以达到提取出具有高判别力低维本质人脸特征的目的；采用一种最大信息量协方差选择的方法，来对协方差矩阵进行估算，以解决贝叶斯分类器设计中的小样本问题。在ORL、AR、 YALE、FLW人脸库上设计实验来进行验证。结果表明，提出的特征提取算法以及对贝叶斯分类器的改进取得了比较好的效果，通过对这两个阶段的优化，可以显著提升人脸识别的效果。     

多特征局部与全局融合的人脸识别方法

提出一种在分数层上对全局和局部特征进行融合的人脸识别方法。全局特征由不同局部描述算子对整幅人脸图像进行运算产生,局部特征按空间位置的不同划分由直接抽取全局特征的子集构成。根据实际应用中对人脸识别系统速度和精度的不同要求,给出2种融合策略组合全局和局部特征。在FRGC v2.0大规模人脸库上的实验结果表明,该方法在增加少量运算的条件下能使系统性能明显提升。     

融合全局与随机局部特征的鸟类姿态识别模型

为了高效地进行鸟类姿态分类,提出一种基于全局与随机局部特征融合的鸟类姿态识别模型.首先利用融合多分辨率的网络提取鸟类姿态全局特征;然后于网络中浅层与深层的高分辨率特征引入随机定位模块,即根据随机抽取的特征图求取最大值位置,形成包围盒裁剪原图;再将裁剪的局部图片送入子分类网络提取鸟类姿态局部特征;最后将全局和随机局部特征...     

融合手势全局运动和手指局部运动的动态手势识别

传统基于手部轮廓或手部运动轨迹的动态手势识别方法,其提取的特征通常难以准确表示动态手势之间的区别.针对动态手势的复杂时序、空间可变性、特征表示不准确等问题,提出一种融合手势全局运动和手指局部运动的手势识别方法.首先进行动态手势数据预处理,包括去除手势无效帧、手势帧数据补全和关节长度归一化;然后根据给定的手部关节坐标,利用手势距离函数分段提取动态手势关键帧,并基于手势关键帧提取手在空间中的全局运动特征和手内部手指的局部运动特征;其次融合手势全局运动和手指局部运动的关键帧手势特征,并采用线性判别分析进行特征降维;最后利用带高斯核的支持向量机实现动态手势识别与分类.对DHG-14/28动态手势数据集中14类手势和28类手势数据集进行实验,其分类识别准确率分别为98.57%和88.29%,比现有方法分别提高11.27%和4.89%.实验结果表明,该方法能准确地表征动态手势并进行手势识别.     

基于特征融合的遮挡行人重识别方法

行人重识别是一项解决跨场景跨摄像头下的行人识别问题的技术。当障碍物遮挡行人的某些部位时,人物结构的完整性会被破坏,影响识别效果或难于识别。针对行人重识别的遮挡问题,提出了一种新的遮挡行人重识别方法,引入关系感知全局注意力机制,融合全局特征和局部特征来进行行人重识别。识别方法的主要组成部分包括局部分支、全局分支和特征融合分支等。局部分支通过遍历局部特征来增强鲁棒性;全局分支通过利用关系感知全局注意力来挖掘行人显著性的信息;特征融合分支通过自适应地生成特征权重,利用加权求和的方式来融合全局特征和局部特征。实验验证了所提方法的有效性,并且有效提升了行人重识别的效果。     

自适应融合局部和全局特征的图像质量评价

无参考图像质量评价通过算法来量化图像质量的失真程度。有效建立失真位置与周围空间的依赖关系能提高质量预测的准确性,但目前基于卷积神经网络的无参考图像质量评价方法,仅通过传统的卷积对局部失真区域进行特征提取,无法有效地获取全局的失真关系,容易弱化对失真扭曲等特征表示。因此,提出了一种基于自适应融合局部和全局特征的图像质量评价算法。在待评价图像上进行特征提取时,自适应地构建围绕每个空间位置的长距离空间和通道间的依赖关系,通过全局失真关系来增强局部特征信息的表征能力;增强图像的细节信息,并在不同尺度的特征层上自适应地融合局部和全局失真信息,整合更加丰富的失真特性,进而提高特征的判别性;再将多个尺度上的不同失真信息进行融合获得最终的质量评价得分,这种融合可以避免图像浅层信息的损失。为验证模型的有效性,在真实失真和合成失真数据集上进行实验对比分析,结果表明,在真实失真数据集LIVEC上SROCC达到0.867,对图像质量的预测更符合人类对质量的感知。     

全局和局部特征相融合的人脸识别算法

为了进一步提高特征提取效率和人脸识别正确率,提出一种融合全局和局部特征的人脸识别算法。引入局部散度矩阵和全局散度矩阵,两者分别表征样本的全局特征和局部特征;基于同类样本尽可能的紧密而异类样本尽可能远离的事实,构造最优化问题,采用支持向量机建立人脸分类器,并通过仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,该算法不仅提高了人脸识别正确率,而且提高了人脸识别效率。     

融合LBP纹理特征与B2DPCA技术的手指静脉识别方法

鉴于传统局部二进制模式 （local binary pattern， LBP） 算法对光照方向的变化非常敏感的问题，本文提出一种融合旋转不变模式的LBP算子与B2DPCA技术的手指静脉识别方法。首先提取手指静脉图像子块的LBP纹理谱特征，然后采用双向二维主成分分析方法对LBP特征向量构成的特征矩阵进行有效的降维处理，再通过比对降维后的待识别静脉图像特征向量与其他样本的特征向量之间的欧式距离来实现最终的样本分类。通过在天津市智能实验室静脉库及马来西亚理科大学FV-USM静脉库上进行实验验证，在不同训练样本数量下比较了8种算法的识别性能，相比于单一的LBP特征提取算法、经典降维算法和LBP与经典降维组合特征提取算法，该方法的识别率有很大的提高，证明了本文方法的有效性。     

结合全局与局部信息的点云目标识别模型库构建

目的 点云目标识别流程分为离线与在线阶段。离线阶段基于待识别目标的CAD模型构建一个模型库,在线基于近邻查找完成识别。本文针对离线阶段,提出一种新的模型库构建方法。方法 首先将CAD模型置于一个二十面体中心,使用多个虚拟相机获取CAD模型在不同视角下的点云;然后将每个不同视角下的点云进行主成分分析并基于主成分分析的结果从多个选定的方向将点云切分为多个子部分,这些子部分包含点云的全局及局部信息;接着对每个子部分使用聚类算法获取其最大聚类,去除离群点;最后结合多种方式删减一些冗余聚类,减小模型库规模。结果 在多个公开数据集上使用多种点云描述子进行对比实验,识别结果表明,相对于传统的模型库构建方法,基于本文方法进行识别正确率更高,在某些点云描述子上的识别正确率提升达到10%以上。结论 通过将CAD模型在不同视角下点云的全局与局部信息都加入模型库中,本文提出的模型库构建方法可有效提高点云目标识别正确率,改善了场景目标发生遮挡时,近邻查找识别精度不高的问题。     

基于局部特征的自适应加权2DPCA的人脸识别

针对二维主成分分析(2DPCA)提取的是人脸的全局特征,但局部特征对人脸识别的作用非常大,提出了一种基于局部特征的自适应加权2DPCA。该算法首先根据局部特征把人脸图像分为上中下三个独立的子块,2DPCA应用到每个子块,自适应地计算出每个子块对识别的不同预期贡献,并把此预期贡献值作为子块权重加权到分类器中以提高识别率,实验结果证明了此算法的有效性和可行性。     

局部特征几何结构用于目标识别

基于局部特征的目标识别成为计算机视觉研究中的一个热点。该文在词袋方法仅利用目标外观信息的基础上,将局部特征点的位置信息建模为星形模型,模型由固定部分组成且仅依赖于标志位置。引入图像局部区域的几何结构信息,同时降低了全模型中各个部分依赖的复杂性。实验证明该方法的分类效果优于词袋方法,并能有效实现目标定位。     

融合全局和局部特征的人脸识别算法

针对人脸识别算法缺乏对光照变化的自动调节能力的弱点,提出了一种综合利用全局和局部特征进行人脸识别的新方法。对整幅人脸图像进行主成分分析;针对人脸局部特征,提出一种根据各局部子块包含的信息量即利用图像熵值进行自动加权的算法;基于贝叶斯原理对全局和局部特征进行数据融合,给出最终结果。实验结果表明,该数据融合算法综合全局和局部特征提取方式的优势,有效提高了人脸识别率。     

Face recognition by decision fusion of two-dimensional linear discriminant analysis and local binary pattern

To investigate the robustness of face recognition algorithms under the complicated variations of illumination, facial expression and posture, the advantages and disadvantages of seven typical algorithms on extracting global and local features are studied through the experiments respectively on the Olivetti Research Laboratory database and the other three databases (the three subsets of illumination, expression and posture that are constructed by selecting images from several existing face databases). By taking the above experimental results into consideration, two schemes of face recognition which are based on the decision fusion of the two-dimensional linear discriminant analysis (2DLDA) and local binary pattern (LBP) are proposed in this paper to heighten the recognition rates. In addition, partitioning a face non-uniformly for its LBP histograms is conducted to improve the performance. Our experimental results have shown the complementarities of the two kinds of features, the 2DLDA and LBP, and have verified the effectiveness of the proposed fusion algorithms.