基于部件和支持向量机的人脸分类

提出一种基于部件的人脸分类方法,将人脸部件的离散余弦变换系数作为特征向量,通过支持向量机训练分类器。部件分类器确定了人脸图像中的部件区域,人脸分类器确定了人脸图像的所属类别。ORL人脸图像数据库仿真实验表明,该方法对表情、姿态变化具有很好的鲁棒性。     

基于小波变换和支持向量机的人脸检测

提出一种新的人脸检测方法——基于小波变换和支持向量机的方法。其方法的新颖之处体现在：通过综合原输人图像的小波变换值、灰度值的投影来进行特征分析;运用统计模型来估计类条件概率密度函数;运用最优的分类方法——贝叶斯分类器进行判决分类。人脸类采用正态分布建模,而非人脸类(包括除人脸类之外的一切事物)仍用正态分布来建模是不合理的。但可以用支持向量机方法从非人脸类中抽出一些跟人脸类很接近的非人脸类的特殊子集,然后对这特殊子集用正态分布进行建模。     

基于小波变换和支持向量机的人脸检测

提出一种基于小波变换和支持向量机的人脸检测算法，适用于复杂背景灰度图像的人脸检测。算法首先用双眼模板匹配方法进行粗筛选，之后时候选窗口用小波变换提取特征，将特征向量送入支持向量机进行分类检测。由于采用双眼模板进行粗筛选提高了检测速度，并且用小波变换提取特征向量，使特征向量的维数大大减少，从而有效地降低了分类器的训练难度。实验对比数据表明该方法具有较高的检测率和较低的虚警数，检测速度较高。     

基于小波分析的人脸特征提取方法

人脸识别是目前生物识别的热门研究领域 ,具有广泛的应用前景。人脸具有唯一性 ,相对稳定 ,所以机器自动识别人脸是可行的。本文提出利用小波分解提取人脸特征进行分类     

基于快速二维离散余弦变换算法的人脸特征提取

离散余弦变换(DCT)具有图像信号处理后对图像显示效果影响不明显的优点。本文针对离散余弦变换(DCT)系数在人脸识别中的应用,研究不同的DCT块进行编码后其系数对图像质量和识别结果的影响,提出利用快速2D-DCT(二维离散余弦变换)代替普通DCT的人脸特征提取方法。该方法可以使得在对人脸进行平均分割后的图像块处理时间大大减少,从而能够在同样的时间内提取更多的DCT系数用于人脸识别。实验结果表明,该方法快速而且是有效的。     

基于小波变换和支持向量机的人脸检测

提出一种新的人脸检测方法--基于小波变换和支持向量机的方法.其方法的新颖之处体现在:通过综合原输入图像的小波变换值、灰度值的投影来进行特征分析;运用统计模型来估计类条件概率密度函数;运用最优的分类方法--贝叶斯分类器进行判决分类.人脸类采用正态分布建模,而非人脸类(包括除人脸类之外的一切事物)仍用正态分布来建模是不合理的.但可以用支持向量机方法从非人脸类中抽出一些跟人脸类很接近的非人脸类的特殊子集,然后对这特殊子集用正态分布进行建模.     

基于支持向量机的人脸分类

提出了一种基于支持向量机的人脸分类方法,首先对人脸图像作二维离散余弦变换,取离散余弦变换系数作为特征,然后用支持向量机进行分类。用Essex人脸图像数据库进行性别分类,取得了很好的分类效果。     

基于DWT-DCT-SVM的人脸表情识别

提出了一种基于二维离散小波一离散余弦变换-支持向量机（DWT-DCT-SVM）面部表情识别算法。该算法先利用DWT在不明显损失图像信息的基础上对表情图像进行变换,变换后的图像数据量大大减少。再利用DCT提取代表原图像绝大部分能量的数据作为表情特征矢量,最后利用SVM来识别。实验表明：本算法提取的500个数据长度的表情矢量在一定条件下能较准确地识别出通用的6种表情,但是泛化性能较差。     

基于支持向量机的快速人脸检测

提出一种基于支持向量机的快速人脸检测算法,适用于复杂背景灰度图像的人脸检测。算法首先用双眼模板匹配方法进行粗筛选,之后对候选窗口用小波变换提取特征,将特征向量送入支持向量机进行分类检测。由于采用双眼模板进行粗筛选提高了检测速度,并且用小波变换提取特征向量,使特征向量的维数大大减少,从而有效地降低了分类器的训练难度。实验对比数据表明该方法具有较高的检测率和较低的虚警数,检测速度较高。     

基于Gabor小波的人脸特征提取

对基于Gabor小波变换的人脸特征提取方法进行了研究。对于预处理后的图像通过Gabor小波滤波器对人脸特征进行提取,获得特征向量来作为神经网络的输入值,最后应用人工神经网络实现人脸检测来检测算法有效性。实验结果表明,这种方法具有较高的识别率。     

基于局部小波变换与DCT的人脸识别算法

提出了一种基于局部小波变换和离散余弦变换(DiscreteCosineTransform,DCT)相结合的人脸识别方法,该算法首先利用小波变换对人脸图像做适当层次的小波分解,然后通过离散余弦变换对低频分量作进一步的特征提取和压缩,得到人脸识别特征,最后利用欧氏距离和最近邻分类器进行识别。基于ORL人脸数据库的实验结果表明了该算法的有效性。     

Face Recognition Using the Discrete Cosine Transform

An accurate and robust face recognition system was developed and tested. This system exploits the feature extraction capabilities of the discrete cosine transform (DCT) and invokes certain normalization techniques that increase its robustness to variations in facial geometry and illumination. The method was tested on a variety of available face databases, including one collected at McGill University. The system was shown to perform very well when compared to other approaches.     

基于离散余弦变换和支持向量机的掌纹识别

提出一种利用离散余弦变换提取掌纹的特征,通过支持向量机进行掌纹分类识别的方法。在利用离散余弦变换进行特征提取时,将变换系数矩阵左上角的部分元素作为掌纹图像的特征;在利用支持向量机进行掌纹分类识别时,采用“一对多”的分类方案。实验结果表明该方法的有效性。     

基于小波变换的脉象信号特征提取方法

为了较好地区分正常人与心脏病人的脉象信号，利用小波变换奇异性检测功能与多尺度分辨特性，提出了两种提取脉象信号特征的方法：连续小波变换法和二进小波变换法。在此基础上，构造了两种特征向量：小波变换系数的尺度——主波峰值和小波变换的尺度——能量值。经过对临床采集的235例脉象信号的处理与分析统计，所得数据具有较好的重复性与稳定性，可以作为用于脉象信号识别的特征向量。     

基于改进型DCT和Gabor分块的人脸特征提取与识别

人脸特征提取是人脸识别中重要的一个环节。提出了一种新的方法,利用DCT对人脸图像压缩降维,然后对DCT系数用20组Gabor小波滤波,滤波后的结果采用选择性分块统计方法提取特征向量。最后把特征向量用改进型感知器算法进行分类。以VC++6.0为开发平台在Yale人脸库和0RL人脸库上对该方法进行了测试。实验表明,该方法与常用的PCA、LDA等特征提取方法相比可以有效降低运算时间,并提高识别率。     

融合小波变换与KPCA的分块人脸特征抽取与识别算法

鉴于小波多尺度变换对高维图像特征具有良好的压缩和表达能力,提出了一种融合小波变换与KPCA(核主成分分析)方法的分块人脸特征抽取与识别算法。该算法首先对人脸图像进行分块小波变换,再根据图像块的位置分布选取不同的频率分量;然后对此分量进行KPCA特征抽取,并通过对抽取到的特征进行融合来得到最终人脸鉴别特征;最后利用支持向量机分类器进行特征分类与识别。通过对ORL和Yale标准人脸图像库的实验仿真结果表明,该算法不仅在识别性能和分类速度上明显高于传统的PCA方法及融合小波特征的KPCA方法,而且对于人脸光照、姿态和表情变化均具有良好的鲁棒性。     

基于小波和DCT的灰度压印字符图像的特征抽取

标牌压印字符是“反光差”的凹凸字符,通常的基于二值化图像的字符特征抽取方法都不适宜。提出了基于灰度图像的标牌压印字符特征抽取新方法,首先对灰度字符进行圆周投影,然后利用小波变换,将投影曲线分解为大致信号和细节信号的子样本,最后对子样本进行DCT变换,生成凹凸字符的特征矢量。该方法是直接对灰度图像抽取字符特征,不仅可以尽量多地保持原始字符的特征,而且克服了传统的字符图像特征抽取时,过分依赖于二值化算法、抗干扰性差等弊病。对标牌压印有限凹凸字符集进行特征抽取和识别实验表明,该特征抽取方法具有尺度和旋转不变性,有较好的抗干扰性和很好的分类性能,实用价值很高。     

基于小波变换的泄露故障特征提取研究

为研究液压系统管路泄漏对压力脉动信号的影响,提出利用改进的小波消噪算法和小波包对压力脉动信号进行消噪和特征提取;针对传统小波变换阈值函数在去噪处理中存在的恒定偏差、不连续等缺点,提出一种改进阈值函数和新阈值相结合的新方法,将该方法与平移不变量方法相结合,避免了传统小波变换去噪时在不连续点存在的Pseudo-Gibbs现象;通过利用改进小波消噪方法和小波包对FESTO试验系统采集的正常和故障压力脉动信号进行分析比较,研究结果表明,不同工况下压力脉动信号3个主要能量频带的分布特性,可以作为泄露检测和识别的故障特征。     

基于退化四元小波变换的纸币识别

针对如何提取纸币图像特征和提高识别率的问题,综合利用退化四元小波变换具有的相位特性,提出一种基于退化四元小波变换的纸币识别方法.该方法首先对采集的纸币图像进行倾斜校正和边缘检测,然后运用退化四元小波对纸币图像进行分解操作,并对分解系数进行统计分析,将每个分解子带系数的能量和标准差作为该纸币图像的特征向量,最后将支持向量机作为分类器对纸币图像进行识别.本文方法在资源约束的嵌入式清分系统上实现,实验结果表明采用本文提出的算法突破了传统纸币识别系统识别率很难再提高的瓶颈,同时能够满足清分系统的实时性要求.