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直方图均衡已经广泛应用于图像增强,但是直方图均衡也存在一些明显的缺点:首先,直方图均衡后会使得图像的均值接近于灰度级的中点;其次,直方图均衡后会使得一部分灰度级被拉伸,另一部分灰度级被简并,表现为图像的过增强出现不自然的表象。在这篇文章中,使用方法是非线性直方图均衡,即提出了保持背景亮度的直方图均衡(BBPHE),不仅提高图像对比,还保留背景亮度。 相似文献
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针对稀疏保留投影(SPP)算法运行时间较长并且忽略了样本的类间差异信息的问题,在稀疏保留投影算法的基础上,提出了全局加权稀疏局部保留投影(GWSLPP)算法。该算法在保持样本的稀疏重构关系的同时,使样本具有很好的鉴别能力,算法通过对样本进行稀疏重构处理;然后对样本进行投影并且最大化样本的类间散度;最后利用得到的投影将样本分类。该算法分别在FERET人脸库和YALE人脸库上进行实验。实验结果表明,全局加权稀疏保留算法在执行时间和识别率综合性能上,优于局部保留投影(LPP)、SPP和FisherFace算法,执行时间只有25s,识别率能达到95%以上,实验数据验证了算法的有效性。 相似文献
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提出一种基于稀疏保留投影的人脸表情识别方法。通过稀疏重构处理,在保留表情稀疏重构信息的同时也保留表情局部邻信息,可从原始表情数据中提取更多有效且具判决性的内在表情特征,获得的投影也较稳定。基于JAFFE和CED-WYU 2个表情数据库的识别结果表明,该方法能有效提高人脸表情识别率。 相似文献
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提出一种正则化保局鉴别分析方法(RLPDA)并将其应用于人脸识别。受样本有限制约和大量噪声干扰,保局类内散布矩阵的零特征值及小特征值估计不准确,进而影响鉴别保局投影算法的性能。结合倒数谱模型对保局类内散布矩阵的特征值进行正则化,并利用正则化后的特征值对相应的特征空间加权,使人脸空间被保留,噪声空间被削弱,而零空间则被加强。通过分析鉴别信息在数据空间的分布可发现,RLPDA方法有效利用整个特征空间的鉴别信息,有利于提高算法的识别精度,同时从原理上回避小样本问题。在FERET和UMIST人脸数据库上的识别结果表明,RLPDA是一种有效的人脸特征提取方法。 相似文献
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黄勇 《计算机工程与应用》2012,48(21):171-173
提出了一种基于嵌入保局投影的人脸表情识别方法,称之为ELPP。通过降维处理,ELPP不仅保留邻空间的局部结构信息,通过样本化的图像嵌入处理,还保留了嵌入空间的数据信息,这样可从原始表情数据中提取更多更有效更具判决性的表情特征信息。基于JAFFE和CED-WYU两个表情数据库的识别结果表明,基于ELPP的特征提取方法能有效地改善识别效果。 相似文献