一种基于双向模块2DLDA的人脸识别方法

针对人脸识别中的特征抽取问题,对原始的二维线性判别分析(2DLDA)算法进行改进,提出了一种基于双向模块2DLDA的人脸识别算法。首先对原始图像进行模块化处理,然后分别从行和列2个方向上实施2DLDA变换,最后通过可调幂因子最近邻分类器进行特征分类,完成人脸识别。该方法不仅有效的利用人脸的局部特征信息、降低光照对人脸的影响,而且显著降低了人脸图像特征的维数。在ORL人脸库以及Yale人脸库中的实验结果表明,提出的人脸识别方法具有较好的人脸识别性能。     

结合分水岭和区域合并的彩色图像分割

图像分割是图像处理到图像分析的关键步骤之一。研究提出了一种基于区域块的聚类分割新算法。高斯混合模型(GMM)聚类算法已广泛应用于图像分割领域,但在真实彩色图像分割中,由于忽略了像素间的空间相关性,使之对高斯噪声非常敏感。首先对彩色图像求其彩色梯度,然后对彩色图像梯度图进行分水岭分割,分水岭分割会产生过分割区域,但基本得到同质区域,提取区域的区域块特征并把其作为高斯混合模型聚类的输入样本值,完成聚类并实现最终分割。新算法把简单的基于像素的聚类提升到基于区域块特征聚类,很好的抑制了噪声对分割结果的影响。通过在合成图像上及大量真实自然彩色图像上进行实验,结果证明本算法能够有效提高分割结果的准确性。