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在手写数字图像的特征提取中,提出一种结合Fisher线性判别的多分辨率Gabor滤波方法,在所有特征点上寻求特定滤波方向上的局部最优滤波频率,以获得最佳滤波效果,同时压缩不相关特征.在MNIST手写数字图像库上的识别实验表明:在小样本情况下,该方法能更准确地抽取手写数字图像特征,识别效果明显优于直接进行Gabor特征提取. 相似文献
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提出一种彩色图像下的文本提取方法,该方法对彩色图像在R、G、B三个颜色层分别进行亮度分级,以避开传统颜色聚类方法的聚类数目选择问题,降低图像复杂度;考虑到文字笔画的显著方向性特征,并且通常具有稳定的颜色,利用方向梯度算法进行文本粗定位;然后进一步利用多类SVM分类器实现文本区域精确判别。新方法限制了候选区域的种类,从而降低了SVM分类器的训练难度,具有较高的准确性和鲁棒性。 相似文献
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提出一种基于可分离Gabor滤波的纹理分析新方法,该方法把传统的Gabor滤波器分解成为两个相互正交的低通和带通滤波器,以降低滤波运算量;并指出在正交分解条件不满足的情况下,通过旋转样本图像,解决Gabor滤波器在任意角度的正交分解问题.实验表明,新方法与传统方法相比,效率提高30%以上,并且准确率更高. 相似文献
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目前广泛采用最大曲率方法实现指纹中心定位,但在指纹中心缺失情况下,该方法定位并不准确.为解决该问题,提出了一种基于相关参数模板匹配的指纹中心定位新方法,对FVC2004指纹数据库的测试表明,在指纹经过初步增强的基础上,借助最小距离判别,新方法能够对指纹中心准确定位,与最大曲率方法相比,在中心点缺失的情况下,有更高的鲁棒性. 相似文献
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针对红外人体图像目标与背景对比度低、边缘模糊、细节分辨能力差等特点,以及通常情况下的实时性处理要求,提出了一种新的有效分割方法。基于Renyi熵原理,构造了一种广义模糊熵——模糊Renyi熵;为了较快地获得分割阈值,基于混沌理论设计了一种混沌模拟退火算法,用于最佳分割阈值的搜索;把提出的模糊熵与混沌模拟退火算法相结合用于红外人体图像分割,并与几种著名的图像阈值分割方法进行了比较。实验结果表明,用该方法对红外人体图像进行分割,能得到较满意的分割结果,与其他方法相比,鲁棒性较好;对具有256级灰度的图像进行分割,其CPU耗时约为0.8 s,满足了红外人体图像分割的精确、实时性要求。 相似文献
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