基于K-L变换的人脸识别系统

围绕人脸识别问题对人脸特征提取及识别技术进行了研究.主要有:运用灰度投影提取出在简单背景中的人脸图像,进行归一化操作;以类间散布矩阵作为产生矩阵,通过K-L变换降维并提取出代数特征,为了减少计算量,运用了奇异值分解,最后用最小距离分类器分类对图像进行分类.实验结果表明本方法的有效性.并且对人脸姿态,表情,光照等都具有一定的免疫性.     

稀疏表示的人脸识别及其优化算法

稀疏表示的本质就是稀疏正规化约束下的信号分解。提出一种改进的正交匹配追踪算法,使运算量较高的矩阵求逆运算转变为轻量级的向量运算或向量与矩阵的运算,可以加快逆矩阵和大矩阵乘积的求解。将此算法应用于稀疏表示的人脸识别,探讨并验证了稀疏阀值的设置和训练字典的选择对人脸识别率和识别速度的影响。     

用于人脸识别的图像预处理方法研究与实现

提出了一种人脸图像预处理改进算法:将图片转化为灰度图像后进行去噪滤波,根据灰度投影曲线确定人脸的边界,依据确定的眼、嘴以及脸的左右边界这些参数对图像进行剪裁,根据人脸特征的几何关系确定人脸图像的缩放系数,得到标准化图像.解决了传统方法无法适用于侧脸和双眼闭上的人脸的问题.     

利用变形模板提取嘴部特征的算法

嘴部特征提取是人脸识别和人机交互等领域的重要步骤。作者提出了一种改进的利用变形模板是取嘴部特征的算法。针对变形模板对初始位置敏感和匹配易陷际局部极小等问题，首先确定嘴部区域的边框，然后在此区域内仅用边缘和灰度信息，进行全局搜索确定变形模板的最佳参数，算法用两种模板匹配张嘴和闭嘴的情况。实验表明，对于简单背景的灰度图像。该算法可较好地提取嘴部特征，计算速度较快。     

一种结合2DLPP与2DPCA的人脸识别方法

为解决二维局部保持投影(2DLPP)需要较多数据表示人脸特征的缺陷,提出了一种新的二维局部保持投影主成分分析方法(2DLPP-PCA).通过对人脸图像在行、列方向同时进行2DLPP和2DPCA投影,2DLPP-PCA 不仅能减少保存人脸特征所需要的数据量,而且能有效地提取人脸的局部特征和全局特征.在ORL、Yale和CAS-PEAL-R1人脸数据库上的实验结果表明,2DLPP-PCA是一种高性能的特征提取方法,当训练样本数为6时,2DLPP-PCA在ORL数据库上的最佳平均识别率达到99％以上.     

基于加权小波子带图像的贝叶斯人脸识别算法

对贝叶斯人脸识别公式进行了简化,在此基础上设计了基于加权小波子带图像的贝叶斯人脸识别算法.首先对人脸图像进行小波分解,把分解得到的低频子图与类内均值做差作为类内差异图像进行贝叶斯测试,选择相似度最高的N幅图像作为候选图像,然后对候选图像再次利用高频子图与对应频段的类内均值做差作为模式矢量并行进行贝叶斯测试,通过加权排序得到最后结果.实验结果验证了该方法的有效性.     

梯度Hough变换在圆检测中的应用

介绍了一种有效的利用图像梯度信息的Hough变换方法——梯度Hough变换(GHT).详细讨论了梯度的求取、GHT的详细算法,讨论了GHT算法和直接累加Hough变换算法的区别及改进之处.     

基于投影的车牌倾斜检测方法

图像倾斜检测是车牌识别中的关键环节之一。典型的倾斜检测算法是进行Hough变换后寻找长直线的倾斜角度．在实际应用中,车牌图像中未必有明显的较长直线,或者长直线对正确检测形成干扰．本文介绍一种基于投影的车牌图像倾斜检测方法,通过对车牌图像做各种角度投影,寻找投影图像峰宽最窄的角度,即是图像的倾斜角度。测试结果表明了这种方法的有效性。     

Hough变换在汽车纵梁漏孔检测中的应用

结合纵梁漏孔检测的具体情况对随机Hough变换加以改进和应用,实现对纵梁图像圆的检测,并减少了随机Hough变换中存在的无效积累问题。     

一种基于核局部保留投影的人脸识别方法

为了有效提取人脸的非线性结构信息,提出一种新的基于最大散度差的核判别局部保留投影方法.首先通过核函数将样本数据映射到高维特征空间,计算特征空间中样本的散度矩阵,其次将样本原始空间中的近邻图嵌入到散度矩阵,最后采用最大散度差准则进行特征提取.在PIE与Yale人脸数据库上的实验结果表明,提出的人脸识别方法最高识别率可达到99%.      

基于小波变换和线性判别分析的人脸识别方法

提出了将人脸图像的小波分解和线性判别分析结合以达到人脸识别的方法.首先对人脸图像作小波分解,并将分解后的低频系数进行线性判别分析进一步降低人脸特征向量的维数,最后利用最近邻分类器进行分类识别.实验表明,该方法的正确识别率高于传统的特征脸识别方法.     

基于图像融合和DCT域增强的人脸识别

提出了一种基于图像融合和DCT域增强的人脸识别方法.首先对人脸图像分别进行直方图均衡化和对指数变换,将二者变换结果融合,减少光照对人脸识别的影响;然后进行DCI变换,在滤除高频分量的同时进行图像增强,抑制块效应,在此基础上进行IDCT图像重建,利用二维主成分分析提取人脸特征,降低空间维数;最后通过最邻近分类法实现人脸识别.Yale人脸库仿真实验表明,该方法在光照变化较大和人脸样本较少的情况下具有较高的识别率.     

复值小波在湖底回波特征提取中的应用

提出了一种应用复值小波变换进行湖底回波特征提取的方法:采用线性相位的复db小波,对复解析信号进行多尺度的复值小波变换,然后提取合适尺度上的幅度信息作为目标识别的特征矢量.结合实测数据的分析表明,利用复值小波变换提取的幅度特征是一种有效、稳健的特征,能获得较高的正确识别率.复值小波变换也可以采用Mallat快速算法,因此这种方法得到特征矢量维数少,使用时实时性能好,便于工程实现.     

基于小波变换的脑电信号特征提取及分类

在脑机接口中,基于小波变换法和AR模型法结合线性判别准则对两类思维任务进行特征提取及分类,提出以小波系数均值经K-L变换作为特征,用Fisher判别准则进行分类.结果表明,这种方法可以利用少量的数据提取脑电信号的特征,具有比较好的分类效果.     

基于小波变换的脑电信号特征提取及分类

在脑机接口中,基于小波变换法和AR模型法结合线性判别准则对两类思维任务进行特征提取及分类,提出以小波系数均值经K-L变换作为特征,用Fisher判别准则进行分类。结果表明,这种方法可以利用少量的数据提取脑电信号的特征,具有比较好的分类效果。     

基于原子分解的辐射源信号二次特征提取

提出了基于原子分解的辐射源信号二次特征提取方法.在过完备多尺度Chirplet原子库基础上,首先用匹配追踪(MP)方法进行信号时频原子分解,并通过改进的量子遗传算法(IQGA)降低MP搜索过程的时间复杂性,得到表示雷达辐射源信号特征信息的最佳Chirplet原子.在此基础上,降低特征参数的维度,提取最具分类意义的原子特征向量.对5种典型雷达辐射源信号的特征提取实验表明,提取的原子特征类内聚集性强、类间分离度大,证实了本文方法的可行性和有效性.     

人脸识别技术在公交系统中的应用与思考

随着城市交通行业逐步跟上"互联网+"的潮流,在生物识别技术中准确度更高、操作性更强且被接受度更广的人脸识别技术已广泛应用于各类出行通勤环节.目前,使用率极高且用户面极广的城市公交系统因诸多复杂因素无法落实人脸识别技术的启用.在此基础上,本文旨在分析人脸识别技术的发展现况与应用优势,评估部分针对公交系统的创新提案,提出需...     

基于小波能谱系数的声发射源特征提取方法研究

研究了基于小波能谱系数的声发射源特征提取方法,利用小波变换对典型声发射源的波形信号进行了分析,获取其频域特征.采用小波能谱系数描述信号能量在每个频率范围的分布情况,以区别各种不同的声发射源.利用该方法对港口链斗卸船机现场测试获取的裂纹声发射信号进行了小波分析和特征提取,结果表明,该方法能合理地描述缺陷的声发射特征.     

基于血流图双树复数小波域傅里叶变换的红外人脸识别方法

提出了一种基于血流图与双树复数小波域傅里叶变换的红外人脸识别方法．首先利用血流模型把温谱图转换成血流图,然后将人脸血流图进行一级双树复数小波分解,保留分解后的4个低频子带并分别进行傅里叶变换,得到每个低频子带的特征矩阵,分别计算4个子带的欧氏距离并进行简单的加法融合,再用三阶近邻分类器得到最终的识别结果．为了减小算法的时间复杂度,我们对血流模型进行简化．实验结果表明,本文所提的方法有较好的识别结果．而简化的血流图相比原模型的识别率没有明显的下降,甚至某些情况下还稍高于血流模型,说明本文的方法是有效的．     

目标信号特征提取中的特征压缩及其算法研究

为在特征提取中充分利用目标信号的特征信息，对原始特征空间的建立和特征压缩的过程进行了讨论，采用对目标单一特征信号的λ水平能量聚点的序优化方法建立原始特征空间，通过建立基于对称相对熵分布的优化模型给出了特征选取的方法，在舰船声场通过特性研究中的算例表明算法效果良好。