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1.
郑豪 《南京晓庄学院学报》2009,25(6)
文章讨论了模块2DPCA(two-dimensional principal eomponent anallysis)的人脸识别方法.传统的PCA方法是在特征抽取之前将子图像矩阵转化为图像向量,这样会造成维数增大.二维主成分分析算法(2DPCA)作为模式识别领域的一种重要算法,它直接利用原始二维图像矩阵,生成特征提取所需的图像协方差矩阵,具有较高健壮性.模块2DPCA是2DPCA的推广,模块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,将分块得到的子图像矩阵直接用于构造总体散布矩阵,然后利用总体散布矩阵的特征向量进行图像特征提取.与2DPCA相比,模块2DPCA方法在识别性能上优于PcA.、比2DPCA更具有鲁棒性.最后就模块2DPCA存在的问题进行了讨论. 相似文献
2.
赵深茂 《绵阳师范学院学报》2010,29(5):121-125
提出了对PCA和2DPCA人脸识别方法进行先插值。该方法先对原始图像插值,降低图像的维数,再用PCA和2DPCA方法进行鉴别分析。在ORL人脸库和YALE人脸库上的实验表明,插值后的PCA和2DPCA人脸识别方法可以在低失真的情况下较大的提高效率。 相似文献
3.
基于2DPCA和改进的LDA算法的人脸识别技术 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高人脸识别的准确率,缩短图像特征提取的时间,提出了一种将二维主成分分析（简称2DPCA）与改进的线性鉴别分析（简称LDA）相结合的人脸识别方法。该法首先以图像矩阵为分析对象,直接利用原始图像矩阵构造图像的协方差矩阵。以进行特征提取和2DPCA分析;再采用改进的线性鉴别分析。得到最佳的分类特征,从理论上有效解决了传统的线性鉴别分析在人脸识别中存在的“边缘类”问题：最后．在ORL人脸库上检验了该识别方法的性能。实验结果表明,该方法抽取的鉴别特征有较强的鉴别能力。 相似文献
4.
刘悦婷 《咸阳师范学院学报》2015,(2):49-52
为提高人脸识别率,提出一种小波树和主元分析的人脸识别算法。该算法先利用小波变换公式,在人脸图像上计算出一个小波近似分量,并对该近似分量进行二次小波分解,相应地计算出各小波近似分量;其后对三层分解的小波近似系数进行重新组合,得到新样本集;最后在此样本集上使用主元分析进行人脸识别。ORL和CAS-PEAL-R1人脸库的MATLAB程序仿真实验结果表明,与基于图像矩阵的二维主元分析(2D-PCA)相比较,新方法的人脸识别率为95%,对光照条件、脸部表情变化有良好的鲁棒性。 相似文献
5.
杨飒 《广东教育学院学报》2006,26(3):53-57
应用多尺度小波变换实现数字图像的融合，其融合算法可分为基于像素级和基于区域级两大类．通过对CT图像和MRI图像实现图像融合并对融合后的图像进行定量评价，表明在多尺度小波变换的各种融合算法中，基于小波系数频带方向最大值融合算法能提供更好的可视性和清晰度． 相似文献
6.
研究了基于小波变换的灰度图像不可见水印算法。首先利用伪随机序列对水印信息进行扩频处理,然后在小波变换的高频子带中嵌入水印信息。在提取的过程中,根据嵌入水印的图像与伪随机序列的相关性提取水印信息,由此论述一种基于小波变换的静态图像水印嵌入和提取算法。 相似文献
7.
在研究传统Harris角点检测算法的基础上,结合小波变换的多分辨率特性,提出一种基于小波变换边缘检测与Harris角点检测的多尺度图像配准算法。该算法保持了Harris角点检测算法在图像旋转、缩放或灰度变化时角点提取效果依然良好的优点,改进了其对噪声敏感且不具有尺度不变性的缺点,在不同尺度上有较高稳定性与匹配精准度,抗噪性较强。 相似文献
8.
文章首先对人脸图像做三层小波变换,分析了小波分解后的各个小波子带图像,研究了每一个小波子带单独运用主成份分析方法进行人脸识别的识别率,然后利用Boosting算法中的投票组合原则,组合各小波子带来进行人脸识别,与传统的主成份分析方法相比,具有更高的识别率. 相似文献
9.
图像拼接是指将多个具有重叠区域的图像合成为一张图片,将图像拼接技术应用到医学上将能够更好地辅助医生进行诊断治疗。针对医学图像的特点,在像素匹配的基础上,分析了基于灰度平均值和基于重叠区域渐变等拼接算法。仿真结果表明,像素匹配的算法精度高,且基于重叠区域渐变的拼接算法能得到较好的拼接效果,对医学诊断具有一定的参考意义。 相似文献
10.
提出一种基于小波空间频率的多聚焦图像的融合算法,该方法是在小波多分辨率分析的基础上,采用小波变换后的系数去定义待融合图像中的清晰度测量指标.对于明显的清晰和模糊区域,直接选取清晰区域作为融合后的相应块区域.而对于清晰与模糊的边界区域,采用了基于像素的窗口空间频率的方法进行融合处理.融合结果表明,该方法是可行和高效的,且比其他图像融合方法具有更好的性能. 相似文献
11.
给出了一种基于Gabor小波的人脸识别系统的实现.该方法先利用模板匹配法定位人脸图像的眼睛,然后经过标准化使图像具有相同的基准,其余特征点的搜索采用弹性图匹配方法;特征点的粗略位置根据训练集的人脸结构知识定位,然后使用弹性图簇的数据结构求得特征点的精确位置,当各特征点的精确位置定位后,人脸的Gabor Jets就可求得;样本图像的相似程度可用与人脸特征点对应的GaborJets作度量函数表达. 相似文献
12.
13.
本文提出一种新的实数Gabor变换,实验表明,应用于图像重构时,该实数Gabor变换和陶亮等人提出的实数Gabor变换具有相似的性质和优点。 相似文献
14.
杨鹏 《浙江工贸职业技术学院学报》2016,(1):37-41
传统的边缘检测算法的效果很大程度上取决于阈值的选取,针对这个问题,提出了基于局部最大变化和二维OTSU的边缘检测方法,该方法利用图像局部区域的所有像素灰度值与中心像素灰度值的最大差值来描述图像边缘分布信息,从而得到图像边缘分布信息图,然后利用二维OTSU方法对该边缘分布信息图进行二值化处理得到边缘二值图。利用该边缘二值图,结合车辆的一些先验信息,提出车窗定位算法,并进一步确定驾驶员区域,最后通过在驾驶员区域内检测是否存在满足安全带先验特征的直线来判断驾驶员是否佩戴安全带。实验结果表明,该方法能够准确定位车窗边缘和驾驶员区域,可以应用于安全带的检测,具有一定的实用价值。 相似文献
15.
综述了多小波变换理论的发展及其在图像处理方面的应用,展望了它今后的发展。实验表明多小波方法在信号去噪、图像数据压缩等方面可以取得比单小波更好的效果。 相似文献
16.
张健 《湖州职业技术学院学报》2014,(1):84-87,91
图像分割是一种对不同特征的像素进行聚类的过程,过程中涉及像素的梯度、灰度及邻域特征。由于蚁群算法的离散性、并行性、全局优化性和稳定性等特点,基于蚁群算法提出一种有效的图像分割改进算法。首先通过蚁群改进算法的模糊聚类能力可以分别计算出像素与目标、背景、噪声点、边界点的隶属关系;然后对于蚁群算法循环次数多、计算量较大的问题,设置启发式引导函数和聚类中心,解决传统聚类中运行效率低、初始化敏感度高等缺点;最后引入梯度算子,对目标与背景灰度值相似图像进行分割,对结果进行了进一步的优化。实验表明,应用该改进算法得到的图像分割结果具有较高的准确度和效率。 相似文献
17.
研究目的：利用数字图像测量技术对河流模型实验中的河床地形测晕研究。创新要点：以高质量的图像径向畸变校正为基础,依据多幅图像间 映射换算以及单幅图像灰度信息变换两方面的研究,来提取二维地形信息。研究方法：使用考虑残差的一阶误差传播的最大似然估计方法求解图像与地形坐标的映射变换参数;借助漫反射光照模型,通过适当假设,推导出地形高程与图像灰度、灰度梯度及太阳办向的关系式。重要结论：1．以Devernay基于直线的图像畸变校正方法为基础,通过使用更高精度的Canny边缘检测算子提取图像边缘,黄金分割法和二次插值法相结合的最优化方法求取畸变系数等,可以得到较好的校正效果,求算的畸变系数精度更高,求算过程更快;2．利用图像与地面间的透视投影关系方法求解地形高程小标,均匀并尽可能多地将控制点布置住控制区域内,使计算值更接近实测值,并满足河流演变实验的精度要求;3．通过推导关系式,理论上可以根据图像灰度、灰度梯度、太阳方向向晕算得地形高程。 相似文献
18.
在实时指纹识别系统中,图像增强的效果好坏将影响特征提取及指纹鉴别的识别率．Gabor滤波器应用在指纹图像增强处理时,首先求出局部区域中纹线的主导方向,每个像素点处的方向取为其所在局部区域的方向,然后用投影分析法求每个像素点处的频率,最后用中心频率和中心方向与像素点的方向和频率相同的Gabor滤波对每个像素点进行滤波处理,从而去除图像噪声,达到了增强图像的目的． 相似文献
19.
二元树复数小波变换（DTCWT）分析图像纹理特征,它具有：近似的移动不变性;在二维变换中具有良好的方向选择性、完备重构性、有限冗余性和计算高效性等优点.DTCWT能得到较好的图像纹理特征和具有更好的鲁棒性.在图像有较小位移情况下,基于DTCWT算法的融合结果要比DWT好得多,融合效果较好. 相似文献
20.
舒世昌 《湖南城市学院学报》2003,24(6):54-56
以构造双正交小波的Cohen-Daubechies-Feauveau定理为基础，利用提升方法构造了一组对称双正交9．7小波滤波器．它与JPEG2000中采用的CDF9-7小波压缩性能几乎相同，并且它们两者在图像压缩中可以互相作正变换与逆变换．新9-7小波的计算只需要2个浮点运算和16个整数运算，而CDF97小波需要14个浮点运算，因而它能极大简化和减少图像压缩和视频压缩的运算量． 相似文献