基于分布结构约束稀疏表示的图像分类方法

为了解决稀疏表示结构信息缺失的问题,从而更加准确地进行图像分类,本文提出一种新的基于结构约束的稀疏表示的图像分类方法。在对图像进行降采样的前提下,提取方向梯度直方图特征后的训练样本上构建稀疏线性编码模型,通过样本间的分布结构信息约束和?1范数最优化求解测试样本的稀疏系数x,利用稀疏系数均值法进行目标的分类识别。基于COREL图像库进行仿真验证,实验证明,基于结构约束稀疏表示的图像分类方法能够获得很好的识别性能,与非结构约束稀疏表示相比本文方法显著提高了图像分类的准确率。     

基于MB-LBP和HOG的掌纹识别

掌纹识别是模式识别及智能信息处理领域的研究热点。针对传统掌纹识别方法易受噪声影响,且旋转鲁棒性差的问题,提出基于分区的多块局部二值模式（MB-LBP）和梯度方向直方图（HOG）的掌纹识别方法。该算法首先利用分区MB-LBP和HOG算法分别提取掌纹的纹理、边缘特征,然后将提取的两种特征通过串联的方式进行融合,最后计算测试图像与训练图像的绝对值距离并利用最近邻分类器得出分类结果。实验对比传统算法（PCA、LBP和HOG）,得到较高的掌纹识别率。因此,将基于分区多块局部二值模式与梯度方向直方图特征进行融合,可提取较完整的掌纹有效信息,对于光照不均匀和有位置变化的掌纹具有一定的健壮性,具有良好的掌纹识别性能。     

基于压缩感知的鲁棒性人脸表情识别

为了有效提高噪声背景下的人脸表情识别性能,提出一种基于压缩感知的鲁棒性人脸表情识别方法.先通过对腐蚀的测试样本表情图像进行稀疏表示,再利用压缩感知理论寻求其最稀疏的解,然后采用求得的最稀疏解信息实现人脸表情的分类.在标准的Cohn-Kanade表情数据库的实验测试结果表明,该方法取得的人脸表情识别性能优于最近邻法、支持向量机以及最近邻子空间法.可见,该方法用于人脸表情识别,识别效果较好,鲁棒性较高.     

基于稀疏表示的低分辨率人脸疲劳表情识别

为了有效提高低分辨率图像的人脸疲劳表情识别性能,提出一种基于稀疏表示的低分辨率人脸疲劳表情的识别方法。首先,采用肯德尔和谐系数可信度分析法构建了低分辨率人脸疲劳表情图像库TIREDFACE。其次,通过图像库中的低分辨率样本疲劳表情图像进行稀疏表示,再利用压缩感知理论寻求低分辨率测试样本的最稀疏解,采用求得的最稀疏解实现低分辨率人脸疲劳表情的分类。在低分辨率人脸视觉特征的疲劳表情图像库TIREDFACE的实验测试结果表明,将该方法用于低分辨人脸疲劳表情识别,性能优于线性法、最近邻法、支持向量机以及最近邻子空间法。可见,该方法用于低分辨率人脸疲劳表情识别时识别效果较好,精确度较高。     

基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别

通过分析Gabor小波和稀疏表示的生物学背景和数学特性,提出一种基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别方法。采用Gabor小波变换对表情图像进行特征提取,建立训练样本Gabor特征的超完备字典,通过稀疏表示模型优化人脸表情图像的特征向量,利用融合识别方法进行多分类器融合识别分类。实验结果表明,该方法能够有效提取表情图像的特征信息,提高表情识别率。     

局部方向梯度幅值与相位差分的人脸识别算法

针对传统人脸识别算法在单训练样本下效果不佳,提出一种局部方向梯度幅值和相位差分相结合的方法（LDGMPD）,首先提取图像的梯度幅值与相位,梯度幅值图像与8个Kirsch模板卷积得到每个子邻域的8个边缘梯度值;然后对相位进行局部差分。局部方向梯度幅值与相位差分仅使用边缘梯度值与相位局部差分值中最大值的方向编码成一个二位八进制数,产生LDGMPD值。再选取结构对比信息对各LDGMPD人脸分块进行加权处理,提取人脸的LDGMPD直方图特征,最后利用最近邻分类器分类识别。在AR和CAS-PEAL-R1共享库上进行实验表明LDGMPD在单样本人脸识别具有较好的效果。     

基于兴趣点多特征融合的物体识别方法

提出一种基于兴趣点多种特征融合的物体识别方法。利用简化的局部二值模式算子去除Harris冗余角点,提取感兴趣区域的3种特征并加权融合特征,在K最近邻(KNN)方法中引进加权因子计算特征距离函数,得到合适的分类器。实验结果表明,该方法能有效提高物体识别的正确率。     

基于形状特征的小波神经网络目标识别方法

利用小波神经网络整合小波分析提取信号局部奇异特征和人工神经网络自适应学习分类的优点,提出了一种基于目标边界形状特征的时频特性可调的小波神经网络识别方法.该方法根据目标边界曲率连续小波变换的模极值在多尺度下幅值及分布情况,确定边界奇异点,利用小波神经网络自动提取、调整奇异点的特征信息并完成分类.实验结果表明,与时频特性固定的小波神经网络,普通人工神经网络和传统的基于Fourier描述子的最近邻分类器相比,时频特性可调的小波神经网络具有更好的分类性能和抗噪能力.     

一种基于HOG-PCA的高效图像分类方法

为了更有效地提高图像分类性能和准确率, 提出一种基于HOG-PCA的高效图像分类方法。首先通过提取方向梯度直方图（HOG）特征并作特征白化, 再随机下采样进行尺度统一, 随后采用主成分分析（PCA）进行特征映射, 最后用最小二阶范数判定进行最近邻分类。实验中, 采用C++, 基于OpenCV和Darwin实现了提出的方法, 并在Pascal 2012数据集上进行测试, 比较了该方法和BOW-SVM方法的准确率和运行性能。实验证明, 提出的方法具有更高的准确率和更好的运行性能。     

一种融合语义距离的最近邻图像标注方法

传统的基于最近邻的图像标注方法效果不佳,主要原因在于提取图像视觉特征时,损失了很多有价值的信息.提出了一种改进的最近邻分类模型.首先利用距离测度学习方法,引入图像的语义类别信息进行训练,生成新的语义距离;然后利用该距离对每一类图像进行聚类,生成多个类内的聚类中心;最后通过计算图像到各个聚类中心的语义距离来构建最近邻分类模型.在构建最近邻分类模型的整个过程中,都使用训练得到的语义距离来计算,这可以有效减少相同图像类内的变动和不同图像类之间的相似所造成的语义鸿沟.在ImageCLEF2012图像标注数据库上进行了实验,将本方法与传统分类模型和最新的方法进行了比较,验证了本方法的有效性.     

结合改进LBP和SRC的高光谱图像分类研究

针对传统局部二值模型（local binary pattern,LBP）提取高光谱图像纹理特征信息量庞大的难题,提出一种基于对称旋转不变等价局部二值模型（symmetrical rotation invariant uniform LBP,SRIULBP）的高光谱图像特征提取方法,以缩减特征维度;针对稀疏表示分类（sparse representation classification,SRC）模型中稀疏字典冗余的缺陷,采用近邻思想,提出最近邻稀疏表示（nearest neighbor SRC,NNSRC）分类方法,实现高光谱图像的高效、高准确度分类。数据实验结合表明,SRIULBP能快速提取图像特征,提出的分类方法不仅在分类精度上优于其他稀疏表示分类算法,并且具有更强的时效性与泛化能力。     

基于正交梯度二值模式的单样本人脸识别

针对传统人脸识别方法在单样本条件下识别效果不佳的问题,提出一种改进的对光照和表情姿态等变化具有较强鲁棒性的梯度脸算法——正交梯度二值模式(OGBP)。首先采用正交梯度二值模式对样本图像进行特征提取,然后将每个方向特征向量串接起来作为用于人脸识别的总体特征向量,最后通过主成分分析(PCA)方法降维并利用最近邻分类器分类识别。在YALE和AR人脸库上进行测试,实验结果表明所提方法简单有效,性能优于原始的梯度脸算法,且对单样本人脸描述具有更好的效果。     

基于修正步态能量图和视角检测的步态识别方法

针对步态识别性能易受视角、着装和携带物品等变化影响的问题,提出了一种基于修正步态能量图和视角检测的步态识别方法。首先,对步态能量图进行修正,降低着装和携带物品的变化对步态识别的影响;接着,基于修正的步态能量图提取熵特征,并依据最近邻准则检测步态序列的视角;最后,在相同视角的数据库下,采用二维主成分分析和二维线性判别分析相结合的方法提取步态特征,并采用最近邻准则进行分类,以降低视角变化对步态识别的影响。通过在CASIA B数据集上进行对比实验,证实所提方法对视角、着装和携带物品等变化的鲁棒性强,平均识别率高。     

小空间占用的快速彩色图像特征抽取方法

为了有效降低已有彩色图像特征抽取算法的空间占用,使得这类算法可以适用于仅有有限计算能力和计算空间的计算环境,提出了一种小空间占用的快速彩色图像特征抽取方法。此方法首先用无迭代双边二维主成分分析方法NIB2DPCA对彩色图像的R、G、B三个通道分别做特征抽取;然后把抽取到的三个特征矩阵重构为一个二维矩阵;接着用NIB2DPCA对此二维矩阵抽取特征得到最终的分类特征矩阵。最后用最近邻分类器验证提出方法的有效性。在CVL和FEI人脸库上的大量实验表明,提出的方法采用两次特征抽取方法对彩色图像的信息进行了有效的压缩从而使计算过程中占用的内存空间减小了两个数量级以上,由此导致了计算时间的缩短,计算速度的提高;而且识别率还有所提高。     

融合双向2DLDA和局部SVD的人脸识别

针对人脸识别中光照、表情、姿态的影响,提出一种融合双向二维线性鉴别分析和局部对称平均的人脸识别新方法。通过双向二维线性鉴别分析对整幅图像进行特征提取,利用局部奇异值分解对称平均提取图像的局部特征。对2种方法提取到的特征利用基于加权欧式距离的最近邻分类器进行融合识别,在ORL人脸库上的实验结果证明了该方法的有效性。     

基于彩色人脸图像的信息融合与识别方法

图像的彩色信息进行图像识别并有效地降低因利用颜色信息所带来的计算量大幅增加问题,提出了一种基于彩色图像的监督近邻保留嵌套的人脸识别方法,通过对图像的彩色信息进行信息融合并利用监督近邻保留嵌套算法来提高人脸识别的效率。首先,采用Gabor变换分别对彩色图像的每个彩色分量图提取Gabor特征;然后采用典型相关分析对所提取的Gabor特征进行特征融合,并采用监督近邻保留嵌套算法对高维彩色图像特征进行降维;最后,采用最近邻分类器对图像进行分类。实验基于XM2VTS和FRAV2D彩色人脸数据库,采用主成分分析、线性判别分析以及监督近邻保留嵌套对基于灰度图像的Gabor特征和基于彩色信息融合的Gabor特征进行降维,其结果说明多信通彩色图像融合技术与监督近邻保留嵌套结合的方法可以显著提高识别系统性能。     

基于四元数小波幅值相位表示及分块投票策略的人脸识别方法*

提出一种基于四元数小波幅值相位表示及分块投票策略的人脸识别方法。该方法首先对人脸图像进行预处理,利用四元数小波变换的四路小波提取多个角度方向的小波系数,并求取四元数幅值和三个相位,将这些幅值和相位特征组合并分成若干子块,对每个子块根据最近邻原则进行分类,对各子块分类结果进行投票以实现人脸图像最终识别。对五个人脸数据库的实验表明,该方法具有较高识别率和对表情及光照变化的鲁棒性。