基于吸引模式的局部二阶梯度轮廓人脸识别算法

针对现有LDP类算法在特征提取有效性和特征编码稳定性之间难以平衡的问题,提出一种吸引局部二阶梯度轮廓（ALSGC）模式,以提升人脸识别性能。首先,利用Kirsch算子计算人脸的邻域边缘响应图;其次,引入吸引描述子,参考边缘响应图的局部、全局平均灰度值和邻域中心灰度值完成局部吸引模式编码;再次,遍历整幅图像,得到人脸ALSGC特征图并对ALSGC特征图分块分别计算,得到各个分块中不同模式的统计直方图;最后,级联所有分块的统计直方图后生成对应的特征向量,以支持向量机完成分类识别。所提算法克服了LBP、LDP、LDN等算法提取一阶特征有效性的不足,以及DLDP、CSLDP、GCSLDP等算法提取的二阶特征对表情、姿态、饰物遮挡、光照、随机噪声等变化敏感的缺点,较好地实现了特征提取有效性与特征编码稳定性的平衡,兼顾了识别率和稳健性。     

基于Sobel的多方向算子模板边缘检测算法

针对传统Sobel算子存在的边缘检测方向性不强及提取边缘较粗等问题,提出了一种改进的多方向算子模板的边缘检测算法。算法增加了22.5°,45°,67.5°,112.5°,135°和157.5°六个方向算子模板,能够较好地检测出图像不同的方向边缘。模板权值根据中心像素点到邻域像素的距离及方向夹角的大小进行设定,充分考虑到了邻域内像素对中心点方向梯度的贡献大小;算法对梯度图像采用了改进的非极大值抑制方法进行细化,得到了较细的图像边缘。实验结果表明,与传统Sobel算法相比,该算法提取的边缘图像具有边缘方向性强且边缘较细的优点,具有较高的应用价值。     

基于Sobel算子的改进边缘检测算法

提出了一种基于Sobel算子改进的边缘检测算法。该算法在传统Sobel算子模板基础上增加了45°方向和135°方向两个模板,提高了边缘定位的精度。在计算图像梯度时结合了方向拆分法,将每个方向梯度与两个子方向半个模板对应的像素点之和分别求比值,选择最大者作为该方向的梯度值,然后将四个方向梯度的最大值作为窗口中心点的梯度,最后对梯度图像进行阈值分割和细化,得到边缘图像。实验证明,算法获取的图像边缘与传统Sobel算法相比,具有定位准确、图像边缘较细的优点。     

融合局部纹理和形状特征的人脸表情识别

针对局部二值模式(LBP)、中心对称局部二值模式(CS-LBP)和梯度方向直方图(HOG)的不足进行改进,该文提出中心对称局部平滑二值模式(CS-LSBP)和绝对梯度方向直方图(HOAG),并提出一种融合局部纹理特征和局部形状特征的人脸表情识别方法。该方法首先采用CS-LSBP算子和HOAG算子分别提取人脸表情图像的局部纹理特征和局部形状特征,然后使用典型线性分析法(CCA)进行特征融合,最后利用支持向量机(SVM)进行表情分类。在JAFFE人脸表情库和Cohn-Kanade(CK)人脸表情库上的实验结果表明,改进的特征提取方法能更加完整、精确地提取图像的细节信息,基于CCA的特征融合方法能充分发挥特征的表征能力,该文所提人脸表情识别方法取得了较好的分类识别效果。     

基于ILDP的噪声鲁棒人脸识别

针对局部方向模式(LDP)采样不充分和对噪声敏感的缺点,提出了一种改进的LDP(ILDP)人脸描述方法,利用局部井型邻域的梯度信息描述人脸特征。首先,将中心像素的井型邻域根据采样半径分成两个3×3的子邻域,每个子邻域包含按照原来相对位置排列的8个像素;然后,将两个子邻域与Kirsch模板卷积分别得到两组边缘梯度值,ILDP仅使用两组梯度值中各自最大值的方向编码成一个二位八进制数,产生ILDP码;最后,在人脸描述阶段将人脸图像进行分块并把每块转换成ILDP图,再对ILDP图进行直方图统计,将所有子块的直方图连接生成人脸特征。实验结果表明,ILDP比其它同类基于局部纹理特征的单一人脸描述器在对抗随机噪声方面更具鲁棒性。     

空间科学实验中三维立体目标显微信息获取技术

特征提取是面部表情分类识别的研究重点。针对原始局部方向模式(Local Directional Pattern, LDP)特征提取速率缓慢的问题, 对LDP的编码方案进行改进, 设计了nLDP(new Local Directional Pattern)算子。选择Kirsch算子的 4个方向模板来获取边缘响应值, 然后将正的边缘响应置为1, 负的边缘响应置为0, 从而获得nLDP特征表示, 最后采用支持向量机(SVM)对表情进行识别。实验结果验证了提出的nLDP算子在保证表情识别准确率的同时, 有效地提高了表情识别的速率。     

一种改进的LDP面部表情特征提取方法

特征提取是面部表情分类识别的研究重点.针对原始局部方向模式(Local Directional Pattern,LDP)特征提取速率缓慢的问题,对LDP的编码方案进行改进,设计了nLDP (new Local Directional Pattern)算子.选择Kirsch算子的4个方向模板来获取边缘响应值,然后将正的边缘响应置为1,负的边缘响应置为0,从而获得nLDP特征表示,最后采用支持向量机(SVM)对表情进行识别.实验结果验证了提出的nLDP算子在保证表情识别准确率的同时,有效地提高了表情识别的速率.     

基于子模式的人脸局部遮挡智能识别方法

为了提升局部遮挡情况下人脸的识别效率和精度，提出一种基于子模式的人脸局部遮挡智能识别方法。利用自适应小波变换方法多尺度分解人脸图像，基于此，引入小波模极大值算法和Canny算子，有效提取图像边缘特征；引入局部方向纹理模式算子，经过计算获取各个子模式特征值，同时采用边缘返回值确定计算人脸图像纹理特征时的权重分配，将梯度和纹理信息进行融合，实现人脸局部遮挡智能识别。实验结果表明，所提方法的遮挡人脸误识率始终低于0.2%,当遮挡率为25%时，所提方法的人脸识别率仍可达94%,可以为人脸识别的深入研究提供依据。     

基于SIFT-GMLBP的机器人视觉图像特征提取算法

为了改善环境变化较大时机器人在对图像特征提取效果欠佳的问题,对局部二值模式(LBP)进行了改进,根据图像中心像素点邻域之间的相互关系划分网格进行编码,提出了SIFT-MLBP相结合的图像特征提取算法。使用SIFT算法得到图像特征的关键点后,以区域中每个像素点为中心构建网格化结构,计算之间的相邻象素的局部差异,并对对比度不同的像素编码分配权重。结合Gabor变换对基于模式的特征向量进行提取,建立SIFT-GMLBP特征向量,采用原补码互相映射的方式降低特征向量维数。实验证明,SIFT-GMLBP算法具有良好的特征匹配效果,匹配正确率达到95%以上,运行时间降低0.05S。该方法对外部环境的变化具有较强的鲁棒性,能够提高移动机器人在复杂环境中对图像识别的速度和精度。     

基于方向比重特征的维吾尔文笔迹鉴别方法

笔迹鉴别是一种有效的身份鉴别方法。作者针对维吾尔文文字书写特点提出了一种文本无关的笔迹鉴别方法,该方法采用递推方式,首先,以边缘图像为基础,利用8邻域像素点,计算边缘像素点四维方上的方向比重;然后,获取微切分窗口内所有的边缘像素点的方向比重;最后,求得窗口中书写笔迹的方向比重,并以此作为特征结构进行笔迹鉴别。实验不但改进了笔迹图像预处理,而且根据特征结构的特点,在加权卡方距离度量度量方法上进行笔迹密度再加权计算。结果表明,该方法提高了鉴别效果,有很强的实用性。     

论训练样本集结构和稀疏表示分类算法的关系

近年来,基于表示法的人脸识别技术主要都集中在约束条件和字典学习.很少有研究用样本数据特征来确定基于表示分类算法的性能.本文定义了结构离散度,表示样本集的结构特征.实验结果表明,具有较高的结构离散度的集合能让一个分类算法获得更高的识别率.     

有限自然码非接触光电字符识别

本文讨论了实现对有限点陈显示的图案和字符进行超视频跟踪,识别和显示的方法,利用有限自然码方法和微处理器系统实现数字显示字符或图案和字符进行超视频跟踪,识别和显示的方法,利用有限自然码方法和微处理器系统实现数字显示字符或图案的快速识别和同步跟踪显示,识别和显示速度高于1/300s。可便携,系统无须固定的识别样本,具有自学习功能,可以识别ASCⅡ字符集及任意32点阵组成的简单图像。本文对有限自然码非接触光电字符识别方法的原理和有关技术进行了讨论,该方法已应用到室外IC卡电话机等设备的非接触检测中。     

实用人脸识别系统的本征脸法实现

将人脸模式的多个样本作为子模式,并将较多的人脸模式部分相交地分组,以减小计算量和便于识别系统的扩展．在结合方法上采用基于贝叶斯理论的和结合规则．使用ORL和AR人脸图像库的人脸识别实验表明,本征脸法在采用多样本训练后,获得了较高的识别率和较短的识别时间;分组训练使识别系统可采用分布并行计算,从而减少训练时间,同时使系统在增加新人脸模式时便于扩展．     

步态识别在智能视频监控系统中的应用前景

步态识别是生物特征识别技术的新领域,它具有可远距离获取、非接触性和非侵犯性、难以隐藏等优点,在未来智能视频监控系统中的应用前景广阔。重点介绍了步态识别技术的最新研究工作,涵盖了基于步态的性别识别、基于步态的年龄识别以及多视角步态识别等前沿技术,并对步态识别的未来发展趋势作了展望。     

人脸识别方法研究

首先介绍了计算机人脸识别的4类主要方法，然后重点介绍了基于本征脸法的人脸识别技术的基本原理和实现步骤，最后通过实验比较了各类方法的识别率，总结出各种方法的优缺点，并对未来的识别技术进行了展望。     

浅谈人工智能在融媒体业务生产中的应用发展

近年来,随着IT技术和互联网的发展,人工智能AI(Artificial Intelligence)技术在广电行业得到广泛应用。文章基于融媒体环境下人工智能技术的应用与发展进行了探讨,分析人工智能技术如何推动生产效率提高以及智能机器人书写稿件、智能人脸识别、智能语音语义识别、智能化的OCR识别、自动播出等方面的应用与发展。     

基于场景的目标综合识别

多部异构传感器在出现高冲突情况下的属性融合上往往得到与事实不符的结果。通过对机载平台常用的目标属性识别手段及其识别能力的分析,给出了机载平台工作场景分类、识别融合架构、识别准则,以及基于不同场景的识别流程,较好地解决了平台异构传感器在高冲突情况下的属性融合中出现的问题。     

基于模糊模式和BP算法的手写数字识别

通过对多种手写数字识别算法的研究和分析，提出了一种基于模糊模式识别和BP神经网络寸亏写数字进行识别的新算法。首先应用BP神经网络对手写数字样本进行学习，然后再结合模糊模式识别的思想进行手写数字识别。实验证明：该算法与传统的手写数字识别算法相比，识别率明显提高。经过推广，该算法可应用于汉字识别、人脸识别等领域。     

四声模糊识别方法

本文给出一种快速模糊声调识别方法，用一电平削波、降低采样率和线性插值等形成快速基音提取，应用模糊集合旦论，构成隶属函数对四声进行模式分类。方法具有简便、可靠、快速实时性和容差性等特点。     

汉语数字耳语音识别研究

耳语音识别可应用于国家安全的某些特殊需要。运用双门限法对语音样本进行端点检测,通过实验分别找出短时能量、短时过零率的高低门限4个参数的最佳取值。深入分析研究参数的抗噪问题,在MFCC参数中引入短时能量、一阶差分、二阶差分等参数,增强MFCC的抗噪性。研究表明,在隐马尔可夫模型中,MFCC和LPCC联合运用讨论识别效果要远优于独立参数。