结合形态学的Hough变换虹膜定位改进算法

虹膜定位是在虹膜图像中确定虹膜的内外边界,是虹膜识别过程的首要环节。Hough变换是虹膜定位的经典算法,但对原始图像质量要求高,算法运算时间长。依据人眼图像的灰度特性,结合形态学处理提出一种改进的Hough变换定位新算法。对图像进行灰度二值化运算后进行形态学处理分离出瞳孔,结合Sobel算子边缘检测出瞳孔边界点,通过最小二乘法拟合定位出虹膜内边界;在先验知识和形态学处理的基础上对图像进行Hough变换,定位出虹膜的外边界。实验表明所提出的算法性能比传统Hough变换有较大提高,可用于实际虹膜识别的预处理过程中。     

基于局部奇异值检测的虹膜识别算法

虹膜识别以其唯一性、稳定性和非侵犯性等优点成为生物特征识别中极具发展潜力的身份识别技术;提出一种基于二次样条小波变换的虹膜识别算法;运用紧支撑的二次样条小波对构造的一维灰度信号进行分析,选择适当尺度上的小波变换结果进行量化,构造出二进制特征向量;采用Hamming距离进行移位匹配;最终完成虹膜识别;算法的错误接受率和错误拒绝率都比较低,能够达到较好的识别效果.     

基于分块搜索的虹膜定位算法

针对传统虹膜定位算法识别效果不稳定,鲁棒性低的问题,提出基于分块搜索的虹膜定位算法。首先利用虹膜图像灰度变化差异将虹膜图像转换为二值图像,用基于边缘检测的hough圆检测法粗略定位虹膜内圆,再利用分块搜索二值图像对内圆进行精确定位。之后利用卷积运算粗略定位外圆,再对原图像进行分块搜索,观察截图的灰度直方图中的灰度变化精确定位外圆。将得到的虹膜与传统定位算法得到的虹膜用相同的虹膜识别算法处理,结果表明,该算法定位出的图像识别上效果更明显,并且具有很好的鲁棒性。     

基于小波包分析的虹膜识别研究

虹膜特征提取是虹膜识别中的关键环节.小波方法在提取虹膜特征时未对分解后的高频空间进一步细化分解,而虹膜纹理特征较多地蕴含在高频空间中,因此提取的虹膜特征在表示特征能力上存在不足.针对此类问题,提出一种基于小波包多尺度分解的虹膜识别方法,利用阈值将小波包分解后第二层对角高频子带图调制为虹膜特征码,利用海明距离对特征进行识别.对108类人眼虹膜图像进行特征提取与匹配,分解小波采用sym2小波,共进行5350次特征匹配,正确识别率达到98.5％,在识别性能上优于Boles的小波变换过零点法和Lim的二维Haar小波变换法,仅次于Daugman的二维Gabor方法.     

基于小波包分析的虹膜识别研究

虹膜特征提取是虹膜识别中的关键环节.小波方法在提取虹膜特征时未对分解后的高频空间进一步细化分解,而虹膜纹理特征较多地蕴含在高频空间中,因此提取的虹膜特征在表示特征能力上存在不足.针对此类问题,提出一种基于小波包多尺度分解的虹膜识别方法,利用阈值将小波包分解后第二层对角高频子带图调制为虹膜特征码,利用海明距离对特征进行识别.对108类人眼虹膜图像进行特征提取与匹配,分解小波采用sym2小波,共进行5350次特征匹配,正确识别率达到98.5％,在识别性能上优于Boles的小波变换过零点法和Lim的二维Haar小波变换法,仅次于Daugman的二维Gabor方法.     

基于提升整数小波变换的虹膜识别

提出了一种基于小波提升方案的虹膜识别算法。与传统基于卷积的小波变换方法相比,该方法在特征提取上计算简单,运算速度快,而且实现的是从整数到整数的变换,更有利于虹膜信息的量化。先对虹膜图像进行提升整数小波变换,然后对子图进行量化编码得到特征,采用屏蔽了噪声位的汉明距来进行模式识别。实验结果表明,基于提升整数小波变换的虹膜识别方法在识别率和等错率方面都能达到好的识别效果,在特征提取速度上也得到了较大提升,更能满足实时性的要求。     

基于小波包分解的虹膜识别算法

特征提取是虹膜识别的关键技术;由于虹膜图像具有丰富的纹理,提出了基于小波包分解的虹膜识别算法。小波包分解不仅包含了图像的低频部分而且还保留了高频部分,它能够有效地提取虹膜纹理特征,并按hamming距离对虹膜进行匹配。实验结果表明,该算法具有良好的鲁棒性。     

基于纹理的图像检索

为得到纹理特征提取的合适的算法,首先研究了基于灰度共生矩阵的纹理特征的提取方法,将彩色图像变换灰度图像,然后进行四个方向的纹理特征提取,包括能量、熵、惯性矩、相关量四个向量元素作为纹理特征值,并研究了基于Gabor小波的纹理特征的提取。首先将Gabor小波作为母小波,将图像进行二维的Gabor小波变换,将Gabor小波系数的均值和标准方差作为纹理特征值;将两种方法进行比较,查全率和查准率作为测量标准,实验表明基于Gabor小波变换的纹理特征方法在频域具有比较好的检索效果。     

基于局部小波变换与奇异值分解的虹膜识别算法

虹膜识别以其唯一性、稳定性和非侵犯性等优点成为生物特征识别中极具发展潜力的身份识别技术。文章提出了一种基于局部小波变换和奇异值分解的虹膜识别算法。该算法首先对虹膜图像实行分窗小波分解,并对各窗口的子带图像作筛选处理,然后通过奇异值分解对筛选后的各子带图像作进一步的特征提取和压缩,得到虹膜识别特征。最后利用加权欧氏距离分类器进行识别。基于CASIA虹膜数据库的实验结果表明了该算法的有效性,为虹膜识别提供了一种新途径。     

基于Gabor小波与分形维的人脸情感特征提取

提出一种基于Gabor小波变换与分形维的人脸情感特征提取算法,对包含情感信息的静态灰度图像进行预处理,对表情子区域实行Gabor小波变换,提取情感特征矢量,对人脸兴趣区图像求盒维数和差分分形维数,将经过Gabor小波变换所得的特征矢量和分形维数作为所提取的特征。分析比较了不同测试者7种基本情感的识别效果,实验表明该方法能有效提取与情感变化有关的特征。     

分块小波特征结合BP神经网络的虹膜识别方法

在对虹膜特征提取时,绝大多数方法是直接对虹膜归一化后的增强图像进行某种变换,为降低虹膜特征维度,同时保证识别效率,提出了对归一化虹膜径向折叠分块、环向周期分块再进行haar小波变换的方法,降低了虹膜区域对噪声的敏感性,在减少虹膜特征维度的同时,保证了虹膜有效特征不被中和。为进一步克服虹膜识别中对旋转的敏感性,采用了周期延拓的小波变换方式提取高频信息。最后利用BP（Back Propagation）神经网络的分类方法,将小波变换后的高频信息直接作为分类器的输入,进一步提高了虹膜识别正确率。实验表明,提出的方法特征点数低至120,正确识别率可达到99.48%。     

基于多通道小波滤波的虹膜识别新算法

为克服小波变换过零检测虹膜识别算法对纹理灰度变化敏感的缺点,利用小波变换多通道滤波的特性,提出了一种新的基于Daubechies-4小波的虹膜识别新算法。根据虹膜纹理分布的特征,将虹膜分成10个分析带,对每个分析带采用一个合适尺度的小波滤波,小波变换各个通道的小波系数的均值及标准差作为虹膜的特征值,最后得到虹膜的128位特征编码。特征匹配采用的是加权欧式距离的分类器方法。实验结果表明算法是有效的,取得了高识别率;同时,提出的算法对虹膜图像的尺度、旋转、平移等的变化具有不变性。     

结合小波变换和Log-Gabor滤波的虹膜识别方法

提出了一种将小波变换和Log-Gabor滤波结合起来进行虹膜识别的方法:小波分解后的低频子带包含了虹膜图像的主要信息,而Log-Gabor滤波能有效提取图像的纹理信息.将归一化的虹膜图像进行两层小波分解,再取其低频子带进行Log-Gabor滤波并量化生成虹膜模板,采用汉明距进行快速分类.实验结果验证了本算法具有很好的识别率和等错率.     

一种高精度的虹膜识别算法的实现

该文提出了一种高精度的基于虹膜的身份识别的方法。该方法包括虹膜图像的预处理、虹膜的特征提取和虹膜的匹配与识别三个部分。虹膜图像的预处理包括虹膜图像的定位、归一化、增强和去噪。利用虹膜图像提供的丰富的纹理信息,特征提取采用Daubechies-2小波变换的纹理分析方法。匹配采用k近邻分类器。该算法对光照和噪声不敏感,且具有平移、缩放、旋转不变性。由实验结果表明,本文提出的方法提高了虹膜识别的有效性和准确性,是一种实用的身份识别方法。     

基于小波尺度搜索的虹膜识别方法

利用小波的带通特性和小波变换检测奇异点的原理提取虹膜特征,并在此基础上提出了一种新的搜索合适小波尺度的虹膜识别算法。将虹膜纹理分成8个分析带,对每个分析带进行连续小波变换,取其中32个尺度下的结果量化编码。然后利用Hamming距离进行模式匹配,对每个分析带通过搜索最小的Hamming距离获得合适的尺度。实验结果表明,算法的识别率可达98.15%,同以前提出的算法相比识别性能进一步提高,可用于大规模身份识别系统。     

基于分段Morlet小波变换的植被物候遥感识别方法

本文中作者提出分段Morlet小波变换的方法从遥感数据中识别出地表物候.地表物候是人类了解地球生态系统的必要参数,也是动植物保护、农耕等活动的重要依据.研究发现已有的方法存在物候识别不准确、去除噪声效果差等缺陷,而Morlet小波在周期识别、去除噪声方面表现非常好,因此本文使用Morlet小波变换的方法处理青海湖流域2003-2014年的NDVI数据,发现该方法存在变换后的曲线与原NDVI数据不贴合或物候周期偏移的情况.因此作者提出进一步的改进方法：分段Morlet小波变换,原理是根据NDVI最大值将每个NDVI周期划分成两段,对左右两段分别进行Morlet小波变换并自动选取合适的参数,使物候识别更加合理、准确.作者通过分段Morlet小波变换和最大斜率法提取青海湖流域LSP参数,分析LSP参数的时间变化、空间变化、特别年份等,揭示了青海湖流域物候变化的特点,同时证明基于分段Morlet小波变换的植被物候遥感识别方法在准确性与高效性上都有所提高.     

基于局部小波分形特征的车牌定位研究

提出了一种新的车牌定位算法.车牌定位是车牌识别系统中最为关键的处理之一,分形特征能较好地反映牌照区“粗糙”的特性.首先提取牌照图像灰度图的分形维数,再充分利用小波与分形的密切联系,以二次B-样条小波对车牌局部图像进行小波变换后,提取各个子图的分形维数.这些分形维组成的特征矢量能有效地标示车牌区域和非车牌区域,根据这些局部分形维特征,以改进的BP神经网络作为分类器,有效地实现了车牌的快速准确定位,定位时间在0.7s左右,比同类方法更优.     

小波网络和RBF网络的抗噪语音识别

针对目前在噪音环境下语音识别系统性能较差的问题,利用小波神经网络融合了小波变换良好的时频局域化性质和RBF神经网络具有最佳分类能力和辨识能力等特性。构建了一个用小波基替代RBF网络中激活函数的小波-RBF神经网络结构,并采用全监督训练算法,实现了基于小波-RBF网络的抗噪语音识别系统。实验结果表明该系统比RBF网络具有更好的识别效果,尤其在噪声环境下,具有更强的鲁棒性。     

基于小波变换的图像中维吾尔文字定位

在对维吾尔文字结构特点分析的基础上,研究维吾尔文字在小波变换中的特征,依据这些特征提出基于小波变换的视频图像中维吾尔文字定位的方法。用具有良好的时频局部和变尺度特性的小波分析方法,提取出纹理清晰、具有不同空间分辨率、不同方向的边缘子图像,用数学形态学的方法对提取出的细节图像进行进一步的形态运算,消除噪声,得到最终的文本目标区域。实验表明该方法简单有效,适合于背景较复杂的维吾尔文字定位。