基于Gabor变换的人眼定位方法

提出了一种基于Gabor变换的人眼定位方法,在对图像进行规一化处理以减少光照影响的基础上,利用Gabor变换后的图像在眼睛处的幅值较大的特点,通过投影方法得到人眼的坐标。实验结果表明,该方法能准确地定位眼睛的中心位置,并对表情、姿态和光照的变化有较好的鲁棒性。

基于多尺度Gabor变换的人脸识别算法优化

针对人脸识别中的光照变化和姿态问题,提出首先获取已经过归一化处理的人脸图像(几何尺寸归一化和光照归一化),然后利用多尺度二维环形对称Gabor小波变换对归一化的人脸图像进行特征提取,再用局部二值模式对高维数据进行降维,最后使用直方图交的方法进行人脸相似度判决,从而实现较高识别率的实时人脸识别。实验表明,在FERET、Yale库和自建人脸库中的识别率得到了明显提高。

基于Gabor变换的中文字符特征提取方法研究

针对传统汉字字符特征提取方法的不足,提出了一种基于Gabor变换,对图像纹理特征的方向性敏感的字符特征提取方法。先将灰度字体图像进行二值化、归一化处理,再利用Gabor滤波器进行滤波,获取图像的内部纹理特征和边缘信息,进而从不同方向进行特征提取。实验证明利用gabor变换计算中文字符图像的笔画方向特征,对中文字符具有较好的分类效果。

标准时频变换探讨

为了整合Gabor变换、小波变换和S变换,本文给出标准时频变换(NTFT)的简单定义和典型表达形式,并介绍了标准窗的概念;指出标准Gabor变换和标准小波变换是NTFT的2类特殊表现形式。NTFT的主要功能是时频分析、时频滤波和信号预测,指明这3种功能的数学基础,其中着重介绍了从信号的NTFT中直接提取(或估计)简谐或准简谐项的无为方法;并论述了广义S变换与NTFT的异同。

图像检索中纹理特征提取的研究

为了提高图像检索中纹理特征提取的效率,提出了Gabor小波变换并进行高斯归一化 的综合方法,实现了纹理特征的提取,并和其他方法做了对比实验.实验证明,该方法可以提高效率 6.5个百分点,有很强的实用性.