基于仿射梯度方向直方图特征的目标识别算法

针对基于传统梯度方向直方图特征的目标识别算法(HOG+SVM)在目标发生仿射变化时识别效果较差的问题,该文提出一种基于仿射梯度方向直方图特征的目标识别算法(AHOG+SVM)。通过提取多尺度金字塔梯度图像的HOG特征,提高了算法的尺度不变性;通过将平面HOG栅格拓展至3维HOG栅格,并根据目标的世界坐标系与图像坐标系的映射关系将3维HOG栅格映射为2维HOG仿射栅格,最后对仿射栅格内的HOG特征进行仿射逆变换,以达到增强算法旋转不变性与错切不变性的目的。多组实验结果表明,该文提出的算法能够解决在目标识别过程中由尺度变化、旋转变化和错切变化(3D视角变化)所造成的识别率较低的问题,性能优于HOG+SVM算法。

基于梯度方向直方图的热核特征提取方法

提出了一种适用于描述非刚性三维模型局部表面结构的特征提取方法,即基于梯度方向直方图的热核特征(HOGHKS)提取方法。该方法首先提取具有等距不变性的三维点热核信号,可以使后续提取的特征向量具有等距不变性和较好的稳定性;然后对热核信号的对数差分值进行梯度方向直方图统计,可以使构造出的特征向量对三维模型的尺度变化具有一定的不变性。该特征在一定程度上解决了HKS特征不具有尺度不变性、SI-HKS特征虽然具有尺度不变性但是需要将热核信号转换到频域进行描述会丢失一部分有效描述信息的问题。实验结果表明,与HKS特征和SI-HKS特征相比,HOG-HKS特征具有更好的检索效果。

基于梯度方向直方图特征和支持向量机的医学影像分类方法

本文阐述了基于内容的图像检索技术的特点,采用梯度方向直方图(HOG)特征来描述图片的边缘特征,利用支持向量机(SVM)对多类别的图片进行分类,并比较了几种核函数对分类效果的影响,指出基于HOG特征和支持向量机的分类方法可以辅助医护人员进行医学影像检索。

基于稳定区域梯度方向直方图的行人检测方法

针对HOG算法采用简单均匀分布的块提取行人特征,导致过多冗余特征和检测效率较低问题,提出一种启发式的块生成算法.首先将待检测窗口划分成多个大小不一且交叉重叠的块,然后根据各个块的梯度方向直方图特征的稳定性对各个块进行排序,最后选取稳定性最高的多个块作为最终HOG算法的特征提取块.实验结果表明,该算法可取得较好的检测效果,并且检测速度得到了进一步的提高.

素描梯度方向直方图用于人脸画像识别

为有效提取人脸画像的轮廓信息,首先提出素描算子,使人脸画像的梯度幅值图像清晰、厚重,由此形成素描梯度方向直方图(S-HOG)描述子。其次优化S-HOG描述子的主要参数,提升S-HOG描述子的图像信息表达能力。针对缺乏实验用人脸刑侦画像库问题,建立了由不同画家完成的多风格人脸画像(MSFS)库,用于模拟人脸刑侦画像库。最后,在MSFS库、人脸观察画像库、PRIP人脸合成画像库上与尺度不变特征转换(SIFT)描述子、统一局部二值模式(ULBP)描述子及HOG描述子进行了比较实验。结果表明:在人脸观察画像库上,提出的S-HOG描述子比SIFT、HOG和ULBP描述子的识别率提高5.14%、3.22%和68.81%。在MSFS库上,分别提高14%、5.5%和26.5%。在PRIP库上,分别提高6.15%、4.06%和9.75%。

融合颜色和梯度方向直方图的粒子滤波跟踪算法

针对基于单一颜色特征的粒子滤波跟踪算法在复杂环境下会导致跟踪失败的问题,提出了一种融合颜色直方图和梯度方向直方图,形成一种新的综合直方图特征的粒子滤波跟踪算法.颜色直方图是对目标在彩色图像中的全局描述,而梯度方向直方图包含了一定的结构信息,两者可以互为补充.实验结果表明,采用综合直方图特征能够在背景颜色干扰导致目标颜色特征鉴别能力丧失的情况下,仍能稳定可靠地跟踪目标,提高了跟踪精度,具有较强的鲁棒性.

基于改进梯度方向直方图的人民币识别(英文)

提出一种基于改进梯度方向直方图和支持向量机分类器的人民币识别方法.利用人民币红外图像中斑马线特征进行真伪识别,通过Fisher准则进行特征块选择实现梯度方向直方图特征的降维.针对斑马线防伪图案进行实验.结果表明,该方法能克服红外图像中的背景干扰和噪声,得到较好鉴伪结果.

基于边缘梯度方向直方图的图像检索

图像检索是计算机视觉研究的热点问题之一。首先对数字图像进行边缘检测;接下来对各个边缘点求其梯度;然后根据各个边缘点的梯度求得边缘梯度方向直方图;最后用街区距离进行相似性度量,实现图像检索。仿真实验表明,本文提出的算法是一种有效的图像检索方法。

一种梯度方向直方图的人耳识别方法

为了提高多姿态人耳的识别准确率,提出了一种结合梯度方向直方图(HOG)特征和监督保局投影的人耳识别方法.人耳图像被划分成重叠的子区域,在每个子区域中计算局部HOG特征.所有的局部HOG特征构造成包含丰富信息的高维向量,高维向量映射到流形空间利用监督保局投影进行鉴别分析,获得强鉴别力的特征.利用最小欧氏分类器进行分类识别.结果表明,本文方法提高了大姿态人耳的识别率.稀疏的子区域表示和局部HOG特征能在一定程度上克服姿态变化造成的对齐误差,对角度变化有很好的鲁棒性.

基于增量主成分分析和共生梯度方向直方图的人体检测

为克服共生梯度方向直方图特征维数过高,提出了使用增量主成分进行维数约简,并对增量主成分分析的初始循环部分做了改进,在INRIA人体图像库上的试验结果表明,该方法是有效的。

基于梯度方向和强度直方图的红外行人检测

由于梯度方向直方图(HOG)特征很难区分与行人具有相似轮廓的物体,并且未能较好利用红外图像中行人轮廓内部的亮度信息。为此,提出一种新的特征——梯度方向和强度直方图(HOGI),将其应用于红外行人检测中。通过支持向量机(SVM)融合多特征的方法,避免多特征串联时维度过高的问题。实验结果表明,与HOG相比,HOGI在不增加特征维度和计算量的情况下,漏报率平均降低50%左右。通过基于滑动窗搜索法对实际红外图像进行检测发现,HOGI+SVM方法比HOG+SVM方法具有更好的检测效果。

非重叠低维度梯度方向直方图

作为衍生于尺度不变特征变换的特征描述,梯度方向直方图(HOG)在人体检测、手势识别、人脸识别、场景分类等方面得到广泛应用.但HOG的特征维数高,导致维数灾难和大计算量.文中发现HOG特征的高维度源自它需在众多重叠块中计算直方图.虽然重叠块机制对特征的鲁棒性有积极作用,但也导致信息冗余.为去除冗余信息并降低特征维数,从直方图归一化入手,提出非重叠式梯度方向直方图.所提方法的维数降低为传统方法的1/3.在人手和人体检测上的实验表明,该方法不仅物体检测速度得到显著提高,检测准确度也得到改善.

基于梯度Gabor直方图特征的表情识别方法

针对传统Gabor特征在表情识别上的局限性,提出一种基于梯度Gabor直方图(GGH)特征的表情识别方法.首先对预处理后的人脸图像进行Gabor特征提取;然后将相同尺度、不同方向的Gabor特征按照梯度方向构造Gabor特征融合图,再对融合图进行分块并计算每个子块的直方图分布,从而构成人脸的GGH特征;最后采用支持向量机对GGH特征进行人脸表情分类.在JAFFE库与Pain Expressions库上进行交叉验证的结果表明,在保证较高识别率时,GGH特征比传统的Gabor特征实时性更高.

方向梯度直方图及其扩展

介绍方向梯度直方图(HOG)及其扩展。结合HOG的计算步骤阐述其内在理念和捕获的主要图像特征,指出其局限性,论述对HOG的重要扩展,包括多尺寸HOG、梯度方向直方图金字塔、分析降维HOG,给出对各扩展使用积分图加速计算的方法以及其他改善方法,从措施、复杂度、维数、思想等方面对各HOG改善方法进行比较,给出HOG未来的研究方向。

分层纹理特征和梯度特征融合的图像分类

为了提高分类检索和识别的准确率,提出了分层纹理特征和梯度特征融合的方法,即分层中心对称局部二值模式(CS-LBP)和梯度方向直方图(HOG)的特征融合方法。首先,对原始图像进行多次CS-LBP特征的提取,得到3层不同的特征图像;然后对特征图像进行大小相等、不重叠分块,分别提取每块CS-LBP特征和HOG特征,形成每一层的特征;再将特征图像的特征进行融合。分别在标准图像库和人脸库上进行仿真,研究结果表明:提出的分层融合方法的分类查准率和识别率比传统方法分别提高了15%和10%。

引入梯度分布特征的图像背景杂波度量

为提高图像背景杂波度量法对目标获取性能的预测精度,本文基于人眼视觉对物体边缘敏感的视觉特性,将区域梯度分布作为新的结构特征,提出了引入梯度分布特征的图像背景杂波度量法。首先,采用梯度方向直方图表征目标结构特征,选用巴氏系数度量图像目标和背景杂波在两个梯度方向直方图的相似性;然后,将基于图像结构相似性度量方法得到的结构相似性信息进行加权;最后采用D.L.Wilson提出的目标获取性能模型作为目标探测概率、虚警概率和搜索时间的预测模型对Search_2数据库中的目标进行了获取性能预测。结果显示,提出的图像杂波度量法提高了目标获取性能模型的预测精度,得到的线性相关系数分别为0.870、0.845、0.897,均方根误差分别为0.0569、0.0469、2.129,与实际观察者获得的一致性较高,且没有明显的野点,预测性能明显优于现有其他杂波度量方法。

基于三维时空直方图特征的人体行为识别

提出一种基于三维时空直方图特征的人体行为识别方法。通过引入时间维度构建三维时空概念,探索时空中梯度方向信息,由梯度方向经过空间中不同的区域形成梯度直方图,获取时空特征矩阵,结合K均值聚类提取时空直方图特征来描述人体行为;采用图像显著性检测算法,获取人体行为轮廓,从轮廓图中提取二维轮廓特征;将获得的特征输入支持向量机进行训练以及人体行为识别。实验结果表明,相比其它特征描述的方法,该方案对人体行为的特征描述更丰富,识别准确率更高。

融合颜色和梯度直方图的免疫粒子滤波算法

针对标准粒子滤波在目标与背景颜色相似和存在遮挡时易出现跟踪丢失的问题,提出一种融合颜色和梯度直方图信息的免疫粒子滤波算法.颜色直方图能对目标进行全局描述,梯度方向直方图含有相应的结构信息,通过融合多特征信息,使得单纯依靠颜色特征不能很好适应环境变化的情况得到了有效改善.同时通过加入免疫粒子算法,提高了粒子的多样性,尤其是在目标被遮挡时,减少了"样贫"的影响.实验结果显示,采用综合直方图特征的改进粒子滤波算法在背景颜色干扰及目标被遮挡时仍能稳定地跟踪目标,具有较强的鲁棒性.

基于规范化特征的月球撞击坑探测方法

提出用多阀值分类和属性形态学对月球图像进行层次性和选择性预处理,使高对比阴阳月牙对和低灰度弱边界椭圆形撞击坑具备基本规范和稳定的Haar和PHOG特征。文中探讨了这些预处理方法对局部区域的小波Haar特征和塔式梯度方向直方图PHOG特征的稳定性的影响与作用,然后研究了AdaBoost和SVM这两种分类算法在月球撞击坑探测中的作用,并研究了将Haar和PHOG特征与AdaBoost和SVM相结合对撞击坑候选区域进行精确和高效定位的集成方法。结果表明利用属性形态学的柔性结构滤波和分类方法的集成应用能够使撞击坑的识别率较传统方法提高2%-5%。

LBP和HOG的分层特征融合的人脸识别

针对LBP描述子提取的纹理特征有限且不能有效地描述图像边缘和方向信息的问题,提出了LBP和HOG的分层特征融合的方法.首先利用LBP算子提取图像的分层纹理谱特征,然后利用HOG算子提取原始图像的边缘特征和基于分层LBP特征的分层HOG特征,最后将分层LBP特征分别与2种HOG边缘特征融合,得到2种不同的多层融合特征.通过在ORL,Yale和GT人脸库上进行实验,比较了15种算法的识别性能,结果证明了文中方法的有效性;相对于传统的经典降维算法、单一的LBP特征提取算法和HOG特征提取算法,该方法的识别率有很大的提高,分别达到99%,99.5%和99.14%.