利用局部二值模式和方向梯度直方图融合特征对木材缺陷的支持向量机学习分类

根据木材缺陷类型及视觉特点的不同,将木材缺陷分为6类,加上正常无缺陷木材共分7类;实验将图像样本转化为灰度图后生成680个训练样本数据集和94个测试样本数据集。在分析单一方向梯度直方图(HOG)特征及局部二值模式(LBP)采用不同核函数对木材缺陷分类性能的基础上,提出局部二值模式和方向梯度直方图融合特征对木材缺陷分类。融合特征经主成分分析并降维,利用支持向量机的4种不同核函数分别验证局部二值模式和方向梯度直方图融合特征对木材缺陷分类的性能。结果表明:利用局部二值模式和方向梯度直方图融合特征比单一缺陷特征具有更高效的分类性能;采用线性核函数及高斯核函数对局部二值模式和方向梯度直方图融合特征进行支持向量机分类,分类准确率分别可达98.9%和97.8%,木材缺陷可实现自动检测分类。

基于方向梯度直方图和局部对比度特征的海面背景红外图像分类

在复杂多变的海面环境下,应用红外成像技术对海面中小目标进行搜救时,为有利于后续针对不同场景的目标处理,有必要对采集的原始图像进行分类处理。根据不同的环境条件,将海面红外图像分为五类场景。从两个方面对训练集图像进行特征提取,一个是通过高斯滤波将图像分为基础层和细节层,然后使用改进的方向梯度直方图(HOG)方法提取特征;另一个是提取图像的局部对比度得到局部特征。将提取的特征向量融合并输入到分类器中,使用支持向量机(SVM)对测试集图像进行分类。文章使用了HOG和局部对比度方法(LCM)结合的新特征描述符对海面红外图像的场景进行分类,与其它方法相比,结果表明改进方法的准确率达到96.4%,体现了可行性和有效性。

基于方向梯度直方图和局部二值模式混合特征的水稻病虫害识别方法研究

为解决判定水稻病虫害类型所需样本多、处理设备要求高等问题,以健康水稻及褐斑病、铁甲虫病、稻瘟病水稻为研究对象,基于方向梯度直方图(histograms of oriented gradients,HOG)和局部二值模式(local binary pattern,LBP)加权融合的方法对水稻病虫害图像提取特征,利用支持向量机(support vector machine,SVM)对水稻进行分类识别。结果表明,基于HOG和LBP混合特征的水稻病虫害识别方法在小样本的情况下识别分类正确率为94.2%,优于HOG、LBP及GLCM(gray-level co-occurrence matrix)单一特征描述分类准确率。通过进一步结合多尺度检测对病斑目标定位,该方法所得检出率为90.7%,高于YOLO v3和Fast R-CNN深度学习算法,并获得最短训练时间。本研究在样本量少及处理效率方面具有明显优势,能够满足田间对水稻病虫害分类及检测的农业需求,在今后农业信息化领域具有巨大应用潜能,适用于结合移动设备进行田间交互采集处理。

联合梯度直方图和局部二值模式特征的人体检测

针对采用单一梯度方向直方图(HOG)特征进行人体检测时易受竖直梯度分量干扰的缺点,提出了将分块局部二值模式(LBP)特征加入HOG特征的方法。首先,将检测窗口划分为大小为16×16的不重叠块,以块为单位统计LBP特征直方图,并通过大量实验获得了LBP算子的最佳参数;然后用优化过的插值方式计算HOG特征,将两者组成联合直方图。最后,用线性支持向量机(SVM)通过Bootstrapping的方式训练,得到判别模型。在INRIA人体库上的测试表明,检出率在误检率(FPPW)为10-4时由原始的89%提高到95%,单窗口检测速度由0.625ms提高到0.533ms。本文将纹理特征加入原始描述轮廓的HOG特征中,排除了部分梯度干扰信息造成的误检,提高了检出率。

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。

梯度方向直方图特征的人耳身份识别方法

人耳特征体具有普遍性、唯一性、稳定性和可采集性等作为生物特征识别必备的基本特性,易实现非打扰式识别.研究一类新型的基于梯度方向直方图的人耳身份识别方法,将人耳图像划分为不同子区域,分别提取各子区域梯度方向直方图特征,采用模糊隶属度匹配融合策略获取识别结果.重点讨论了局部遮挡时基于梯度方向直方图特征描述的人耳识别问题,定义并分析了人耳子区域识别贡献率,探讨累计遮挡问题,可为人耳图像有效鉴别子区域的确定提供参考.实验结果表明,基于梯度方向直方图的人耳身份识别方法是可行的与有效的.

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。

基于方向梯度直方图属性空间的局部放电模式识别改进算法

该文提出一种基于方向梯度直方图(HOG)属性空间的局部放电模式识别改进算法,旨在提高特征对样本信息的概括能力,并克服分类器对高维特征的识别局限。首先,构造局部放电脉冲序列分布(PRPS)模式作为识别依据,利用局部细分叠加窗口滑移的迭代算法自动化构建PRPS图像的HOG属性空间;然后,通过线性变换协方差矩阵的方式重构HOG属性空间,使其满足相互独立性;接着,根据属性重要性重新排列空间后,依次增加输入朴素贝叶斯分类器的属性个数,基于分类精度搜索最佳属性子集;最后,按照归约属性的相对重要性进行加权,最终设计出HOG属性选择加权朴素贝叶斯分类器。大量样本测试结果证明,此算法能够达到很高的识别精度,对传统识别算法的优化效果明显,有较好的应用价值。

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。

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.

梯度方向直方图和子流形在目标跟踪中的应用

针对光照、姿态变化等情况下的目标稳定跟踪问题,提出了一种基于梯度方向直方图和子流形的目标跟踪方法。首先对目标区域进行划分,将各子区域的梯度方向直方图组合作为目标初始特征描述;然后通过局部保留投影将初始特征投影到子流形得到低维特征描述。在特征提取过程中使用了积分直方图以提高运算速度。在跟踪阶段,首先使用离线训练方式得到了目标类的子流形空间特征,然后使用子流形空间中特征与训练样本均值的距离作为相似性度量,采用粒子滤波框架进行跟踪。针对目标亮度、尺度、姿态变化以及存在遮挡等复杂条件下的视频跟踪结果验证了所提出方法的有效性和鲁棒性。

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%。

应用Gabor滤波器和局部边缘概率直方图的全局纹理方向性度量

为了构建人机识别纹理方向性模型,提出了一种图像全局纹理方向性的度量算法。首先,设计Gabor滤波器以减小次要方向分量,增强描述纹理的全局方向性分量。然后,构造局部边缘概率直方图,描述纹理方向性的整体分布,定量给出全局方向性度量值。最后,在Tamura纹理模型实验集以及Brodatz纹理图像库上,测试比较了用不同测度算法度量全局纹理方向性的精度。结果显示,在两类纹理图像库上所获得的测试值均与人类视觉感知保持了较高的一致性,其精度比其它算法可高出10%,表明论文所提的全局纹理方向性度量算法可以满足精度要求更高的人机纹理识别模型。

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。

用于人脸识别的相对梯度直方图特征描述

由于方向边缘幅值模式（POEM）在剧烈光照变化情况下无法获得足够的特征描述信息，本文分析了相对梯度幅值图像特点，提出了相对梯度直方图特征描述方法。该方法根据图像的梯度方向对相对梯度幅值图像进行分解、滤波、局部二值模式编码和特征降维，形成了对光照变化，尤其是非均匀光照变化具有健壮性的低维直方图特衙。在FERET和YaleB子集上的人脸识别实验证实：在光照变化较小时，相对梯度直方图特征描述方法与方向边缘幅值模式的性能相当，均显著优于经典的局部二值模式特征；在光照剧烈变化时，前者的识别精度比方向边缘幅值模式至少高5％，性能显著优于方向边缘幅值模式和局部二值模式，展示了相对梯度直方图特征描述方法的有效性和对光照变化的良好健壮性。

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.