基于局部频率特征和局部方向特征的虹膜识别算法

描述了一种不同于现有方法的新颖虹膜识别算法,利用多尺度多方向的二维奇对称Gabor滤波器,同时提取虹膜纹理的局部频率特征和局部方向特征.这种方法更全面的描述了虹膜纹理的特征空间,克服了之前的虹膜识别算法只提取局部频率特征或者只提取局部方向特征的局限性.特征匹配采用类似加权市街距离的方法来进行,而且根据眼睑和睫毛的分布特点设计匹配模板,能够最大限度的减少它们对匹配的干扰.与Daugman算法进行对比的实验数据表明,本算法具有非常优越的识别性能.

基于局部方向特征的虹膜识别算法

特征提取和匹配是虹膜识别中的关键部分。本文描述了一种新颖的虹膜特征提取和匹配方法,利用多方向的二维奇对称Gabor小波来提取虹膜纹理的局部方向特征。特征匹配采用类似欧氏距离的方法来进行。同时对每一幅虹膜图像,采用它的眼睑和睫毛以及反光的分布做为匹配模板,能够最大程度的减少它们的干扰。实验结果表明,本算法具有非常好的识别性能。

三维掌纹局部方向特征二进制编码研究

三维掌纹能显著地减少应用过程中潜在的安全隐患,近年来吸引了越来越多的关注.然而,现有的三维掌纹识别方法大多借助人工设计的描述符来进行匹配,这往往需要先验知识.本文提出一种基于学习策略的局部方向特征二进制编码来完成三维掌纹识别.该方法利用形状指数来描述三维掌纹的局部几何特征,并且在形状指数图像上计算Gabor滤波器响应并将响应差值组合起来形成特征向量.提出利用哈希学习模型得到特征映射函数并将响应差值特征向量转换为方向特征二进制编码,并对方向特征二进制编码图采用分块策略形成特征直方图来进行匹配.在香港理工三维掌纹数据库上的实验结果表明,本文方法在识别率上要优于目前流行的其他三维掌纹识别方法,从而验证了本文方法的有效性.

基于局部轮廓方向特征的笔迹鉴别

利用局部结构的概率分布能够体现笔迹特征的思想,提出一种基于局部轮廓方向特征的离线笔迹鉴别方法。使用与窗口中心连通的边缘片段减少笔迹粗细的影响,将边缘点分成32种方向类别从而获取辨别局部轮廓的能力。在此基础上,统计以边缘点为中心的滑动窗口中的方向特征并归一化为局部轮廓方向特征。最后,使用加权Manhattan距离对笔迹特征进行相似性度量。实验表明提出的方法在ICDAR2011笔迹鉴别竞赛的多语言测试数据库上获得了较好的辨别正确率,部分指标超过了目前的先进算法。

一种基于局部HOG特征的运动车辆检测方法

在平均车头时距较小的交通拥挤情景中,针对传统的基于截取完整车辆作为待检区域的方向梯度直方图(HOG)特征匹配方法较难取得准确的待检区域及其漏检率与误检率较高等问题,本文提出一种基于局部HOG特征提取及识别方法。首先采用中值滤波的方式对图像进行预处理,然后在图像中选取特定区域并设置一条虚拟检测线,将此检测线作为感兴趣区域(ROI)来提取灰度图像的局部HOG特征向量,最后采用支持向量机(SVM)对局部HOG特征向量进行模型训练,以及对车辆处于检测线和离开检测线这2种状态进行分类和计数。针对支持向量机的输出结果存在噪声点的问题,使用检测队列和二次确认模块相结合的方法进行过滤,且在选取训练样本时利用车尾阴影来提高检测的灵敏度。该方法与传统的基于车辆整体外观的HOG特征检测方法及其他车辆计数方法相比,具有检测率高、实时性强、灵敏度高的特点,尤其在平均车头时距较小的交通拥挤状况中,检测效果明显优于其他方法。

一种新颖的基于Log-Gabor小波的虹膜识别算法

虹膜识别以其惟一性、稳定性和非侵犯性等优点已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Log-Gabor小波局部频率特征和局部方向特征的虹膜识别算法。该算法首先对虹膜图像实行分块,然后选取n个频率、m个方向的Log-Gabor滤波器对每个子块进行特征提取。最后采用海明距离进行图像匹配,以判决合法性。实验结果表明,该算法识别效果较好。

基于改进的HOG和LBP算法的人脸识别方法研究

人脸识别技术易受光照、表情等因素影响,为充分提取人脸特征信息,提出了融合改进的局部二值模式(LBP)和梯度方向直方图(HOG)方法提取人脸图形纹理、细节特征,利用列方向压缩的2DPCA+PCA算法对人脸的特征空间进行降维处理,使用2DPCA算法降低了特征维度,解决了仅仅使用PCA方法,由于人脸图像特征维度高而造成求解模型复杂的问题,降低了计算规模,提高了运算速度。最后,使用ORL和Yale人脸数据库进行实验。结果表明,基于改进的LBP和HOG融合的特征提取具有一定的互补性,与其它的识别算法相比,该改进的算法识别率有了较大的提高,鲁棒性更强。

一种实时的三维语义地图生成方法

为了提高模块化机械臂分拣作业效率,研究了一种实时三维语义地图生成方法。该方法设计了一种改进的区域增长分割算法提高了分割效率和准确性,通过基于距离阈值的特征匹配方法得到候选模型,采用随机采样一致性(RANSAC)和迭代最近点算法(ICP)生成转变假设并对候选模型进行验证,获取物体位姿信息,保存于XML地图文件中,将其与机械臂末端位姿进行推理分析,得到抓取任务轨迹。实验结果表明,该方法满足作业实时性与准确性的要求。

元明清陶瓷蕉叶纹纹饰的特征

提出一种借助于人工智能的辅助鉴别方法鉴定具有蕉叶纹饰的古陶瓷年代及真伪,利用局部二值模式(LBP)和方向梯度直方图(HOG)技术从古陶瓷图像的蕉叶纹饰中提取古陶瓷的时代特征,通过蕉叶纹局部二值模式纹饰特征和方向梯度直方图纹饰特征的融合实现古陶瓷的智能断代,并采用纹饰相似度衡量古陶瓷的真、伪可能性。以博物馆现有馆藏古陶瓷图像资料为基础进行实验。结果表明:该方法不仅可以完成古瓷器准确断代,而且能够发现蕉叶纹饰的发展规律,从而强有力地辅助专家的断代工作。此外,基于纹饰特征的相似度分析能够对古陶瓷的真伪辨识提供较有力支撑。