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。

累积方向-数量级光流梯度直方图的人体动作识别

为了提高光流信息在人体动作识别系统中应用的效果和效率,提出一种累计方向-数量级光流梯度直方图的人体动作特征表示方法。该方法首先利用Horn-Schunck充流算法计算图像光流,然后将光流矢量按照不同的方向-数量级进行直方图统计,得到单帧图像的方向-数量级的光流梯度直方图,最后将单帧图像的直方图特征在时间维上进行累积来表示整个视频动作的特征。利用该特征在KTH动作视频库上进行动作识别测试,4个场景的混合测试得到了87.5%的平均正确识别率,验证了算法的有效性。

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。

基于复杂融合特征与灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测追踪算法

为了解决当前红外目标检测追踪算法仅依靠单一图像特征对弱小目标增强,使其在背景杂波与噪声干扰严重条件下,难以剔除图像背景中的伪目标像素,导致弱小目标检测与追踪精度不高,提出了基于复杂融合特征与联合灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测与追踪算法。首先,针对红外图像不同特征的背景干扰因素,引入不同方向的腐蚀操作结构元素,设计了分类Top-Hat变换算子,充分抑制背景杂波与噪声,从而将弱小目标从复杂背景中凸显出来;随后,引入方差权重信息熵,构建复杂融合特征,对红外图像进行分割,确定候选目标区域;并基于管道滤波模式,对候选目标区域中的真实弱小目标与伪目标进行筛选,将虚假目标过滤;再考虑弱小目标的强度与纹理特征,基于LBP技术(local binary pattern),设计了灰度-纹理直方图描述子,充分描述红外弱小目标的边缘、线端与角点等鲁棒性特征,较好地保留目标的空域信息,有效剔除图像背景中的伪目标像素;最后,联合均值漂移算法,对红外弱小目标进行精确追踪。实验结果显示:与当前红外目标检测追踪技术相比,在复杂背景干扰条件下,本文算法具有更高的检测精度与更低的追踪误差。

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.

基于灰度和边界方向直方图的医学图像检索

本文研究了采用分级检索的机制,综合利用灰度及形状特征进行基于内容的医学图像检索的方法,该方法克服了灰度直方图不能充分表示空间分布信息的不足。利用边界方向直方图描述形状特征,避开了对图像进行精确分割这一医学图像处理中的难点问题。对CT图像数据库进行的检索实验,验证了该方法具有良好的检索性能。

旋转机械振动故障诊断的灰度-梯度共生矩阵方法

研究了基于灰度-梯度共生矩阵的旋转机械故障诊断方法,利用灰度-梯度共生矩阵直接提取旋转机械振动参数图形中的特征信息,应用人工免疫系统实现旋转机械故障诊断.实验验证该方法可以获得较高的诊断精度,证明了该方法的可行性.

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%。

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。

基于梯度方向一致性和特征分解的红外小目标检测算法

在复杂的海天背景下,现有红外小目标检测算法存在虚警率高的问题,文中深入分析目标和背景的特征差异,首先,提出了一种基于灰度差和梯度方向一致性的方法,增强了小目标并抑制了部分背景杂波,其次,结合特征分解法进一步抑制了锐利边缘背景,最后,采用自适应阈值分离出小目标。实验结果表明,与五种现有算法相比,所提出的检测算法能够在不同复杂场景都有效降低虚警率,大大提升信杂比(SCR)和背景抑制因子(BSF),并且具有良好的鲁棒性。

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.