基于Fisher变换的植物叶片图像识别监督LLE算法

提出一种基于Fisher投影的监督LLE方法,应用于植物叶片图像识别中。该方法利用Fisher投影距离取代样本的测地距离,并以此为基础计算样本的权值,加入LLE算法的代价函数中。该方法克服了传统LLE算法无监督学习不适应分类问题的缺陷,在抑制噪声点影响的同时可以更好地挖掘样本的类别信息,提高叶片的分类精度。基于实拍植物叶片图像数据库的实验结果证明,该算法的平均识别率达到92.36%。

基于Fisher变换的Bayes判别方法探索

判别分析是三大多元统计分析方法之一,在许多领域都有广泛的应用。通常认为距离判别、Fisher判别和Bayes判别是三种不同的判别分析方法,本文的研究表明,距离判别与Bayes判别是两种实质的判别方法,前者实际依据的是百分位点或置信区间,后者实际依据的是概率。而著名的Fisher判别,只是依据方差分析的思想,对判别变量进行线性变换,然后用于距离判别,其实不能算是一种实质的判别方法。本文将Fisher变换与Bayes判别结合起来,即先做Fisher变换,再利用概率最大原则做Bayes判别,得到一种新的判别途径,可进一步提高判别效率。理论与实证分析表明,基于Fisher变换的Bayes判别,适用场合广泛,判别效率最高。

基于Fisher变换的多尺度图像识别方法及其车形识别应用

该文提出了一种图像识别方法.该方法首先对识别图像进行多尺度小波分解,把不同尺度的分解结果组织为分解向量,再对分解向量作Fisher变换.在Fisher变换域内依据最小绝对距离(或相对距离)识别图像.该方法主要依据小波分解低频分量进行识别运算,对噪声不敏感;同时识别结果已经融合多尺度的识别运算,故目标图像大小对识别结果影响较弱.实践证明,该方法正确识别率高,鲁棒性强.

结合灰聚簇与Fisher变换的城市快速路交通状态判别

为提高少数据下的城市快速路交通流状态类型判别精度,提出一种结合灰聚簇与Fisher变换(GC-Fisher)的组合方法.选择交通量Q、速度v、占有率O作为基础参数,首先经灰聚簇理论将基础参数数据聚簇为4类,其次对分类后的数据构建训练集,训练GC-Fisher模型,获取每一种交通流状态类型的Fisher变换方式及判别函数,最后选择结合K均值与多分类支持向量机(K-SVM)的组合方法进行比较.结果表明:在数据量较少条件下对交通流状态类型进行判别,GC-Fisher模型判别率为92%,优于K-SVM模型的判别率69%,GC-Fisher组合方法在少数据下能够更好地提高交通流状态类型的判别效果.

一类Wick型随机Fisher方程的白噪声泛函解

本文研究了一类随机偏微分方程———Wick型随机Fisher方程 ,并在Kondratiev分布空间 (S) - 1

一种快速、鲁棒的唇动检测与定位方法

提出了一种利用唇色在彩色空间分布信息和唇在人脸区域的几何分布特性进行快速、鲁棒的唇动检测与定位的方法 .在该方法中 ,首先提出采用有约束的 Fisher变换进行嘴唇图像增强 ;然后利用嘴唇在人脸区域的几何分布特性 ,来提高唇动定位的速度和准确性 ,唇动定位主要利用两种几何分布特性 :(1)利用唇的区域面积和人脸的区域面积比值变化范围不大这一特性自适应确定区分唇色和肤色的阈值 .(2 )利用外唇参数与内唇参数之间有近似线性关系的假设 ,用外唇参数预测内唇参数 ,克服内唇定位经常陷于局部最小、定位不准的缺陷 .实验证明 ,该唇动检测与定位系统无论从速度还是从可靠性、准确性都能满足应用的要求 .

实时视频图像快速唇部检测方法的研究与实现

在视频图像中快速提取完整的嘴唇外形是计算机唇读系统的首要任务之一 ,文中提出了一种综合采用RedExclusion和Fisher变换的唇部检测方法 ,根据肤色模型和运动相关性在视频图像中检测人脸 ,然后在RGB空间内排除红色 ,用 (G ,B)分量作为Fisher变换矢量 ,对人脸下三分之一区域进行唇部图像增强 ,并利用增强后的灰度图像的灰度值呈正态分布这一特性 ,自适应确定肤色和唇色阈值 ,将唇部从背景图像中分割出来。该方法能检测出完整的嘴唇外形 ,且检测速度高 ,对光照、胡须及说话人不敏感。

基于几何特征的人眼精确定位新方法

在定位人脸的基础上,针对人脸各器官的几何结构特征,结合肤色匹配和Fisher线性变换辅助定位人脸对称轴,提出一种人眼精确定位的方法。经实验验证,该方法实时性好,可用于不同背景、光照、旋转和偏转角度等多种复杂条件下的眼睛定位。

一种自动的唇部定位及唇轮廓提取、跟踪方法

实现一种结合 CbCr 颜色空间、Fisher 变换及变形模板的自动唇部定位及唇轮廓提取、跟踪方法.首先在CbCr 空间建立肤色模型进行人脸检测、定位,并由人脸几何特征进行唇部粗定位.然后结合唇色模型进行 Fisher变换使肤、唇色差别明显化,提出根据亮度信息对变换结果预处理后用 Otsu 法进行图像分割,经唇色模型进一步验证后实现唇部精定位.再使用变形模板来进行嘴唇轮廓特征提取,为增强内轮廓定位的鲁棒性,本文提出对经亮度预处理和唇色模型验证得到的口腔区域边缘图进行曲线拟合来实现内轮廓定位.最后,将唇读图像序列中上一帧的唇部定位结果拓展后作为当前帧的预测区域再进行处理来实现唇动跟踪.