基于HOG图像处理的滚动轴承故障诊断方法

对于滚动轴承的智能故障诊断问题,文章提出一种基于梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)图像处理的轴承故障诊断方法。首先将传感器采集到的原始时域振动信号经变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)后得到二维图像;再利用HOG数字图像处理算法对上述图像提取特征信息;使用多维尺度分析(multi-dimensional scaling,MDS)方法对特征数据进行降维处理,得到低维空间下的故障特征数据并对故障特征数据添加标签构建数据集,该数据集被划分为训练集和测试集;然后引入遗传算法(genetic algorithm,GA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)中的惩罚因子和核函数关键参数,用训练集进行训练得到最优故障分类模型;最后对测试集的数据进行处理,得到分类结果。对比分析结果表明,该文方法能快速提取轴承故障有效特征,提高故障诊断准确率。

焊缝表面缺陷激光视觉传感HOG-SVM的检测方法

为了实现对焊缝表面缺陷的自动检测与分类,研究一种有效识别焊缝表面缺陷的激光视觉检测方法.通过激光视觉传感器采集焊缝图像并进行预处理,包括图像分割,灰度化,平滑去噪以及焊缝轮廓提取.采用方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)提取焊缝激光条纹轮廓图像的特征向量.其次,基于5折-交叉验证网格搜索方法进行模型参数寻优,最终建立了支持向量机(Support Vector Machine,SVM)智能模型识别与分类焊缝表面缺陷.通过调整焊缝轮廓提取算法、HOG特征维度得到不同特征数据并进行对比、分析焊缝缺陷的识别效果.在相同试验条件下,发现支持向量机比随机森林分类器、K最近邻分类器以及朴素贝叶斯分类器的识别率更高,达到97.86%.基于HOG-SVM的焊缝表面缺陷智能识别方法可有效提高焊缝缺陷(气孔、凹陷、咬边)及无缺陷的分类精度.

An Improved Double-Threshold Method Based on Gradient Histogram

This paper analyzes the characteristics of the output gradient histogram and shortages of several traditional automatic threshold methods in order to segment the gradient image better. Then an improved double\|threshold method is proposed, which is combined with the method of maximum classes variance, estimating\|area method and double\|threshold method. This method can automatically select two different thresholds to segment gradient images. The computer simulation is performed on the traditional methods and this algorithm and proves that this method can get satisfying result.

自监督学习HOG预测辅助任务下的车位检测方法

针对智能车位管理系统中,光照变化、车位遮挡等因素导致车位预测的精度下降、有效性变差的问题,提出一种自监督学习方向梯度直方图(HOG)预测辅助任务下的车位检测方法。首先,设计预测图像遮挡部分HOG特征的自监督学习辅助任务,利用MobileViTBlock(light-weight,general-purpose,and Mobile-friendly Vision Transformer Block)综合图像全局信息,使模型更充分地学习图像的视觉表征,并提高模型的特征提取能力;其次,改进SE(Squeeze-and-Excitation)注意力机制,使模型在更低的计算开销上达到甚至高于原始SE注意力机制的效果;最后,将辅助任务训练的特征提取部分应用于下游的分类任务进行车位状态预测,在PKLot和CNRPark的混合数据集上进行实验。实验结果表明,所提模型在测试集上的准确率达到了97.49%,相较于RepVGG,遮挡预测准确率提高了5.46个百分点,与其他的车位检测算法相比进步较大。

基于MSST及HOG特征提取的雷达辐射源信号识别

针对传统雷达信号识别算法在低信噪比下识别准确率低的问题,提出了基于多重同步压缩(MSST)时频变换及方向梯度直方图(HOG)特征提取的雷达辐射源信号识别算法。所提算法在雷达时域信号短时傅里叶变换(STFT)基础上进行多重同步压缩处理获得信号时频分布图,通过HOG算子对信号时频分布图进行HOG特征提取,将提取的HOG特征通过主成分分析法(PCA)进行降维,将降维后的特征参数送入支持向量机(SVM)对雷达信号进行分类与识别。实验结果表明:所提算法具有较低的复杂度,当信噪比为-8 dB时,仿真实验与半实物仿真实验针对9种典型雷达信号的识别准确率达到90%以上。

基于PCA-HOG的SAR与光学图像配准方法

针对异源遥感图像之间存在的对比度差异较大、存在灰度反转等问题,文章提出了一种基于特征的SAR与光学图像配准方法。文章首先阐述了一种基于相位一致性的图像边缘提取方法,其次介绍了基于主成分分析的图像梯度增强方法,最后提出了一种新型的特征描述方法,将主成分分析技术与方向梯度直方图描述算子相结合进而实现异源图像精细配准。采用所提方法对获取的实际数据进行处理,验证了所提方法的有效性和可行性。

基于高斯混合模型与PCA-HOG的快速运动人体检测

针对传统人体检测系统中由于检测窗口标扫描区域过大,帧的特征维度过高使其在实际应用中内存消耗量大且检测速度慢的情况,提出了改进的运动人体检测方法。该方法利用高斯混合模型进行背景建模剔除掉大部分图像背景,减少了侦测扫描区域,从而在减少负例样本误检率的同时提升了检测速度。同时对处理HOG的高维度,提出了一种基于主成分分析(PCA)降维的梯度方向直方图(HOG)的描述子,即PCA-HOG描述子,它在不降低识别率的前提下,很大程度地提升了侦测窗口的分类速度。实验验证了混合高斯模型与PCA-HOG相结合显著提升了人体检测速度。

改进的HOG和Gabor,LBP性能比较

为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达,提出一种改进的梯度方向直方图(HOG)人脸识别方法.首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取HOG特征;然后将所有网格HOG特征向量进行组合,实现整个人脸特征表达;最后采用最近邻分类器进行识别.另外,比较了该方法与Gabor小波和局部二值模式(LBP)2种著名的人脸局部特征表示方法的优劣.实验结果表明,在调优的HOG参数下,在具有光照和时间环境等复杂变化的FERET人脸库中,较少维数的HOG特征比LBP特征有更好的表现,而且HOG特征提取时间和特征向量维数比Gabor小波方法更具有优势.

基于HOG的酿酒葡萄叶检测

在酿酒葡萄生长状态与病虫害自动监测中,需要在图像中检测出葡萄叶片,通过提取葡萄叶片图像的方向梯度直方图(HOG)特征投入到支持向量机(SVM)分类器中以实现对葡萄叶片的识别;结合多尺度目标定位和均值漂移算法还可以自动确定图像中葡萄叶片的位置。实验结果表明,使用线性核函数训练后的分类器对葡萄叶片和四种常见杂草的识别率达95.5%。该方法对光照和环境变化有较好的鲁棒性,自然条件下成像的叶片图像的葡萄叶片检出率达到了80%以上。

结合SVM分类器与HOG特征提取的行人检测

针对基于方向梯度直方图(HOG)的行人检测方案存在运算量大、实时性差的问题,设计一个内嵌支持向量机(SVM)分类器的HOG特征提取归一化模块,并将其应用于行人检测。提出两级流水线架构,第1级采用16×16像素块扫描,并结合查找表的方式生成HOG,以减少乘法器资源消耗量,第2级将15路并行SVM内嵌到HOG归一化模块中,通过提前启动SVM降低15路SVM乘累加器的位宽。利用面向硬件实现的自动消除检测重复性算法,进一步提高检测准确性。实验结果表明,该方案能够以100 MHz时钟频率运行在Spartan6 FPGA芯片上,每秒可处理47帧SVGA(800×600)分辨率的图像,具有较高的行人检测实时性和准确率。

利用腿部区域HOG特征的行人检测方法

为快速定位车辆前方的行人,提出一种基于腿部感兴趣区域梯度方向直方图(HOG)特征的行人检测方法。将可能存在行人腿部的区域作为感兴趣区域,采用Sobel算子增强腿部垂直边缘特征,并提取梯度方向直方图特征,有效地降低了特征向量的维数;在检测过程中仅扫描可能存在行人腿部的图像下半部分,并在整幅图像的块内计算HOG特征,减少了复杂背景对行人检测干扰,进一步简化了检测过程;基于垂直边缘对称性特征对检测结果进行融合。实验结果表明,该算法能在保持检测率的同时提高检测速度。

基于显著性检测与HOG-NMF特征的快速行人检测方法

行人检测在机器人、驾驶辅助系统和视频监控等领域有广泛的应用,该文提出一种基于显著性检测与方向梯度直方图-非负矩阵分解(Histogram of Oriented Gradient-Non-negative Matrix Factorization,HOG-NMF)特征的快速行人检测方法。采用频谱调谐显著性检测提取显著图,并基于熵值门限进行感兴趣区域的提取;组合非负矩阵分解和方向梯度直方图生成HOG-NMF特征;采用加性交叉核支持向量机方法(Intersection Kernel Support Vector Machine,IKSVM)。该算法显著降低了特征维数,在相同的计算复杂度下明显改善了线性支持向量机的检测率。在INRIA数据库的实验结果表明,该方法对比HOG/线性SVM和HOG/RBF-SVM显著减少了检测时间,并达到了满意的检测率。

HOG在人脸识别中的性能研究

介绍梯度方向直方图(HOG)人脸识别算法,设计基于脸部识别技术人脸库的HOG人脸识别实验,以测试不同HOG参数对人脸识别的影响,从而进行最优参数设置。实验结果表明,HOG特征在行人检测和人脸识别上对梯度方向空间和区间的选择是一致的,不同分块模式对人脸识别的影响与行人检测不同,HOG特征描述子用较少的特征维数就能有效地表达人脸,采用块内标准化方式后,识别性能有大幅度提升。

一种基于HOG-PCA的高效图像分类方法

为了更有效地提高图像分类性能和准确率,提出一种基于HOG-PCA的高效图像分类方法。首先通过提取方向梯度直方图(HOG)特征并作特征白化,再随机下采样进行尺度统一,随后采用主成分分析(PCA)进行特征映射,最后用最小二阶范数判定进行最近邻分类。实验中,采用C++,基于OpenCV和Darwin实现了提出的方法,并在Pascal 2012数据集上进行测试,比较了该方法和BOW-SVM方法的准确率和运行性能。实验证明,提出的方法具有更高的准确率和更好的运行性能。

基于HOG的目标分类特征深度学习模型

为提高低配置计算环境中的视觉目标实时在线分类特征提取的时效性和分类准确率,提出一种新的目标分类特征深度学习模型。根据高时效性要求,选用分类器模型离线深度学习的策略,以节约在线训练时间。针对网络深度受限和高识别率要求,提取图像的局部方向梯度直方图(HOG)特征,构建稀疏自编码器栈对HOG特征进行深层次编码,设计Softmax多分类器对所抽取的特征进行分类。在深度神经网络模型学习过程中,引入最小化各层结构风险和微调全网参数的二阶段最优化策略。利用场景图像库Caltech101和手写数字库MNIST的训练样本与测试样本进行对比实验,结果表明,该模型在局部特征提取方面的时效优于单层卷积神经网络(CNN)模型,分类准确率高于CNN、栈式自编码器等对比模型。

基于感兴趣区域和HOG-MBLBP特征的交通标识检测

交通标识检测中样本类别间的不平衡常常导致分类器的检测性能弱化,为了克服这一问题,该文提出一种基于感兴趣区域和HOG-MBLBP融合特征的交通标识检测方法。首先采用颜色增强技术分割提取出自然背景中交通标识所在的感兴趣区域;然后对标识样本库提取HOG-MBLBP融合特征,并用遗传算法对SVM交叉验证进行参数的优化选取,以此来训练和提升SVM分类器性能;最后将提取的感兴趣区域图像的HOG-MBLBP特征送入训练好的SVM多分类器,进行进一步的精确检测和定位,剔除误检区域。在自建的中国交通标识样本库上进行了实验,结果表明所提方法能达到99.2%的分类准确度,混淆矩阵结果也表明了该方法的优越性。

基于HOG多特征融合与随机森林的人脸识别

针对人脸识别在复杂环境下识别率低的问题,提出了一种基于梯度直方图(HOG)多特征融合与随机森林的人脸识别方法。该方法通过HOG特征描述子对人脸进行特征提取。首先以网格作为采样窗在整个人脸图上进行整体HOG特征的提取,并将人脸图像分成均匀子块,在包含有人脸关键部分的子块中提取局部HOG特征。然后通过二维主成分分析(2DPCA)和线性判别分析(LDA)对整体和局部特征进行降维,并进行特征层融合形成最终分类特征,最后通过随机森林分类器对其进行分类。FERET人脸库、CAS-PEAL-R1人脸库、真实场景人脸库实验表明,该方法对光照具有鲁棒性,且有较高的识别率和较短的识别时间。

基于边缘对称性和HOG的行人检测方法

传统基于HOG特征的行人检测方法存在检测速度慢的问题。为此,提出一种基于边缘对称性和HOG的行人检测方法。利用对称差分提取输入窗口的垂直边缘,根据垂直边缘的对称性快速检测出行人候选区,采用HOG特征和线性支持向量机对行人候选区进行验证。实验结果表明,该方法在保持传统方法检测率的同时,能提高检测速度。

基于后验HOG特征的多姿态行人检测

行人检测是当前计算机视觉领域的挑战性课题之一.本文提出一种基于后验HOG特征的多姿态行人检测方法.首先,统计全部行人样本的梯度特征能量共性信息,对单个行人样本的HOG特征进行加权获得能够表现行人边缘轮廓的后验HOG特征,有效减少复杂背景的影响.其次,利用S-Isomap特征降维方法和K-means聚类方法对不同姿态和视角的行人做子类划分,并针对每一个子类训练子类分类器.最后,根据多个不同姿态的子类分类器输出值,训练等权重加和方式的多姿态-视角集成分类器.不同数据集上的测试结果表明,本文所提利用共性信息获得的后验特征超过了经典HOG和其它典型特征的描述能力.与现有方法相比,通过将所提出的特征与多姿态-视角集成分类器结合,有效地提高了检测精度.

基于HOG和SVM的人体行为仿生识别方法

在研究了人类视觉系统处理机制的基础上,首先利用方向梯度描述符(HOG)建立了图像的鲁棒表示;然后,根据人类视觉系统的并行处理机制和仿生信息学理论,提出了基于HOG+SVM的人体行为仿生识别与分类方法。利用针对识别与分类方法的评价指标对本文方法进行了评价,最后,与目前常用方法进行了比较,结果表明,在针对静态图像中人体行为的分类与识别效果方面,本文方法对差别较大的行为的识别效果好于常用方法,对相似行为的识别效果还有待于进一步提高。