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%。

使用模糊集合度量方法进行配煤的误差处理

按中华人民共和国国家标准《煤的镜质组反射率测定方法》（GB 6948—86）得到同一类正常配煤m个正常配煤反射率直方图,进而得到一个根据m次测试反射率为n,从0.3%～2.1%按半阶分,得活性组分含量的算术平均值x_n的直方草图。因为含量的算术平均值x_n加和一定不是100%,所以必须修正。修正后,得到一个根据m次测试反射率为n,从0.3%～2.1%按半阶分,得活性组分含量的算术平均值x_n的标准直方图。

基于图像空间的素描效果生成技术

目前大部分非真实感绘制技术都利用各种不同大小及形状的笔画模拟人工绘画的过程,实现起来比较复杂。提出了一种基于图像空间的无笔画的素描效果生成算法,只需将一幅数字图像作为输入,然后对其进行滤波处理,使得处理后的图像在去噪的同时可以消除光照所带来的影响,同时可以将特征像素进行分离;在此基础上再分别进行边缘检测和二值化;最后将边缘检测结果和二值图像相结合,从而得到相应的素描效果。实验结果表明,该算法可以快速有效地生成素描效果,且实现简单。

一种基于TDH的手绘图形方向识别方法

在方向可变的手绘图形识别中,要使用对方向敏感的特征及识别方法,识别图形的方向是一个前提和关键性的问题。提出了一种基于切向直方图TDH特征的手绘图形方向识别方法,利用图形采样点集的局部切方向统计特征TDH描述手绘图形的笔画方向信息,通过TDH旋转匹配确定待识别图形的方向相对于模板图形方向的旋转角度,进而可将二者旋转对齐。在包含7类共52种点军标的手绘图形集上的实验结果表明,基于TDH的方法对超过80%的图形所得的方向识别角度误差在5°以内,识别速度满足交互实时性的要求,验证了本文方法的有效性。

基于面部组件码表的人脸照片库缩减方法

在实际匹配人脸合成画像与照片时,待匹配的照片库是非常庞大的,现有的匹配方法都非常耗时。提出一种基于面部组件码(FCC)表的人脸照片库缩减方法。该方法分为2个阶段:在第1阶段,创建一个面部组件码表库。其中,使用梯度位置方向直方图(GLOH)来描述人脸合成画像的不变特征。在第2阶段,构建缩小后的照片库。本阶段使用待匹配的人脸合成画像的6个面部组件码在FCC表库中检索,将符合条件的FCC表对应的照片来构建缩小后的照片库。方法使用人脸合成画像软件(FACES EDU 4.0)在包含1 119张照片的照片库上进行了实验。实验结果表明:该方法将照片库缩减为原库大小的55.85%,保留目标照片的概率为95.16%。