Robust Palmprint Recognition Base on Touch-Less Color Palmprint Images Acquired

In order to make the environment of palmprint recognition more flexible and improve the accuracy of touchless palmprint recognition. This paper proposes a robust, touchless, palmprint recognition system which is based on color palmprint images. This system uses skin-color thresholding and hand valley detection algorithm for extracting palmprint. Then, the local binary pattern (LBP) is applied to the palmprint in order to extract the palmprint features. Finally, chi square statistic is used for classification. The experimental results present the equal error rate of 3.7668% and correct recognition rate of 97.0142%. Therefore the results show that this approach is robust and efficient in color palmprint images which are acquired in lighting changes and cluttered background for touch-less palmprint recognition system.

基于混合滤波LBP和PCA的掌纹识别

针对基于局部二值模式(LBP)的掌纹识别易受噪声影响,导致算法鲁棒性下降,提出一种结合混合滤波LBP(HFLBP)和主成分分析(PCA)的特征提取方法。从滤波和特征提取的角度对传统LBP算法进行改进,先对图像进行去噪处理,然后对掌纹图像进行分块,提取LBP直方图特征向量,并通过PCA算法对特征向量进行降维,最后利用欧氏距离匹配。在香港理工大学PolyU图库和PolyU噪声图库上与几种典型算法进行对比实验,实验结果表明,本文算法分别获得最低等误率为1.1405%、4.0101%,有效地提高了识别率和鲁棒性,具有很好的应用前景。

采用均匀局部二元模式及稀疏表示的掌纹识别

针对传统掌纹识别方法易受噪声干扰,且旋转鲁棒性差的问题,提出一种采用均匀局部二元模式(Uniform Local Binary Patterns,ULBP)及稀疏表示的掌纹识别方法。该方法利用善于表达图像纹理特征,且具有良好旋转不变性和抗干扰性的ULBP提取掌纹图像特征;同时考虑到直接对整幅图像进行ULBP处理会丢失局部纹理,采用先对各图像进行分块,再对各块分别进行ULBP处理的特征提取方案。在分类算法的设计上,本文利用掌纹图像库中训练样本的ULBP特征构造过完备字典,通过求解l1范数意义下的最优化问题实现测试样本的稀疏分解,并提出一种基于统计残差平均的稀疏表示分类方法,实现了测试掌纹图像的分类识别。实验结果表明,本文方法不仅具有良好的旋转及噪声鲁棒性,而且总体识别率明显优于基于PCA及2DPCA的传统稀疏表示分类方法,对于包含5 000031 0人的掌纹数据库,识别率分别提高了8.8%和6.8%。

一种用于手势识别的局部均值模式纹理描述子

提出了一种改进的局部二值模式即局部均值模式用于对静态手势进行分类.计算不同分辨率的原始手势图像、非线性光照变化图像、高斯模糊图像和椒盐噪音图像的局部均值模式、局部二值模式和局部角相模式.利用gentle_Adaboost分类算法对这些算子特征进行训练和测试,实现手势分类.文中提出的局部均值模式能充分利用区域内像素灰度值之间相关性和区别性信息进行编码,恰当地描述不同手势的特征,具有简单快速及良好的区分度等特点.实验结果表明:与局部二值模式和局部角相模式相比,局部均值模式算子取得了更高的分类准确度.对于原始图像,该描述子的分类准确度达到95%,同时该模式对非线性光照变化和高斯模糊具有较强鲁棒性.

基于局部线性二值模式的掌纹掌脉融合识别

为了改善图像模糊导致鲁棒性下降这一问题,提出了一种基于掌纹掌脉双模态融合的多生物特征识别方法。对传统的线性二值模式(LBP)方法进行改进,提出了一种新的特征提取方法——局部线性二值模式(LLBP);对掌纹掌脉图像进行分块操作,形成分块局部线性二值模式(BLLBP),并将掌纹和掌脉特征进行融合;利用汉明距离进行匹配。实验图库分别为接触式公用图库和自建Poly U模糊图库以及自建SUT-D模糊图库,并与目前典型方法进行对比实验,结果表明:在三个图库中可分别获得最低等错误率(EER)为1.151 3%,4.516 2%和7.043 9%,充分证明了该方法能够进一步提高身份识别的防伪性、鲁棒性及识别精度,具有可行性。

鲁棒局部二值模式及其在图像检索中的应用

针对基于内容的图像检索中对象描述与图像特征间的语义差异以及检索结果易受外界因素影响的问题,提出一种鲁棒局部二值模式(RLBP)结合二进制引力搜索算法(BGSA)的CBIR方法。利用RLBP算子对需要查询的图像和数据库图像进行特征提取;利用BGSA进行特征选择,使特征选择和特征提取并行运行;提取的特征向量与数据库向量进行相似度测度;通过用户的反馈获得系统的偏好,排在前几名的检索图像即最优匹配结果。在Corel、Brodatz和MIT-Vision这3个公开数据库进行4组实验,研究一般情况、有噪声情况、光照变化情况的检索结果,实验结果表明,与同类方法相比,该方法对光照和噪声的鲁棒性更佳,在平均检索率和召回率方面具有一定优势。

增强LGBP融合广义平均神经网络的鲁棒人脸识别研究

针对人脸识别中由于人脸表情、姿态、尺度等变化而影响识别效果的问题,提出一种融合增强局部Gabor二值模式和广义平均神经网络方法。首先,对归一化的人脸图像进行多方向、多尺度Gabor小波滤波,将生成的Gabor幅值模式分成多个子区域;然后,利用增强局部二值模式对每个子区域进行操作形成特征向量;最后,利用广义神经网络进行识别。在ORL、FERET及LFW上的实验利用错误接受率、错误拒绝率等错误率和时间复杂度评估方法的有效性。实验结果表明,相比其它几种较新的方法,取得了更好的识别效果。

基于图像匹配的古陶瓷身份自动认证方法

针对古陶瓷鉴定证书安全性低和公信度有限的问题,利用古陶瓷表面细节信息的独特性,基于图像识别技术,研究安全性高的古陶瓷身份自动认证方法。登记注册时将古陶瓷表面若干点位的细节信息以图像的形式录入系统;认证时,系统在线采集古陶瓷细节信息,与对应点位注册图像作匹配,并依据所有点位细节信息图像间的匹配结果来对古陶瓷进行认证。为验证方法性能,本文构建了一个古陶瓷细节信息数据库。实验结果表明,本文提出的方法能够实现古陶瓷身份的高精度认证。

一种智能摄像机网络中重叠区域的快速探测方法(英文)

重叠区域探测是构建多摄像机传感网络的一个基本问题。多摄像机协作视觉分析任务中,摄像机必须知道相互位置关系。本文提出了一个基于图像匹配快速重叠探测方法,该方法适用于非标定的摄像机网络。该方法利用关键点的局部图像描述匹配完成重叠区域标定。其中关键点探测使用了最新的SURF(speedup robust feature)算法,该方法适用于实时计算。局部图像描述采用简单易算的LPB统计直方图,该局部图像描述具备光照,旋转不变特征。本文在实际的智能摄像机网络进行了测试,取得了良好的效果。

用于纹理特征提取的改进的成对旋转不变共生局部二值模式算法

针对用于纹理特征提取的成对旋转不变共生局部二值模式(PRICoLBP)算法计算特征维度大、旋转不变性较差、对光照变化敏感的问题,提出一种融合局部纹理信息的改进PRICoLBP算法。首先,分别最大化和最小化图像像素点的二值序列,得到两个邻域像素点的坐标,由中心像素点坐标和得到的邻域像素点坐标计算出共生点对的坐标;其次,利用完备二值模式(CLBP)算法提取图像的每个像素点的纹理信息。在相同分类器下,对Brodatz、Outex(TC10,TC12)、Outex(TC14)、CURe T和KTH_TIPS数据库的分类实验中,所提算法的识别率比PRICoLBP算法分别提高了0.17、0.24、2.65、2.39和2.04个百分点。实验结果表明,所提算法在处理纹理旋转变化、光照条件多样的图像时具有较好的识别效果。

用于DR图像缺陷检测的改进的LBP算法

针对传统LBP(Local Binary Pattern)算法在DR图像缺陷检测中对噪声异常敏感而导致的缺陷识别率低的问题,在已有的韦伯LBP算法(Weber Local Binary Pattern,WLBP)的基础上,提出改进的WALBP(Weber Adapted Local Binary Patterns)算法。WALBP算法保留了WLBP算法最后生成二维直方图的特点,对其所用的LBP算子和Lo G(Laplacian of Gaussian)方法进行了改进。WALBP算法更加有效地描述了DR图像的纹理特征,同时有效解决了WLBP算子在进行缺陷检测时直方图维数较多及分类能力不强的问题。通过对多幅铸件DR图像进行实验分析,结果表明,相对于已有的WLBP算法和传统的LBP算法,WALBP算法在缺陷检测上具有更高的识别率,在缺陷识别技术中具有很高的应用价值。

基于均匀LBP和稀疏编码的人脸识别算法

人脸识别一般都要先对人脸特征做维数约简,再做识别。有些传统的维数约简算法对训练样本的数量有一定的要求,比如对分类比较有效的LDA算法。而现实应用中,数据库往往只能为每个人脸对象提供数量非常有限的图片,甚至是单样本。提出一种基于均匀LBP(Local Binary Pattern)算子和稀疏编码的人脸识别方法,使用少量关键特征代替维数约简过程,解决训练样本稀少的问题。在Stirling人脸库上进行测试,获得较高的识别率和鲁棒性,证实了算法的有效性。

尺度选择完备局部导数模式及其在热轧带钢图像分类中的应用研究

纹理特征提取是纹理分类中最关键的一步,由于成像条件的不可预知,纹理图像中存在旋转、尺度、噪声等各种因素的变化,给纹理分类的研究工作带来了挑战.为了增强纹理特征提取算法对旋转、尺度和噪声变化的鲁棒性,提出尺度选择完备局部导数模式(Scale Selective Completed Local Derivative Pattern,SSCLDP).首先,采用自适应中值滤波器对图像进行降噪处理.其次,采用二维高斯滤波器生成该图像的尺度空间.在每个尺度下使用完备局部导数模式(Completed Local Derivative Pattern,CLDP)提取该图像的旋转不变特征,跨尺度取最大值作为该图像的尺度不变特征.将SSCLDP与同类算法在七个公共纹理数据集和热轧带钢图像数据集上进行了实验,实验结果表明,SSCLDP在纹理图像分类和热轧带钢图像分类上有较好的工程应用价值.

基于层次匹配下多种特征融合的蕾丝花边检索方法

针对基于图像纹理特征的蕾丝花边检索方法效率低下问题,为提高蕾丝花边检索效率,提出一种基于层次匹配下多种特征融合的蕾丝花边检索方法。通过运用图像纹理特征标识图像,利用Canny算子处理纹理图像,得到彩色Canny图像及其灰度梯度共生矩阵GGCM,采用能量、梯度平均、灰度平均、相关等二次统计特征参数描述图像的纹理特征,将上述提取纹理特征结合形状特征和SURF特征进行逐层匹配,实现层次匹配下多种特征的融合,弥补单个匹配方法的不足,同时在蕾丝花边库中验证所提检索方法的正确率。实验结果表明,与其他匹配方法相比,该方法提取的纹理特征具有更强的纹理鉴别能力,能较好地实现蕾丝花边检索,有效地提高了检索方法的速率和准确率。

基于级联特征分类器的行人检测算法

为进一步提升方向梯度直方图-局部二值模式(HOG-LBP)特征融合的行人算法在检测精度以及加快融合后的算法检测速度,提出了一种基于级联特征分类器的行人检测算法。计算样本集的方向梯度共生直方图(CoHOG)特征和鲁棒局部二值模式(RLBP)特征,使用这两种特征训练两种特征弱分类器,并将两种特征融合训练CoHOG-RLBP特征弱分类器。针对算法中存在的特征维数过高导致算法检测速度慢的问题,将各特征分类器以不同数量进行级联,构建一个6级特征弱分类器组成的级联特征分类器实现对行人目标的检测,同时使用soft-NMS算法对输出的检测窗口进行融合。在INRIA行人数据集上进行实验,实验结果表明本文算法有效提高了检测的精度与速度。

基于多方向局部二值模式与稳定特征的虹膜识别

为抑制虹膜图像中的噪声以及有效提取局部纹理的特征,从而提高虹膜识别率,提出了基于多方向局部二值模式与稳定特征的虹膜识别算法。通过多种滤波处理算法,从存在光照及噪声干扰的不稳定状态的虹膜图像中提取足量的虹膜内部特征点作为有效虹膜信息,进而形成虹膜的稳定特征图像。然后基于局部二进制模式,提出多方向局部二值模式提取特征向量,该方法不仅能描述虹膜图像的整体空间信息,而且还能降低特征图像的维度。最后用Hamming距离进行虹膜识别。对CASIA、JLU-6.0等虹膜库进行了识别和评价,实验结果表明:该方法不仅可以保证稳定特征的有效性,而且能有效提取局部纹理特征,具有更高的识别率和鲁棒性。

基于子空间与纹理特征融合的掌纹识别

针对单一描述符无法准确获取有效掌纹特征导致识别率低的问题,提出一种基于子空间与纹理特征融合的掌纹识别方法。利用稳健线性判别分析和局部方向二值模式分别获取掌纹图像的子空间特征和纹理特征;基于加权串联方法实现子空间特征与纹理特征的有效融合;根据融合特征向量间的卡方距离进行匹配识别。在PolyU图库和自建非接触图库上的实验结果表明,识别时间分别为0.3069s和0.3127s,最低等误率分别为0.3440%和1.4922%;与其他方法相比,所提方法在保证实时性的前提下,能够准确提取掌纹图像的有效特征信息,提高系统识别性能。

增强成对旋转不变的共生扩展局部二值模式

目的针对成对旋转不变的共生局部二值模式(PRICoLBP)算法对图像光照、旋转变化鲁棒性较差,且存在特征维度过大的问题,提出了一种可融合多种局部纹理结构信息的有效特征——增强成对旋转不变的共生扩展局部二值模式。方法首先,对图像各像素点的邻域像素点灰度值进行二值量化得到二值编码序列,并不断旋转二值序列得到以不同邻域点作为编码起始点对应的LBP值;然后,分别利用极大、极小LBP值对应的邻域起始编码点和中心像素点确定两个方向矢量,并沿这两个方向矢量在两个不同尺度图像上选取上下文共生点;其次,利用扩展局部二值模式(ELBP)算法的旋转不变均匀描述子来提取上下文共生点对的中心像素灰度级、邻域像素灰度级及径向灰度差异特征间的相关性信息;最后,用上下文共生点对的特征直方图训练卡方核支持向量机,检测纹理图像类别。结果通过对Brodatz、Outex(TC10、TC12)、Outex(TC14)、CUReT、KTH-TIPS和UIUC纹理库的分类实验,改进算法的识别率比原始的PRICoLBP算法识别率分别提高了0.32%、0.57%、5.62%、3.34%、2.1%、4.75%。结论利用像素点LBP特征极值对应的起始编码序列来选取上下共生点对,并用ELBP算法提取共生点对局部纹理信息,故本文方法能更好描述共生点对间的高阶曲率信息及更多局部纹理信息。在具光照、旋转变化的Outex、CUReT、KTH-TIPS纹理库图像分类实验中,所提方法比原始PRICoLBP算法取得了更高的识别率。实验结果表明,改进算法相比于原始算法能在较低的特征维度下对图像光照、旋转变化具有较好的鲁棒性。

融合特征的快速SURF配准算法

目的针对基于SURF特征点的图像配准算法对颜色单一的彩色图像提取的特征点较少及配准时间复杂度高等问题,提出一种基于融合特征的快速SURF(speed up robust features)配准算法。方法该算法首先提取图像的颜色不变量边缘特征和CS-LBP(central symmetry-local binary patterns)纹理特征形成融合特征灰度图,并利用颜色直方图的方差自适应调节融合特征间的权重。其次,在融合特征灰度图上提取SURF(speed up robust features)特征点及描述子。再次,用最近邻匹配法形成粗匹配对,结合改进的快速RANSAC(random sample consensus)算法得到精匹配对。最后,使用最小二乘法求出映射关系用于配准图像。结果本文算法能够在融合特征上提取更稳定的SURF特征点,用该特征点进行配准能提高配准5%精度,且减少时间复杂度15%,实现了对普通场景下图像的快速配准。结论本文算法能提取稳定数量的特征点,提高了精确度与鲁棒性,并通过改进的RANSAC算法提高了执行效率,降低了迭代次数。

应用深度光学应变特征图的人脸活体检测

目的随着人脸识别系统应用的日益广泛,提高身份认证的安全性,提升人脸活体检测的有效性已经成为迫切需要解决的问题。针对活体检测中真实用户的照片存在的人脸欺骗问题,提出一种新的解决照片攻击的人脸活体检测算法。方法利用局部二值模式LBP(local binary pattern)、TV-L1(total variation regularization and the robust L1 norm)光流法、光学应变和深度网络实现的人脸活体检测方法。对原始数据进行预处理得到LBP特征图;对LBP特征图提取光流信息,提高对噪声适应的鲁棒性;计算光流的导数得到图像的光学应变图,以表征相邻两帧之间的微纹理性质的微小移动量;通过卷积神经网络模型(CNN)将每个应变图编码成特征向量,最终将特征向量传递给长短期记忆LSTM(long short term memory)模型进行分类,实现真假人脸的判别。结果实验在两个公开的人脸活体检测数据库上进行,并将本文算法与具有代表性的活体检测算法进行对比。在南京航空航天大学(NUAA)人脸活体检测数据库中,算法精度达到99.79%;在Replay-attack数据库中,算法精度达到98.2%,对比实验的结果证明本文算法对照片攻击的识别更加准确。结论本文提出的针对照片攻击的人脸活体检测算法,融合光学应变图像和深度学习模型的优点,使得人脸活体检测更加准确。