高斯核方向导数和RILPQ融合的人脸表情识别

针对人脸表情识别中特征提取出纹理信息粗糙、边缘轮廓不清的问题,论文提出了一种基于高斯核方向导数与RILPQ相结合图像特征提取方法。在RILPQ算法中引入高斯核多方向导数形成滤波器,在支持向量机中进行表情分类,将算法应用于JAFFE数据集表情数据集。实验结果为在滤波窗口半径为11像素,论文算法识别率最优,并高于LPQ算法、RLPQ算法识别率。同时也证明,高斯窗窗口半径和滤波方向对算法的表情识别率有影响。

基于图元旋转不变性和相位统计信息的LBP算法在纹理分类中的研究

传统的LBP算法缺少对图元的相位分析,因此不能较好地区分由图元旋转形成的同类纹理图像.文中提出了一种融合图元旋转不变性和相位统计信息的纹理分析算法.新算法利用图元旋转不变性的等价类约简纹理特征,减小纹理旋转带来的分类误差,然后利用图元的统计相位特征进一步划分纹理图像分类集,进而解决由旋转不变性带来的欠分类问题.该算法选用均值漂移作为纹理分类工具,并采用Brodatz纹理库作测试.与传统的WTGGD、LBP等算法相比,分类效果有显著的改善.

基于尺度不变特征转换与局部相位量化结合的人脸识别

提出尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)和局部相位量化(local phase quantization,LPQ)相结合的人脸图像识别算法.利用SIFT算法检测两幅人脸图像特征点,得到两幅图像的特征点集合;计算特征点邻域的LPQ特征,并将特征点邻域的集合表述为LPQ直方图序列,作为人脸图像的描述算法;采用特征点邻域距离比值进行匹配判定.实验表明在ORL标准人脸数据库上,该方法具有较高的识别率.

基于NSST和RI-LPQ的纹理图像检索

针对采用单一方法提取图像特征时检索率不高的问题,结合非下采样剪切波变换(NSST)统计特征和旋转不变的局部相位量化(RI-LPQ)原理,提出一种纹理图像检索方法。非下采样剪切波不仅具有方向选择性及平移不变性,而且可以对图像进行有效的稀疏表示,与传统小波相比,可有效捕捉图像的边缘轮廓等纹理信息,与非下采样轮廓波相比,具有更高的计算效率。利用广义高斯分布函数对图像NSST高频子带系数的统计特征进行分析,RI-LPQ描述算子直接提取图像特征,采用具有权重系数的相似性测度公式对Brodatz图像库进行纹理图像检索。实验结果表明,与传统小波和轮廓波的方法相比,NSST统计特征方法的平均检索率分别提高4.77%和1.44%,纹理图像检索方法的平均检索率分别提高7.36%和1.98%。