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多角度迹线抽样特征提取算法及其在人脸识别中的应用研究

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多角度迹线抽样特征提取算法及其在人脸识别中的应用研究

作者：沈涛东华理工大学

学位级别：硕士

人脸识别技术是计算机视觉等领域内的研究热点之一,其分类识别的主要依据是提取出能准确反映人脸信息的特征。目前在理想环境下,人脸识别技术已经很成熟了,但是在现实情况下,人脸识别效果还有较大的提升空间,其主要影响因素是光照、表... 详细信息

人脸识别技术是计算机视觉等领域内的研究热点之一,其分类识别的主要依据是提取出能准确反映人脸信息的特征。目前在理想环境下,人脸识别技术已经很成熟了,但是在现实情况下,人脸识别效果还有较大的提升空间,其主要影响因素是光照、表情、遮挡以及多尺度等问题,尤其是对于实际应用场合中距离远、运动等客观因素造成的模糊人脸的识别,其效果更不理想。特征提取是人脸识别过程中最关键的环节,一个好的特征提取方法在很大程度上决定了人脸识别的准确率。本文针对非理想环境下人脸识别存在的问题以及模糊人脸识别率较低的情况,深入分析了现有的人脸特征提取方法,在Trace变换的基础上提出了多角度迹线融合特征提取方法。本文的主要贡献如下:1.提出了一种多角度迹线局部梯度模式特征提取方法,该方法利用局部梯度代替像素的方式对图像进行特征提取,不仅改变了局部梯度模式的特征提取方式,使其在图像的迹线上从头到尾“有序”的选取采样点,并进行8位二进制编码,同时还引入图像旋转思想,图像每旋转一个角度,提取一组特征信息,最终提取到“有序”排列的“全局结构性”特征,增强了对图像特征空间结构性的表达能力以及旋转不变性。2.针对梯度局部二值模式仅限于图像局部纹理特征提取的情况,提出了一种多角度迹线梯度局部二值模式特征提取方法,使其能够提取到具有全局结构性的人脸图像特征。该方法不仅改进了梯度局部二值模式特征的提取方式,同时还引入Trace变换中图像旋转的思想,图像每旋转一个角度,提取一组特征信息。3.提出了一种多角度迹线HOG特征提取方法,该方法改变了原始HOG特征的特征提取方式,使其在每条迹线上进行HOG特征编码,提取出每条迹线上的纹理信息,同样也结合Trace变换中图像旋转的思想,提取出具有全局结构性的人脸特征信息。综上所述,本文提出的多角度迹线融合特征提取方法具有很强的泛化能力,它可以适用于多种特征。同时在标准人脸数据库中的实验表明,本文方法相对于Trace变换方法、LBP方法和HOG方法来说取得了更高的识别率,在模糊人脸数据库中更是比传统卷积神经网络方法要好。并且从实验结果可以看出,本文提出的多角度迹线融合特征提取方法在人脸识别领域内具有较强的实际应用前景。

关键词：人脸识别特征提取局部梯度模式梯度局部二值模式 HOG特征

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关于ATM机隔间内尾随检测算法的研究

关于ATM机隔间内尾随检测算法的研究

作者：朱志磊浙江工业大学

学位级别：硕士

ATM机隔间内尾随检测是智能视频监控系统的一个具体应用,它是一种能够将事后分析变成事前预警和事中报警的模式,具有实际的研究意义和应用价值。本文综述了尾随检测相关技术的研究现状,分析了影响尾随检测准确性的几个难点,设计了一种对... 详细信息

ATM机隔间内尾随检测是智能视频监控系统的一个具体应用,它是一种能够将事后分析变成事前预警和事中报警的模式,具有实际的研究意义和应用价值。本文综述了尾随检测相关技术的研究现状,分析了影响尾随检测准确性的几个难点,设计了一种对ATM机隔间内尾随事件进行检测的算法,通过测试验证了算法的可行性和准确性。主要完成的研究内容如下:1.使用差值平均的方法提取阈值图像,改进了Surendra背景更新算法中使用的固定阈值。根据对图像求平均能在一定程度上减少噪声的原理,计算动态阈值。对视频序列中一段时间内的所有帧图像采用相邻帧差法求差分图像,然后再利用本文指出的求差分均值图像的表达式对所有差分图像求平均,最后得到的平均图像就是阈值图像。2.利用局部梯度模式特征和二值化方向梯度直方图特征,实现对人的头肩部位进行检测。本文使用两种新的局部变换特征对人的头肩部位进行检测。其中一种为局部梯度模式,它不是直接利用邻域内像素的灰度值信息,而是利用梯度信息,这样更能对纹理信息进行描述。另外一种是二值化方向梯度直方图,而每个块(block)对应的二值化方向梯度直方图特征值都是一个8位的二进制数,这样特征的维数降低许多,利于算法进行实时处理。3.采用特征置信度的方法对训练后的两种特征分类器进行评价选择,实现最终根据哪个特征分类器对目标进行识别。本文利用支持向量机对样本的局部梯度模式特征和二值化方向梯度直方图特征分别进行学习训练,得出两个特征分类器,最后提出使用特征置信度的方法来决定使用哪个特征分类器进行目标的最终识别。经过测试验证,本文的方法切实可行。

关键词：尾随检测阈值图像局部梯度模式二值化方向梯度直方图特征置信度

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基于局部二值模式的布匹瑕疵检测研究

基于局部二值模式的布匹瑕疵检测研究

作者：李欣河南理工大学

学位级别：硕士

作为一种简单有效的纹理描述方法,近年来,局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)得到研究者广泛和深入的研究,并在多个领域得到广泛应用。本文针对布匹瑕疵检测,对LBP展开研究,重点研究LBP及其扩展算子在布匹瑕疵检测中存在的问题,... 详细信息

作为一种简单有效的纹理描述方法,近年来,局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)得到研究者广泛和深入的研究,并在多个领域得到广泛应用。本文针对布匹瑕疵检测,对LBP展开研究,重点研究LBP及其扩展算子在布匹瑕疵检测中存在的问题,并针对不同问题给出了相应的解决方案。论文主要研究内容如下:(1)在介绍布匹瑕疵检测技术发展的基础上,从纹理分类、人脸识别、图像检索和图像检测四个方面对LBP及其扩展算子进行总结,并详细介绍了利用LBP算子进行布匹瑕疵检测的过程。(2)针对基本LBP算子由于维数过高、易受噪声影响而出现的检测率低等问题,提出了基于算术均值滤波的CS-LBPV(Center-Symmetric Local Binary Patterns Variance)算子。与基本LBP算子相比,该算子通过算术均值滤波有效去除噪声对特征提取的干扰;通过引入局部对比度明显区分瑕疵区域与正常纹理区域,提高了该算子对瑕疵的检测能力。(3)针对LBP算子和LBPV(LBP Variance,LBPV)算子对线状瑕疵和灰度级变化较小的区域检测效果不理想的问题,以及上述两种算子对噪声的敏感问题,提出基于多尺度分块局部二值模式方差(Multi-scale block local binary patterns variance,MBLBPV)的检测算法。该算法采用适当尺度大小的子区域灰度均值代替单像素灰度值,以降低噪声影响;通过引入局部方差作为编码值的权重,突出描述瑕疵纹理与正常纹理的差异;最后基于该特征实现瑕疵的检测。(4)提出基于增强局部梯度模式(Enhanced Local Gradient Patterns,ELGP)和形态学相结合的布匹瑕疵检测算法。首先将全局梯度均值与局部梯度均值的差值的绝对值作为阈值编码提取图像特征,然后利用形态学运算消除噪声、填补瑕疵孔洞,以突出瑕疵区域,提高瑕疵检测率。

关键词：瑕疵检测特征提取局部二值模式中心对称局部二值模式局部梯度模式

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基于局部二值模式的纹理图像分类研究

基于局部二值模式的纹理图像分类研究

作者：靳姣林河南理工大学

学位级别：硕士

作为一种简单有效的纹理描述符,局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)以其高效的识别能力、简便的计算方法以及对光照的不敏感性,在计算机视觉和模式识别领域得到了广泛应用。本文在LBP的基础上,重点研究了LBP算子以及其扩展方法的... 详细信息

作为一种简单有效的纹理描述符,局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)以其高效的识别能力、简便的计算方法以及对光照的不敏感性,在计算机视觉和模式识别领域得到了广泛应用。本文在LBP的基础上,重点研究了LBP算子以及其扩展方法的优点和存在的问题,并且针对不同的问题给出了相应问题的解决策略。主要研究内容如下:(1)在介绍LBP算子的基础上,从融入基本边缘信息及融入局部方向信息两个方面对LBP的扩展方法进行了详细介绍。(2)针对CS-LBP(Center Symmetric LBP)、D-LBP(Direction Local Binary Pattern)和vDLBP(Variance Direction Local Binary Pattern)维数较高、易受噪声影响的问题,提出了增强方法。通过正交邻域划分方法,将直方图维数从指数增长形式变为线性增长;通过引入了局部三值模式(Local Ternary Pattern,LTP)的思想,提高了描述子对含噪声图片的识别能力。(3)针对LBP算子只考虑局部邻域像素与中心像素灰度变化(即一阶导数)的问题,以及CDP(Circular Derivative Pattern,)算子和DLBP(Derivative Local Binary Pattern)不能够提取完整的高阶导数信息的问题,本文提出融合垂直方向和圆形方向的高阶导数信息,来提高算子的分辨能力;同时基于邻域点融合策略有效解决了邻域采样点数目对CDP维数的影响和对DLBP采样稀疏性的影响。(4)针对局部梯度模式LGP(Local Gradient Pattern)对噪声的敏感问题,提出了优化方法。首先,采用均值化和三值模式的思想降低LGP对噪声的敏感度;其次,通过基于补码编码方式来降低了算子的维度。

关键词：纹理分类局部二值模式局部二值模式描述符局部梯度模式高阶导数模式