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基于三维纹理特征的沥青路面级配预估方法

同济大学学报（自然科学版） 2022年第6期50卷 879-890页

作者：翁梓航古丽妮尕尔•阿卜来提杜豫川吴荻非刘成龙曹静同济大学道路与交通工程教育部重点实验室上海201804 新疆农业大学交通与物流工程学院新疆乌鲁木齐830052 上海城市基础设施更新工程技术研究中心上海200032

采用三维激光扫描获取路面纹理数据,提取基于几何特征的表面性状参数和基于二维小波变换的多尺度特征参数作为模型输入。通过对比参数和分类器对8种已知级配沥青车辙板的分类效果,验证了表面性状参数与二维小波参数相结合,在多层感知机... 详细信息

采用三维激光扫描获取路面纹理数据,提取基于几何特征的表面性状参数和基于二维小波变换的多尺度特征参数作为模型输入。通过对比参数和分类器对8种已知级配沥青车辙板的分类效果,验证了表面性状参数与二维小波参数相结合,在多层感知机分类下效果最佳。选用多层感知机多元回归算法对8种路面类型级配曲线进行预估,其拟合优度R2高达0.849。采用消融实验分析不同参数的贡献度,发现二维小波能量参数影响较为显著。

关键词：道路工程级配快速预估三维特征提取沥青路面二维小波分解神经网络回归路面检测与评估

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基于光谱共焦原理的滚珠螺母多尺度测量方法

仪器仪表学报 2022年第10期43卷 22-31页

作者：高峰郑源范嘉博李艳李文强陕西省机械制造装备重点实验室西安710048 西安理工大学机械与精密仪器工程学院西安710048

针对小尺寸滚珠螺母因其内腔构型较复杂,孔径小,内腔型面数据获取困难,加工质量评定难以为继的问题,提出一种基于光谱共焦原理的滚珠螺母多尺度测量方法。使用非接触式光学位移传感器对其内腔进行分度式轴截面扫描,获取柱坐标系下内腔... 详细信息

针对小尺寸滚珠螺母因其内腔构型较复杂,孔径小,内腔型面数据获取困难,加工质量评定难以为继的问题,提出一种基于光谱共焦原理的滚珠螺母多尺度测量方法。使用非接触式光学位移传感器对其内腔进行分度式轴截面扫描,获取柱坐标系下内腔表面三维点云数据。采用均匀插值滤波剔除滚道—内径处的异常点以及小波阈值法对原始测量数据进行去噪。以二维小波分解的多分辨分析特性为基础,利用小波分解能量守恒性质自适应确定分解层数,对转换到笛卡尔坐标系中沿母线展开的螺母内腔表面进行不同尺度分解,分别得到用于计算轮廓结构参数的低频成分与用于评定表面粗糙度的高频成分。实验结果表明本文提出的测量方法能够评定滚珠螺母内腔结构尺寸精度及表面加工质量,其重要结构参数如螺距、导程角的加工误差分别为2μm和0.016°。

关键词：光谱共焦原理滚珠螺母内腔测量二维小波分解多尺度粗糙度

基于小波变换的图像纹理特征提取方法及其应用

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传感技术学报 2009年第9期22卷 1308-1311页

作者：李亚标王宝光李温温天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室天津300072

针对瓷砖表面色差的在线检测问题,提出了一种基于小波变换的图像纹理特征提取方法。瓷砖图像经过预处理后,对图像各通道进行二层小波分解并提取各细节子图的能量特征。该能量信号融合了颜色和纹理的信息,将其作为区分不同色号瓷砖的特征... 详细信息

针对瓷砖表面色差的在线检测问题,提出了一种基于小波变换的图像纹理特征提取方法。瓷砖图像经过预处理后,对图像各通道进行二层小波分解并提取各细节子图的能量特征。该能量信号融合了颜色和纹理的信息,将其作为区分不同色号瓷砖的特征量,并由最小距离分类器进行分类决策。实验结果表明,对比已有的研究中多采用的颜色直方图分布法,该方法能更好地反映颜色的空间分布信息,满足用户需求。

关键词：彩色图像处理二维小波分解纹理特征提取色差在线检测

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基于小波分析和几何特征的人脸识别方法研究

信息化纵横 2009年第15期28卷 21-24页

作者：胡占奇刘洪玮东华大学信息学院上海201620

在主成分分析法(PCA)和独立成分分析法(ICA)等理论基础上,提出一种结合人脸几何特征和独立Gabor小波特征分析的人脸识别方法。在对人脸图像进行二维小波分解的基础上,从人脸图像的下采样Gabor小波图像中得到一个Gabor小波特征向量并利用... 详细信息

在主成分分析法(PCA)和独立成分分析法(ICA)等理论基础上,提出一种结合人脸几何特征和独立Gabor小波特征分析的人脸识别方法。在对人脸图像进行二维小波分解的基础上,从人脸图像的下采样Gabor小波图像中得到一个Gabor小波特征向量并利用PCA法降维,在ICA法的基础上得到独立Gabor小波特征,并结合人脸面部器官的位置和轮廓及器官距离等所构成的几何特征进行人脸识别。

关键词：主成分分析法独立成分分析法几何特征独立Gabor小波特征二维小波分解

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跨设备条件下手背静脉识别方法的研究

计算机应用与软件 2021年第5期38卷 175-182页

作者：王一丁苗霞北方工业大学信息学院北京100144

在不同采集设备、测试环境和手背姿态等弱约束条件下,采集到的手背静脉图像存在光照对比度差异、位置偏移以及角度旋转等问题,导致图像识别精度较差。针对该问题,提出一种基于二维小波分解提取关键点和基于生物视觉生成特征描述子的手... 详细信息

在不同采集设备、测试环境和手背姿态等弱约束条件下,采集到的手背静脉图像存在光照对比度差异、位置偏移以及角度旋转等问题,导致图像识别精度较差。针对该问题,提出一种基于二维小波分解提取关键点和基于生物视觉生成特征描述子的手背静脉识别方法。依据手背静脉的纹理特征,使用小波分解提取其高频分量,最终选定垂直+对角分量确定更鲁棒的关键点;基于生物视觉特性,调整描述子的结构参数使其更适用于手背静脉。将该方法用于两个不同设备采集的手背静脉数据库,其识别率达到93.4%。

关键词：手背静脉识别弱约束条件二维小波分解多方向关键点融合生物视觉特性

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人脸表情识别中的特征提取算法研究

人脸表情识别中的特征提取算法研究

作者：亓晓旭山东大学

学位级别：硕士

人工智能是智能控制中的一个全新的、具有挑战性的领域。随着机器人技术的逐渐成熟,在越来越多的领域里用到了机器人,如:医疗器械、家庭、运动、服务等。这些机器人必须要具有智能化、自动化和交互性等特点,而人工情感使之成为可能。情... 详细信息

人工智能是智能控制中的一个全新的、具有挑战性的领域。随着机器人技术的逐渐成熟,在越来越多的领域里用到了机器人,如:医疗器械、家庭、运动、服务等。这些机器人必须要具有智能化、自动化和交互性等特点,而人工情感使之成为可能。情感识别是人工隋感研究中的一项重要任务。只有机器人能够分辨出人类的情感,它们才可能会实现情感智能。人类情感识别特征包括声音、姿态、人脸表情、生理信号(脉搏信号、血压、肺活量等)等。其中的人脸表情识别是一种有效且可行的特征。人脸表情识别系统中的算法主要有图像处理算法、特征提取算法和分类算法。文中主要讨论的是特征提取算法。现有的表情识别算法有很多,包括主分量分析法(PCA)、独立分量分析法(ICA)、Fisher线性判别法(FLD)和本地特征分析法(LFA)等。近来,很多新的算法被应用在表情识别当中来,如:人工神经网络、支持向量机、小波分析、隐马尔可夫链模型和光流等。这些方法中很多能够达到较高的识别率,但识别过程却比较复杂。本文的目的就是要寻求更适合于人脸表情识别且实现相对简单的特征提取算法来提高识别率。文中提出了两种高效的人脸表情识别算法。一种基于离散小波变换和FLD,另一种基于小波能量变换和FLD。第一种方法中,将二维离散小波变换(2D-DWT)得到的小波特征加入到Fisher线性判别法(FLD)中,采用FLD之前,首先对表情图片进行二维离散小波变换提取小波系数,选取部分小波系数作为特征。为了不影响面部表情的识别率,本文不仅保留了小波分解后的低频成分,还通过设定阈值保留了部分高频信息。最后利用支持向量机(SVM)进行识别。通过在日本JAFFE人脸表情库的七种表情(生气、厌恶、恐惧、高兴、中性、悲伤、惊讶)上进行实验,验证了该方法能够在表情识别中取得较高的识别率并花费较少的时间。人脸表情信息主要体现在眉毛、眼睛、嘴的变化上,其次体现在这些变化之间的相互关系上。从图像处理的角度看,这些改变主要由图像边缘的变化引起的。所以获得表情图像的纹理信息对表情识别是有帮助的。小波变换得到的高频信息恰好可以反应图像的纹理,所以在第二种算法中我们引入了小波能量特征来描述人脸图像纹理并用在人脸表情识别中。除此之外,FLD已经被证明是一种有效的表情识别算法,为了达到更好的识别效果,我们将小波能量特征与FLD相结合。实验证明这种方法是非常有效的。

关键词：人脸表情识别特征提取小波能量特征二维小波分解 Fisher线性判别

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基于羽毛图像纹理分割的毛杆提取方法

广东工业大学学报 2010年第4期27卷 42-45,57页

作者：刘洪江汪仁煌广东工业大学自动化学院广东广州510090

为了有效地从羽毛图像中提取毛杆,在对比各种分割方法的基础上,提出基于小波纹理分割方法.考虑羽毛的特点,为去噪和加深纹理特征,对图像进行恢复和增强.经过二层小波分解后提取各细节子图的特征,形成特征向量,并由聚类法进行分类分割.... 详细信息

为了有效地从羽毛图像中提取毛杆,在对比各种分割方法的基础上,提出基于小波纹理分割方法.考虑羽毛的特点,为去噪和加深纹理特征,对图像进行恢复和增强.经过二层小波分解后提取各细节子图的特征,形成特征向量,并由聚类法进行分类分割.实验结果表明,该方法能较好地提取毛杆.

关键词：纹理分割图像恢复频域增强二维小波分解

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基于MMP-2DPCA的人脸识别方法

中南民族大学学报（自然科学版） 2013年第1期32卷 70-74,79页

作者：侯建华牟海军罗艳江小平中南民族大学电子信息工程学院武汉430074

提出了一种基于二维小波分解和融合多特征的2DPCA(简称MMP-2DPCA)人脸识别方法.该方法对于人脸表情变化不敏感,能够很好地压缩和表征原始人脸图像;融合图像既能反映人脸的全局特征,又能反映人脸的局部特征,具有更强的表达能力和判别能力... 详细信息

提出了一种基于二维小波分解和融合多特征的2DPCA(简称MMP-2DPCA)人脸识别方法.该方法对于人脸表情变化不敏感,能够很好地压缩和表征原始人脸图像;融合图像既能反映人脸的全局特征,又能反映人脸的局部特征,具有更强的表达能力和判别能力.在ORL人脸库上的实验表明:MMP-2DPCA方法具有有效性.

关键词：人脸识别主成分分析 MMP-2DPCA方法二维小波分解特征提取