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基于韦伯局部特征和形状上下文的图像识别与匹配算法

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基于韦伯局部特征和形状上下文的图像识别与匹配算法

作者：郭大洲天津大学

学位级别：硕士

图像特征提取的研究是计算机视觉研究的基础和重点。随着机器学习及计算机视觉在不同领域的广泛应用,人们对图像特征的认识也有了进一步的深化。其中所选取特征的区分力及鲁棒性直接关系到算法的识别能力和检测速度。本文通过应用改进... 详细信息

图像特征提取的研究是计算机视觉研究的基础和重点。随着机器学习及计算机视觉在不同领域的广泛应用,人们对图像特征的认识也有了进一步的深化。其中所选取特征的区分力及鲁棒性直接关系到算法的识别能力和检测速度。本文通过应用改进后的韦伯局部特征进行人脸识别,并且通过应用基于形状上下文的图像匹配算法进行图像匹配。 2010年Chen等人提出了一种基于韦伯定律的简单并且鲁棒的局部特征:韦伯局部特征。它依据人类观测物体的方法:不仅会注意到物体的改变,还会注意到物体相对于背景变化的强度。WLD（韦伯局部特征）由两个组成部分:1)差分激励;2)梯度方向。其中,差分激励是像素点与周围邻近像素点的差分比值;梯度方向是该像素点的方向梯度。通过应用CBCL和MIT-CMU的人脸库的,表明WLD是一个鲁棒且快速的局部特征。但是在计算差分激励时,标准WLD差分算法对像素变化相对平滑的图像的过滤没有很好的体现出对图像纹理特征的提取以及对边界的提取。为了克服这一缺点,本论文提出了基于原图像的频域能量熵的差分激励算法。该改进WLD差分激励算法通过:1)计算原图像的频域能量熵;2)高斯带通滤波器得到比标准WLD差分激励更为鲁棒且区分度高的差分激励。本论文的另一个主要内容就是研究基于形状上下文的图像匹配。其中,基于形状上下文的图像特征是一个极坐标直方图特征。匹配算法有两个主要步骤: 1)建立两个图像之间轮廓点间的对应关系;2)由该对应关系,计算一幅图像到另一幅图像的校准变换方程,以使得两幅图像的相似性最大化。基于形状上下文的图像匹配与一般的图像匹配的不同之处在于前者采用了形状上下文特征来描述图像的轮廓点。给定轮廓上的一个点及以该点为中心的一个小圆形邻域区域,按照角度和径向把该圆形区域分成若干区域。然后统计各区域内轮廓点的频次。由此可见,形状上下文特征很好地刻画了图像轮廓点的邻域关系,对图像匹配对应关系的建立有很大的帮助。综上,本论文实现了基于WLD特征的人脸识别和基于形状上下文的图像匹配算法。并且对平滑变化图像的差分激励进行改进,试验表明本论文所提的改进方法比标准WLD差分激励能更好地刻画平滑图像并且有更高的识别率。

关键词：韦伯局部特征差分激励梯度方向连续WLD直方图形状上下文特征 TPS 校准变换方程

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基于韦伯局部特征的图像拼接检测

计算机工程与应用 2013年第12期49卷 140-143页

作者：刘晓霞李峰熊兵长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114

图像拼接是最常见的图像篡改和伪造手段之一。提出了一种基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)域中韦伯局部特征(Weber Local Descriptor,WLD)的图像拼接检测算法。算法对待测图像进行离散余弦变换,得到DCT系数矩阵,进而提... 详细信息

图像拼接是最常见的图像篡改和伪造手段之一。提出了一种基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)域中韦伯局部特征(Weber Local Descriptor,WLD)的图像拼接检测算法。算法对待测图像进行离散余弦变换,得到DCT系数矩阵,进而提取WLD特征,以刻画图像的频率分布特性。采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类器,建立预测模型,从而判定图像是否经过拼接。实验采用标准的图像拼接数据库对所提算法进行了评估。实验结果表明:与经典拼接检测算法相比,该算法具有更好的检测性能。

关键词：图像拼接检测离散余弦变换韦伯局部特征特征融合支持向量机

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基于韦伯局部特征的人脸表情识别方法研究

基于韦伯局部特征的人脸表情识别方法研究

作者：金超合肥工业大学

学位级别：硕士

人脸表情识别近些年来受到智能信息处理、数字图像处理等相关领域国内外研究者们的广泛关注。本文首先对韦伯局部特征(Weber Local Descriptor, WLD)进行深入研究,然后针对其在局部细节特征表征方面的不足以及人脸表情识别中存在的局部... 详细信息

人脸表情识别近些年来受到智能信息处理、数字图像处理等相关领域国内外研究者们的广泛关注。本文首先对韦伯局部特征(Weber Local Descriptor, WLD)进行深入研究,然后针对其在局部细节特征表征方面的不足以及人脸表情识别中存在的局部遮挡问题,提出了相关改进算法和融合方法,并通过大量实验加以验证。论文的主要工作及主要创新点如下：(1)针对单一特征不能很好表征人脸表情的不足,提出了一种加权融合韦伯局部特征和梯度方向直方图的人脸表情识别方法。首先对人脸进行分块,对于不同子块根据其对表情识别的贡献度进行加权,并提取WLD特征;然后对于这些贡献度大的子块用HOG提取它的局部显著性特征,级联生成最终的直方图;最后用卡方距离和最近邻方法进行分类识别。通过与其它相关算法的比较,验证了方法的有效性。(2)针对原始韦伯局部特征局部细节表征能力的局限性,提出了一种新的被命名为金字塔韦伯局部特征(Pyramid Weber Local Descriptor, PWLD)的特征描述方法。该方法根据待提取特征图像的大小和包含信息的丰富程度,选择不同的层数。每一层为上一层的各块按宽和高等分成更小的块,并通过调整WLD中的参数对每一个块图像提取其WLD特征,最后按照一定权值将所有的WLD特征合并形成最终的PWLD特征。实验结果表明,PWLD特征较原始WLD特征具有更好的局部信息表征能力。(3)针对人脸表情识别中存在局部遮挡的问题,提出了一种融合全局和局部特征的方法。全局方面,首先求取图像的差励图,根据遮挡部位与非遮挡部位不同的信息丰富程度,通过利用信息熵、最大类间方差法(Otsu)以及形态学的开闭运算对图像遮挡区域进行检测,接着对遮挡部分用由主元分析(Principal Component Analysis, PCA)算法重构后的图像进行替换,提取它的PWLD特征作为整体的描述,然后利用S型函数将SVM的输出结果拟合为目标类别的后验概率;局部方面,通过将存在遮挡的图像进行重叠分块,分别提取每个块的WLD特征,并利用信息熵对每一块自适应地加权,最后采用卡方距离和人脸相似块求和方法得到属于每种表情的概率。分类方面,利用D-S证据理论方法,融合来自不同方面的信息,可以得到更为可靠、准确的结果。通过在模拟遮挡的表情库上的实验验证了本文方法的有效性和容错性。

关键词：人脸表情识别韦伯局部特征信息熵主元分析 D-S证据理论

基于韦伯局部特征和稀疏表示的人脸识别方法研究

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基于韦伯局部特征和稀疏表示的人脸识别方法研究

作者：龚大义湖南大学

学位级别：硕士

人脸识别是指利用人脸特征信息进行身份鉴别的生物特征识别技术,在整个生物识别技术中,发展速度越来越快,受关注度也越来越高,市场占有率不断增长。在可控条件下,现有的人脸识别系统一般具有良好的识别性能。但是在采集环境不理想、用... 详细信息

人脸识别是指利用人脸特征信息进行身份鉴别的生物特征识别技术,在整个生物识别技术中,发展速度越来越快,受关注度也越来越高,市场占有率不断增长。在可控条件下,现有的人脸识别系统一般具有良好的识别性能。但是在采集环境不理想、用户不配合的情况下,识别率明显下降。因此,人脸识别技术应用到实际中仍然面临着诸多的问题和挑战。本文主要针对人脸识别中的表情、姿态、光照条件、局部遮挡等因素的变化问题,从人脸特征提取和分类器设计两个方面着手研究：在特征提取方面,提出了一种基于韦伯局部特征(Weber Local Descriptor, WLD)人脸表示方法;在分类器设计方面,提出了一种核组稀疏表示分类(Kernel Group Sparse Representation Classification, KGSRC)算法用于人脸识别。本文的主要工作如下：1.基于韦伯局部特征的人脸特征提取算法：韦伯局部特征是一种能够有效地刻画图像灰度细节变化的二维直方图特征,包括差分激励和方向信息两个成分。本文采用韦伯局部特征表征人脸,讨论其各个参数对人脸识别性能的影响,并运用多尺度分析的方法增加其鲁棒性和判别力。2.基于稀疏表示的分类识别算法：稀疏表示分类算法对人脸识别中的局部遮挡、光照变化等情况具有良好的鲁棒性。在稀疏表示分类算法的基础之上,本文结合核稀疏表示和组群稀疏表示分类算法,提出了一种核组稀疏表示分类识别算法,并利用块正交匹配追踪(Block Orthogonal Match Pursuit, BOMP)算法求解稀疏系数。本文通过在FERET等三个标准人脸数据库上进行实验来验证所提出的方法的有效性。实验结果表明：本文所提出的算法对表情、姿态、光照条件、局部遮挡等因素变化具有较好的鲁棒性,尤其是在局部遮挡情况下,具有良好的识别性能。

关键词：人脸识别特征提取韦伯局部特征分类器设计稀疏表示

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基于韦伯局部特征的道路消失点检测

基于韦伯局部特征的道路消失点检测

作者：罗小松重庆大学

学位级别：硕士

道路消失点检测是计算机视觉和智能交通系统领域非常重要的研究课题，它是通过对装置在智能车辆前方的传感器所获取到的视频图像进行分析，检测出现实场景中平行的车道线以及与车道线平行的其他直线所形成的消失点的具体位置。因此，如... 详细信息

道路消失点检测是计算机视觉和智能交通系统领域非常重要的研究课题，它是通过对装置在智能车辆前方的传感器所获取到的视频图像进行分析，检测出现实场景中平行的车道线以及与车道线平行的其他直线所形成的消失点的具体位置。因此，如何在各种复杂道路场景下快速、准确的检测道路消失点是解决问题的关键。本文主要研究了基于统计估计的消失点检测算法，并引入韦伯局部特征描述子提出了有效的道路消失点检测算法。首先，本文阐述了道路消失点检测算法的选题背景以及研究意义，总结了现有消失点检测的研究现状以及难点问题。其次，介绍了透视投影理论并分析消失点形成的数学模型，并详细介绍了基于空间转换技术的消失点检测、基于交点信息的消失点检测以及基于统计估计的消失点检测三类道路消失点检测方法并详细分析各类方法的优缺点。其中，着重介绍了基于统计估计的消失点检测，尤其是该类中基于局部纹理方向投票的消失点检测算法。再次，详细介绍了韦伯局部特征描述子并结合道路消失点检测的具体应用背景提出相应的改进方案。针对差分激励分量，本文依据韦伯定理重新定义了差分激励的计算公式，同时平方根让差分激励分量对较小的取值有更强的区分能力;针对梯度方向分量，本文通过Gabor滤波器组描述纹理方向有效利用邻域范围内所有像素的信息;针对多尺度扩展，本文有效利用邻域范围内所有像素的信息，使得描述子对局部纹理的描述更为精准。最后，本文提出了一种基于改进WLD的道路消失点检测方法，首先，对道路图像进行预处理，减少图像噪音对消失点检测过程的影响。然后，采用改进后的WLD提取道路图像的局部纹理特征。接着，利用改进后的WLD中的差分激励分量提取道路的显著区域，以减少环境噪音对检测结果的干扰。最后，根据改进后的WLD中的方向分量以及道路图像的显著区域采用本文提出的线性投票模式获取道路图像的主消失点。大量实验数据表明，本文提出的道路消失点检测方法具有处理速度快、准确性高的特点，基本可以满足实时处理的需求。

关键词：消失点检测韦伯局部特征智能交通系统 Gabor滤波器

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WGC特征描述的人脸表情识别

电子测量与仪器学报 2017年第4期31卷 566-572页

作者：齐梅李艳秋安徽广播电视大学合肥230022 合肥工业大学合肥230022

针对韦伯局部特征(WLD)仅计算中心像素与周围像素差异提取特征的不足,提出了一种韦伯梯度编码(WGC)特征描述的人脸表情识别算法。首先计算当前像素点周围水平、垂直和对角位置上的数值差与当前像素点的差异构成WGC特征的差动激励;然后... 详细信息

针对韦伯局部特征(WLD)仅计算中心像素与周围像素差异提取特征的不足,提出了一种韦伯梯度编码(WGC)特征描述的人脸表情识别算法。首先计算当前像素点周围水平、垂直和对角位置上的数值差与当前像素点的差异构成WGC特征的差动激励;然后进一步提出基于水平和对角线优先原则的WGC_HD特征;最后利用最佳分块方式得到行分块WGC_HD特征,采用自动优化参数的SVM分类器完成人脸表情识别。在公共人脸表情库JAFFE和CK库上进行交叉实验,平均识别率及平均特征提取时间分别为95.49%、12.30 ms和97.63%、31.54 ms。行分块WGC_HD特征考虑了不同梯度方向的像素差异,较好描述了表情图像的局部结构信息且具有较低的时间复杂度,与目前典型的表情识别算法结果对比也验证了算法具有较高的识别精度。

关键词：韦伯局部特征韦伯梯度编码水平和对角优先原则人脸表情识别

基于局部纹理特征的计算机生成图像盲鉴别算法

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基于局部纹理特征的计算机生成图像盲鉴别算法

作者：李梦臻吉林大学

学位级别：硕士

随着数码相机的不断更新换代和图像处理技术的迅猛发展，数字图像因其直观、一目了然的特点不断出现在人们的视野当中，而且被广泛应用于新闻报道、司法取证、广告宣传和电影制作等方面。而与此同时，图像篡改技术也在不断提高。在娱乐... 详细信息

随着数码相机的不断更新换代和图像处理技术的迅猛发展，数字图像因其直观、一目了然的特点不断出现在人们的视野当中，而且被广泛应用于新闻报道、司法取证、广告宣传和电影制作等方面。而与此同时，图像篡改技术也在不断提高。在娱乐影视方面对图像进行一定的处理可以更加满足人们的视觉享受，但是如果将处理过后的篡改图像应用于新闻报道、司法取证等领域，将会威胁到人们对真相的知情权，更甚者会因此让犯罪分子逍遥法外。一些不法分子利用篡改图像代替自然图像的事件层出不穷，随之带来的是“有图未必有真相”。因此，数字图像取证技术已经成为人们的研究热点。数字图像取证技术的主要任务是判断图像是自然图像还是篡改图像，如果是篡改图像又是通过何种手段被篡改的。它是涉及计算机图形学、图像处理、计算机视觉、机器学习和信息安全等多门学科的综合性研究技术。现有的数字图像取证技术根据是否需要预处理信息分为数字图像主动取证技术和数字图像被动取证技术两大类。数字图像主动取证技术又分为基于数字水印的图像取证技术和基于数字签名的图像取证技术。与主动取证技术相对应的是数字图像被动取证技术，又称为数字图像盲取证技术。首先，本文从图像取证技术的研究背景和研究意义出发，简要介绍了数字图像取证技术。然后，以自然图像和计算机生成图像的成像机制和这两类图像存在的多方面差异为基础，详细介绍了计算机生成图像盲鉴别技术。最后，在归纳总结现有计算机生成图像盲鉴别算法的基础上提出了自己的改进算法。此外，详细介绍了实验所采用的图像库，即哥伦比亚大学自然图像和计算机生成图像库。计算机生成图像是利用图像处理软件模拟自然图像的成像过程制作的图像，是较复制-粘贴和拼接篡改等更为新颖的一种图像篡改手段。计算机生成图像处理技术的发展使得肉眼难以将其与自然图像相区分，但是它们在成像机制上存在根本的不同，这不可避免地造成这两类图像统计分布规律的不同。依据图像统计特征的不同，可以有效地鉴别自然图像和计算机生成图像。针对现有计算机生成图像盲鉴别算法存在特征维度高、检测率有待提高的问题，本文提出了基于韦伯局部特征的计算机生成图像盲鉴别算法。首先，将图像由RGB颜色空间转换为HSV颜色空间。然后，提取图像HSV颜色空间单通道图像的韦伯局部特征，主要包括差分激励直方图特征、Sobel方向直方图特征和Sobel梯度直方图特征。最后，将提取的所有分类特征送入SVM分类器进行训练和检测得出实验结果。实验结果表明，该算法在有效降低特征维度的同时取得了较高的检测率。针对现有的基于局部二值模式的计算机生成图像盲鉴别算法存在特征维度较高的问题，本文提出了基于局部三值计数模式的计算机生成图像盲鉴别算法。首先，将图像由RGB颜色空间转换为HSV颜色空间。然后，提取图像HSV颜色空间单通道图像的局部三值计数模式直方图特征。最后，将提取的所有分类特征送入SVM分类器进行训练和检测得出实验结果。实验结果表明该算法在保证检测率的同时有效地降低了分类特征的维度。

关键词：自然图像计算机生成图像盲鉴别韦伯局部特征局部三值计数模式支持向量机

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信息熵和差分激励融合的图像拼接检测

计算机工程与设计 2016年第1期37卷 37-41页

作者：樊晓婷马巧梅陈够喜杨秋翔中北大学计算机与控制工程学院山西太原030051

传统的检测方法存在识别率低、特征维度高的缺点,为此对特征维度与拼接检测精度之间的关系进行分析,基于以像素为基础的改进特征维度的思想,提出一种信息熵与差分激励融合的图像拼接检测方法。提取图像信息熵和韦伯局部特征中(Weber loc... 详细信息

传统的检测方法存在识别率低、特征维度高的缺点,为此对特征维度与拼接检测精度之间的关系进行分析,基于以像素为基础的改进特征维度的思想,提出一种信息熵与差分激励融合的图像拼接检测方法。提取图像信息熵和韦伯局部特征中(Weber local descriptor,WLD)的差分激励,采用差分直方图进行特征融合,使用v-SVM(v-support vector machine)分类器建立模型,判定图像是否经过拼接。实验结果表明,在哥伦比亚图片库拼接检测中,相比传统的马尔科夫特征、韦伯局部特征等算法,该方法的检测结果具有特征维度低、检测精度高、应用范围广的优点,为快速拼接检测提供了依据。

关键词：拼接检测信息熵韦伯局部特征差分激励支持向量机

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数字图像合成篡改取证技术研究

数字图像合成篡改取证技术研究

作者：刘晓霞长沙理工大学

学位级别：硕士

数字图像作为一种有效的信息载体在许多的领域都扮演十分重要的角色，尤其在用于军事情报、法庭证据、新闻素材、科学发现等方面时，它的真实性和可靠性必须得到保证，否则将会对政治和社会的安全稳定产生不良的影响。然而，随着计算机... 详细信息

数字图像作为一种有效的信息载体在许多的领域都扮演十分重要的角色，尤其在用于军事情报、法庭证据、新闻素材、科学发现等方面时，它的真实性和可靠性必须得到保证，否则将会对政治和社会的安全稳定产生不良的影响。然而，随着计算机技术和图像处理技术的发展，以及相关的图像编辑软件的出现，图像篡改和伪造变得十分简单方便，而且难以辨别。由于图像篡改和伪造事件一再发生，图像安全问题逐渐成为人们关注的焦点。图像取证是用来认证图像是否经过篡改。鉴别图像是否真实、完整的一种技术。本文针对图像复制-粘贴这类常见的篡改手法，提出了两种有效的检测算法:(1)基于韦伯局部特征的图像拼接检测算法：算法所涉及的图像拼接针对从同一图像或者不同图像中复制一部分粘贴到目标图像中，而不做任何的后续处理的情况。拼接过程将会改变图像的频域分布情况，而这些变化可以通过DCT系数反映出来。算法首先对图像进行DCT变换，得到DCT系数矩阵，进而提取其韦伯局部特征，以刻画图像的频域分布情况。然后利用支持向量机作为分类器，建立预测模型，从而判断图像是否经过拼接。在标准的拼接图像数据库上的实验结果说明：与经典的拼接检测方法相比，此种方法的检测性能更佳。(2)基于MROGH特征的图像复制-粘贴检测算法：算法所涉及的复制-粘贴针对指复制区域和粘贴区域在同一幅图像中的情况。由于在篡改图像中，复制区域和粘贴区域的具有相同或者极为相似的纹理，因此同幅图像的复制-粘贴检测算法的目标可以转化为寻找图像的相同和极为相似的区域。算法首先利用Fast角点检测器在待测图像中搜索稳定的特征点，进而以每个点为中心提取支持邻域来计算MROGH特征向量，然后利用卡方距离完成特征点的匹配，最后利用随机采样一致性算法去除错误匹配，从而得到最终的检测结果。表明了此种方法对尺寸放缩、旋转、模糊、高斯噪声等后续操作的鲁棒性比较好。

关键词：图像取证拼接检测韦伯局部特征复制-粘贴篡改检测支持向量机角点检测 MROGH特征