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大鱼际掌纹图像在采集的过程中会引入噪声.要求寻找一种既能很好地去噪,又能增强纹线信息的滤波方法.文中给出了脉冲耦合神经网络(PCNN)滤波和中介滤波的算法原理和具体实现方法,并根据其原理分析,指出2 种滤波方法可满足以上要求.从仿真实验结果看到:中介滤波方法处理的图像比其他方法更为清晰,并且能更好地保护图像细节;另外,峰值信噪比客观的度量数据也证明了2 种方法的有效性. 相似文献
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主要研究大鱼际掌纹图像边缘提取算法。介绍几种经典的边缘检测算子以及Hough变换方法,重点讨论了小波模极大值多尺度边缘检测方法。构造了高斯多尺度边缘检测算子,根据噪声和图像边缘的小波变换模值跨尺度传递的不同特征,研究小波模极大值多尺度边缘检测方法,对大鱼际掌纹图像进行边缘提取。实验结果表明该方法检测到的边缘细节丰富,定位较准确,有效降低了噪声,不足之处是连续性较差。 相似文献
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多光谱图像特征提取的好坏直接关系着目标识别算法的复杂程度,也影响着最终目标识别的性能。研究了一维主成分分析(1DPCA)、二维主成分分析(2DPCA)、一维奇异值分解(1DSVD)和二维奇异值分解(2DSVD)等代数特征提取方法,并用这些方法构成图像识别框架的特征提取部分,通过识别率的大小来验证是否适合于多光谱图像特征提取。实验结果表明:①与可见光图像目标识别相比,PCA和SVD特征更适合于红外图像目标识别;②训练样本分类时,PCA和SVD特征的识别性能改善不明显;③训练样本少时,SVD重构图像、2DSVD和1DPCA特征的识别性能较好。 相似文献
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针对2维主成分分析(2DPCA)算法无法实现在线特征提取及无法体现完整数据结构信息等问题,该文提出一种基于图像协方差无关的增量式2DPCA(I2DPCA)算法。该算法无需对图像协方差矩阵进行特征值分解奇异值分解,复杂度将大为降低,提高了特征提取速度。针对I2DPCA仅提取了横向特征的问题,又提出一种增量式行列顺序2DPCA(IRC2DPCA)算法,该算法对I2DPCA的特征矩阵再次进行纵向特征提取,保留了图像的横向与纵向结构信息,实现了行列两个方向上的特征提取与数据降维。最后,以自建的物块数据集、通用的ORL和Yale人脸数据集分别进行对比实验,结果表明,该文算法在收敛率、分类率及复杂度等性能方面均得到了显著提高,其收敛率达到99%以上,分类率可达97.6%,平均处理速度为29 帧/s,能够满足增量特征提取的实时处理需求。 相似文献
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基于多线性核主成分分析的掌纹识别 总被引:5,自引:4,他引:1
提出运用多线性核主成分分析(MKPCA)的一种新方法进行掌纹识别.首先MKPCA通过非线性变换,将输入样本图像向高维特征空间F上投影,运用多线性主成分分析(MPCA)直接对掌纹张量进行降维,得到低维的投影张量;然后掌纹图像向张量子空间上投影提取特征向量;最后计算特征向量间的余弦距离进行掌纹匹配.运用PolyU掌纹图像库... 相似文献
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在分析传统Harris算法缺陷的基础上,提出一种基于角点检测的快速掌纹图像预处理方法。该方法利用一种改进的自适应Harris算法提取出手掌边缘和手指凹凸处的轮廓特征点,采用属于同一特征组的特征点均值作为候选角点,剔除了邻近角点,并根据候选角点在轮廓线上角度变化的大小定位手指根部的三个关键角点,从而有效提取出掌纹图像的感兴趣区域(ROI)。实验测试图像采用CASIA数据库,实验结果表明,该方法能快速有效地定位出掌纹的ROI区域,且能有效增强掌纹图像的边缘与细节,有利于提高掌纹识别的识别率。 相似文献
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基于PCA与Fisherface互补双特征提取的人耳图像识别 总被引:1,自引:0,他引:1
人耳识别目前是一种新的生物特征识别技术,特征提取是模式识别技术中的关键环节,决定着分类结果正确率的高低,单特征提取方法需要在一定的条件下才能取得较高的识别率,但是采用双特征提取却可以克服单特征提取的这一局限性.为了提高分类结果的正确率,提出了一个全新的方法,即基于主成分分析(PCA)与fisherface的互补双特征提取方法,并将其运用于人耳图像识别中,在北京科技大学提供的人耳图像库上的实验结果表明,该方法的人耳识别率明显高于PCA、fisherface、ICA单特征提取的人耳识别率. 相似文献
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基于核主元分析和Fisher线性判别的掌纹识别 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了基于核主元分析(KPCA)和FLD相结合的掌纹识别方法.对每幅掌纹图像应用KPCA进行降维,然后将二维图像矩阵转换成一维图像矢量.PolyU掌纹图像库中所有图像矢量组成的数据矩阵作为FLD的输入,进行特征提取,计算特征矢量间的余弦距离进行掌纹匹配.实验结果说明,与传统的PCA+FLD相比,在不同的特征个数下,本文方法均取得了较小的等错率(EER),而且特征提取时间较短,运行速度较快.在三种不同的核函数中,RBF核函数的识别效果最佳,等错率最小为0. 相似文献
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子空间法作为一种传统的识别方法,识别时基于整幅图像,复杂性比较高,而且没有考虑类别信息.为了降低计算复杂性和在提取数据特征的同时融入类别信息,研究了一种基于小波变换和部分最小二乘(PLS)的掌纹识别算法.在建议的识别方法中,首先通过小波三级分解提取低频子图像,对低频子图像应用PLS提取掌纹特征,然后将样本投影到提取的特征上作为特征向量进行分类识别.应用PolyU掌纹图像库进行实验分析,实验结果表明:与主元分析(PCA)、二维主元分析(2DPCA)和独立主元分析(ICA)相比,该方法的识别率得到了很大的提高,大大减小了误识率和拒识率,验证了该方法的有效性. 相似文献
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入侵检测系统中基于主成份分析特征提取研究 总被引:3,自引:3,他引:0
数据降维是基于模式识别方法的入侵检测系统需要解决的一个问题。由于主成份分析方法具有两个我们期望的特性,一是不同的主成份之间互不相关,二是每个主成份都是所有原始特征的线性组合.所以将主成份分析应用到入侵检测系统的特征提取中。首先我们使用ReliefF算法去除原始特征中与分类无关的特征.然后再进行主成份分析。在实际的数据集KDDCUP’99上进行的实验结果表明提出的方法是有效及实用的。 相似文献
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本文提出了一种基于复合局部信息模型的改进Active Shape Model(ASM)算法,并进一步提出了基于人脸特征点Gabor小波特征降维分类的特征点搜索方法,对改进ASM的结果进行精确校正,达到鲁棒精确定位特征点的目的.本文首先对经过Adaboost检测的彩色图像人脸区域进行光照补偿,然后根据眼睛和唇色的色度特性定位双眼和嘴唇中心位置,从而得到较好的人脸特征点的初始位置.在特征点位置搜索中,本文结合肤色概率信息对ASM方法进行了改进,从而提高了仅基于灰度梯度信息的传统ASM方法的鲁棒性和准确性.最后选取改进ASM搜索后的某些特征点一定领域内梯度值较高的点,提取其Gabor小波特征,通过线性判别式分析法(Linear Discriminant Analysis)和最近邻分类法对其进行分类,搜寻最符合训练样本Gabor特征的点作为最佳位置点,修正了ASM的搜索结果,使得搜寻结果更加精确. 相似文献