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题名旋转局部梯度模式特征及其在模糊图像识别中的应用
被引量：3
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作者
钟国韵
常艳荣
汪宇玲
杨德明
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机构
东华理工大学放射性地学大数据技术工程实验室
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第10期180-187,255,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(61402102)
江西省自然科学基金项目(20171BAB202005)
+3 种基金
江西省教育厅科技项目(GJJ170443,GJJ170432)
江西省图像处理与模式识别重点实验室开放基金项目(ET201880042)
江西省核地学数据科学与系统工程技术研究中心开放基金项目(JETRCNGDSS201802)
江西省放射性地学大数据技术工程实验室开放基金项目(JELRG-BD201701,JELRGBDT201804)。
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文摘
在图像识别领域,监控摄像头拍摄的图片因光照、距离等因素而导致模糊,然而当前图像识别方法在模糊图像识别上表现不佳。为此,根据迹变换利用迹线扫描整幅图像获取图像特征的思路,提出一种旋转局部梯度模式特征提取方法。利用局部梯度代替像素,在图像每一列上从头到尾选取采样点计算局部梯度模式特征值,同时引入图像旋转思想,图像每旋转一个角度,提取一组特征信息。最终得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。实验结果表明,针对模糊图像的识别,该方法较主流的深度卷积神经网络及传统特征提取方法的识别效果有显著提升。
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关键词
模糊图像识别
特征提取
旋转局部梯度模式
结构性特征
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Keywords
Blurred image recognition
Feature extraction
Rotational local gradient pattern
Structural feature
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名旋转均值跳动特征及其在模糊人脸识别中的应用
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作者
钟国韵
王檬檬
汪宇玲
常艳荣
吴忠粱
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机构
东华理工大学江西省放射性地学大数据技术工程实验室
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2020年第3期474-482,共9页
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基金
国家自然科学基金(61402102)
江西省自然科学基金(20171BAB202005)
+3 种基金
江西省教育厅科技项目(GJJ170443,GJJ170432)
江西省图像处理与模式识别重点实验室开放基金(ET201880042)
江西省核地学数据科学与系统工程技术研究中心开放基金(JETRCNGDSS201802)
江西省放射性地学大数据技术工程实验室开放基金(JELRGBD201701,JELRGBDT201804)。
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文摘
针对目前监控摄像头由于远距离拍摄导致模糊人脸识别率欠佳的问题,提出了具有“有序”全局结构性特征的旋转均值跳动特征提取算法。该算法在图像每条垂线上按照从上至下的顺序等分选择若干采样点,运用均值跳动的方法进行编码,计算每条垂线上所有值不为0的像素的平均值,按顺序将选取的若干采样点像素值和平均值进行比较,并依次编码,生成1个8位二进制数,其对应十进制值的范围与像素值范围相同,该十进制数为整条垂线上的特征值,从而提取出描述每条垂线的纹理特征信息。结合图像预处理和直方图归一化实现对纹理图像融合特征信息提取。实验结果表明,该算法相比深度学习在模糊人脸识别方面有了明显提升。
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关键词
人脸识别
特征提取
均值跳动
结构性特征
全局特征
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Keywords
face recognition
feature extraction
mean pulsation
structural characteristics
global characteristics
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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