基于并行结构的Gabor小波神经网络算法及应用 被引量：8

1

作者 许廷发 韦岗 倪国强 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期247-250,共4页

给出了一种基于并行结构的Gabor小波神经网络算法。根据多CPU系统的并行结构和神经网络本身并行性的特点,设计了用于图象目标识别的Gabor小波神经网络算法,算法的输入层包括Gabor小波尺度、平移和频率调制参数的运算;隐层是在并行CPU中... 给出了一种基于并行结构的Gabor小波神经网络算法。根据多CPU系统的并行结构和神经网络本身并行性的特点,设计了用于图象目标识别的Gabor小波神经网络算法,算法的输入层包括Gabor小波尺度、平移和频率调制参数的运算;隐层是在并行CPU中实现神经网络算法及优化;输出层是Gabor小波神经网络的分类结果。对4类飞机图像目标进行了仿真实验,识别率达到98%以上,识别时间为40 ms。 展开更多

关键词 目标识别 gabor小波神经网络 多CPU 并行结构

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基于Gabor小波和神经网络的红外图像识别算法 被引量：3

2

作者 李宏贵 李兴国 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第2期228-231,共4页

首先对原始红外图像进行适当的预处理 ,然后用由小波Gabor滤波器的线性组合所构成的复合滤波器提取红外图像的特征 ,并且用神经网络获取最佳复合滤波器参数从而得到最佳的目标特征矢量。用两类方向相反 (左向和右向 )的低对比度红外坦... 首先对原始红外图像进行适当的预处理 ,然后用由小波Gabor滤波器的线性组合所构成的复合滤波器提取红外图像的特征 ,并且用神经网络获取最佳复合滤波器参数从而得到最佳的目标特征矢量。用两类方向相反 (左向和右向 )的低对比度红外坦克图像进行计算机仿真实验 ,取得了较好的识别结果。 展开更多

关键词 gabor小波 神经网络 目标识别 红外图像

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用于分割双纹理图像的最佳单Gabor小波参数的反馈系统 被引量：1

3

作者 朱程辉 陈昕 方敏 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第11期60-61,122,共3页

设计了一个对分割双纹理图像的最佳单Gabor小波参数进行自适应调整的反馈系 统?该系统利用Gabor小波的带通特性使某一频率的纹理通过,而另一频率的纹理受到抑制 ,由RBF神经网络对预处理后的图像参数进行估计,求出最优分割阈值?以分割阈... 设计了一个对分割双纹理图像的最佳单Gabor小波参数进行自适应调整的反馈系 统?该系统利用Gabor小波的带通特性使某一频率的纹理通过,而另一频率的纹理受到抑制 ,由RBF神经网络对预处理后的图像参数进行估计,求出最优分割阈值?以分割阈值误差率 为反馈量对Gabor小波参数进行自适应调整,从而得到最佳Gabor小波参数?实验证明,该系 统对双纹理图像的分割达到了预期的结果? 展开更多

关键词 纹理 分割 gabor小波 RBF神经网络

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基于多DSP混合结构的Gabor小波神经网络图像目标识别

4

作者 许廷发 张彬 倪国强 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第11期989-992,共4页

提出了一种基于多DSP混合结构的G abor小波神经网络图像目标识别新方法.利用TM S320C 5409设计了多DSP混合结构系统,根据并-串结构系统的特点,设计了G abor小波神经网络算法.算法被分成不同的并-串结构进行运算,利用串行的DSP-1进行G a... 提出了一种基于多DSP混合结构的G abor小波神经网络图像目标识别新方法.利用TM S320C 5409设计了多DSP混合结构系统,根据并-串结构系统的特点,设计了G abor小波神经网络算法.算法被分成不同的并-串结构进行运算,利用串行的DSP-1进行G abor小波变换提取图像目标的特征向量,并输入到采用不同网络结构的并行多DSP进行BP网络运算,串行的DSP 6对BP网络输出的后验概率进行加权平均,给出分类结果.对9种飞机目标进行了分类识别仿真实验.实验结果表明,该方法应用于多目标识别时,识别时间为2.8 m s,识别率达到98%. 展开更多

关键词 目标识别 gabor小波神经网络 多DSP 混合结构

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基于Gabor小波和LPP的浮选过程泡沫纹理特征提取及应用 被引量：10

5

作者 赵洪伟 谢永芳 +1 位作者 曹斌芳 蒋朝辉 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期942-947,共6页

针对Gabor小波进行特征提取时易造成维数灾难和识别效率不高的问题,提出一种基于Gabor小波滤波和局部保持投影(LPP)降维算法相结合的泡沫纹理特征提取方法.首先,利用Gabor滤波器获得原始泡沫图像5个尺度和8个方向的高维特征描述向量;然... 针对Gabor小波进行特征提取时易造成维数灾难和识别效率不高的问题,提出一种基于Gabor小波滤波和局部保持投影(LPP)降维算法相结合的泡沫纹理特征提取方法.首先,利用Gabor滤波器获得原始泡沫图像5个尺度和8个方向的高维特征描述向量;然后,利用LPP算法得到降维特征向量;最后,利用此降维特征向量通过反向传播(BP)神经网络进行不同工况下泡沫类别的识别,进而指导实际矿物浮选生产.实验结果表明,相对于传统的GLCM方法和Gabor小波纹理特征提取方法,该方法可有效降低泡沫纹理特征向量维数并具有更高的识别效率. 展开更多

关键词 浮选控制过程 纹理特征 gabor小波 局部保持投影算法 反向传播神经网络识别

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基于Gabor小波和SVD的热红外人脸识别研究 被引量：3

6

作者 方文俊 周翔 +1 位作者 汤进 罗斌 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第13期121-124,共4页

由于热红外人脸图像具有防伪装、防欺诈以及独立于环境光照的特点,所以近年来热红外人脸识别问题备受关注。提出一种基于Gabor小波和SVD的热红外人脸识别新方法。对归一化后的热红外人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换,得到多个Gabor特... 由于热红外人脸图像具有防伪装、防欺诈以及独立于环境光照的特点,所以近年来热红外人脸识别问题备受关注。提出一种基于Gabor小波和SVD的热红外人脸识别新方法。对归一化后的热红外人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换,得到多个Gabor特征矩阵;对每个矩阵进行奇异值分解,并把每个矩阵最大的奇异值组合起来作为最终的热红外人脸特征向量;使用径向基神经网络进行分类识别。在自建热红外人脸数据库上的实验结果表明,相比于传统的识别方法,该方法具有较好的识别效果。 展开更多

关键词 gabor小波 奇异值分解(SVD) RBF神经网络 热红外人脸识别

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基于Gabor小波和CNN的图像失真类型判定算法 被引量：5

7

作者 李鹏程 吴涛 张善卿 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第10期3179-3182,共4页

针对图像失真分类问题,提出了一种基于Gabor小波和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的失真类型判定算法。该算法先利用Gabor小波的良好特性对图像进行特征粗提取,再通过改进的CNN进一步提取关键特征。算法步骤包括:首先... 针对图像失真分类问题,提出了一种基于Gabor小波和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的失真类型判定算法。该算法先利用Gabor小波的良好特性对图像进行特征粗提取,再通过改进的CNN进一步提取关键特征。算法步骤包括:首先对图像进行预处理(包括标签设定、样本均衡和样本扩充);然后对预处理后的图像进行八方向的Gabor小波变换,并将不同方向的子带叠加构成输入样本;最后通过自行设计的CNN和Softmax分类器对样本进行训练,训练过程中采用随机梯度下降和反向误差传播的方法对卷积核参数进行优化得到最终模型。对训练好的模型进行失真类型判定实验,在LIVE标准图像库上分类正确率达95.62%,表明本算法具有较高的准确性和鲁棒性。 展开更多

关键词 卷积神经网络 gabor小波 失真类型 特征学习

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基于Gabor小波和神经网络的布匹瑕疵检测 被引量：8

8

作者 何薇 白瑞林 李新 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第12期231-234,共4页

为了实现布匹表面瑕疵的在线视觉检测,利用Gabor小波函数与神经网络的结合,提出了一种有效提取Gabor滤波最优参数的方法。该方法通过离线构建Gabor小波神经网络,结合Levenberg-Marquardt算法优化得到最优解,重构无瑕疵的布匹图像,以削... 为了实现布匹表面瑕疵的在线视觉检测,利用Gabor小波函数与神经网络的结合,提出了一种有效提取Gabor滤波最优参数的方法。该方法通过离线构建Gabor小波神经网络,结合Levenberg-Marquardt算法优化得到最优解,重构无瑕疵的布匹图像,以削弱在线检测时布匹纹理对瑕疵检测的影响,从而能够于在线实时监测过程中凸显布匹瑕疵,最终从融合图像中得到瑕疵区域。通过对霉点、断经、油污、破洞四种常见的布匹瑕疵图像进行检测,表明该方法能够满足对瑕疵的实时分割要求。 展开更多

关键词 图像处理 瑕疵检测 gabor小波 神经网络

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基于Gabor及深度神经网络的葡萄种子分类 被引量：1

9

作者 杨旺功 淮永建 张福泉 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期131-138,共8页

种子成熟度需要受过长期训练的专家通过肉眼进行观察和判断。为了改变传统人工经验判断的方式,该文提出了一种基于Gabor小波特征提取及深度神经网络的葡萄种子图像分类识别算法,以便实现高效、准确的分类识别效果。首先,利用背景差分法... 种子成熟度需要受过长期训练的专家通过肉眼进行观察和判断。为了改变传统人工经验判断的方式,该文提出了一种基于Gabor小波特征提取及深度神经网络的葡萄种子图像分类识别算法,以便实现高效、准确的分类识别效果。首先,利用背景差分法在背景图像中分割出兴趣目标,从而完成图像的预处理。然后,通过改进的Gabor小波特征提取,使得Gabor滤波后的图像具有更多的细节纹理信息。最后,将深度卷积神经网络和提取到的纹理特征信息相结合进行分类。实验结果表明,基于机器学习的葡萄种子成熟度识别是切实可行的。且相比于其他类似分类算法,本文算法的图像分类精度有了一定的改善。 展开更多

关键词 分类识别 深度学习 特征提取 gabor小波 葡萄种子 机器学习 神经网络

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增强LGBP融合广义平均神经网络的鲁棒人脸识别研究 被引量：1

10

作者 黎远松 雷航 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第24期96-101,107,共7页

针对人脸识别中由于人脸表情、姿态、尺度等变化而影响识别效果的问题,提出一种融合增强局部Gabor二值模式和广义平均神经网络方法。首先,对归一化的人脸图像进行多方向、多尺度Gabor小波滤波,将生成的Gabor幅值模式分成多个子区域;然后... 针对人脸识别中由于人脸表情、姿态、尺度等变化而影响识别效果的问题,提出一种融合增强局部Gabor二值模式和广义平均神经网络方法。首先,对归一化的人脸图像进行多方向、多尺度Gabor小波滤波,将生成的Gabor幅值模式分成多个子区域;然后,利用增强局部二值模式对每个子区域进行操作形成特征向量;最后,利用广义神经网络进行识别。在ORL、FERET及LFW上的实验利用错误接受率、错误拒绝率等错误率和时间复杂度评估方法的有效性。实验结果表明,相比其它几种较新的方法,取得了更好的识别效果。 展开更多

关键词 鲁棒人脸识别 gabor小波 LGBP 广义平均神经网络 姿态变化

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基于图像旋转变换的改进PCA与LVQ的人脸识别 被引量：3

11

作者 董九玲 赖惠成 +1 位作者 杨敏 许伟 《激光杂志》 北大核心 2015年第9期51-55,共5页

为有效解决BP分类器训练时易震荡,易陷入局部极小值和人脸图像由于受拍摄角度,表情变化等因素影响而导致识别率低的问题,提出一种基于图像旋转变换的改进的主成分分析(PCA)与学习向量量化网络(LVQ)相结合的新算法。首先用辐射模板对非... 为有效解决BP分类器训练时易震荡,易陷入局部极小值和人脸图像由于受拍摄角度,表情变化等因素影响而导致识别率低的问题,提出一种基于图像旋转变换的改进的主成分分析(PCA)与学习向量量化网络(LVQ)相结合的新算法。首先用辐射模板对非正面人脸进行标准化,然后将PCA和具有多方向,多尺度滤波特性的二维Gabor相结合进行降维,最后使用鲁棒性强,结构简单的LVQ网络进行分类识别。本文算法利用ORL人脸库进行仿真,证明了此方法的可行性。 展开更多

关键词 gabor特征 LVQ神经网络 人脸识别 辐射模板 主成分分析

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基于Radon小波低分辨率的织物疵点检测算法 被引量：4

12

作者 朱中洋 肖志云 +1 位作者 孙光民 齐咏生 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第3期863-867,共5页

针对纺织过程中可能出现的瑕疵问题,提出了一种新的织物疵点分割方法——四分法和织物疵点特征提取方法——Radon小波低分辨率特征(RWLRC)。该算法先将织物图像经过Gabor滤波器预处理,再将预处理之后的织物图像等分成四部分,通过4部分... 针对纺织过程中可能出现的瑕疵问题,提出了一种新的织物疵点分割方法——四分法和织物疵点特征提取方法——Radon小波低分辨率特征(RWLRC)。该算法先将织物图像经过Gabor滤波器预处理,再将预处理之后的织物图像等分成四部分,通过4部分的最大值与最小值确定阈值并分割。将疵点形状的二值图像进行Radon变换并得到特征曲线,应用Mallat塔式分解算法进行特征降维,最后由神经网络进行状态识别和特征分类。实验结果表明,四分法无需与正常织物对照分割,具有自适应性,Radon小波低分辨率特征的特征值只有3维,具有特征维数低、疵点形状描述准确等特点,所提方法可以有效检测与识别缺纬、缺经、油污、漏洞等常见疵点。 展开更多

关键词 疵点检测与识别 四分法 Radon小波低分辨率特征 gabor滤波器 神经网络

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选煤厂工况环境下人脸识别方法研究

13

作者 高宏杰 丛昊然 郭秀才 《工矿自动化》 北大核心 2021年第3期66-70,78,共6页

针对选煤厂人脸图像信息易受复杂环境因素影响导致识别难度较大的问题,研究了一种选煤厂工况环境下的人脸识别方法。对归一化的选煤厂原始人脸图像进行Gabor小波变换,得到8个方向、5个尺度下的特征图谱;用改进AR-LGC编码算法进行编码,... 针对选煤厂人脸图像信息易受复杂环境因素影响导致识别难度较大的问题,研究了一种选煤厂工况环境下的人脸识别方法。对归一化的选煤厂原始人脸图像进行Gabor小波变换,得到8个方向、5个尺度下的特征图谱;用改进AR-LGC编码算法进行编码,并对编码后同一尺度下不同方向的图谱进行特征融合,得到图像的融合特征图;将融合特征图划分为多个子块,统计分块直方图并加权级联得到直方图特征向量,将特征向量送入残差神经网络中训练,实现对选煤厂人员的人脸识别。改进AR-LGC编码算法增强了选煤厂人脸图像纹理相关度,解决了图像纹理相关度不足的问题,在弱化干扰特征的同时,保留了人脸图像中更多重要特征,缓解了人员面部受煤灰污染的问题。实验结果表明:当选煤厂人脸受到煤灰污染时,采用改进AR-LGC编码算法提取的特征保留了局部特征粗粒度,具有较好的抗噪性;本文方法的识别率为94.5%,平均耗时为0.9330 s,与同类算法相比,在牺牲部分时间性能的条件下提升了识别率,牺牲的时间性能在可接受范围内。 展开更多

关键词 选煤厂 人脸识别 特征提取 gabor小波变换 AR-LGC编码算法 残差神经网络

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