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改进的多尺度局部二值模式的表情识别方法 被引量:1
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作者 芦敏 周海英 《河北农机》 2017年第10期65-69,共5页
针对传统的局部二值模式(LBP)对局部特征描述不够充分的特点,提出一种改进的多尺度局部二值模式的人脸面部表情识别方法,在多尺度局部二值模式的基础上,通过引入一个可调参数α于编码中以调节局部纹理的细节提取控制。在每个区域图像中... 针对传统的局部二值模式(LBP)对局部特征描述不够充分的特点,提出一种改进的多尺度局部二值模式的人脸面部表情识别方法,在多尺度局部二值模式的基础上,通过引入一个可调参数α于编码中以调节局部纹理的细节提取控制。在每个区域图像中,将每个像素与可调参数α进行比较,计算它的顺时针编码值和逆时针编码值,并分别形成各自灰度直方图。上述方法在保留了局部特征的同时,可以有效降低噪声和光照的影响,增强了特征的鲁棒性。采用支持向量机(SVM)进行分类训练与测试。在三个数据集上进行的实验结果表明,采用带有可调参数的纹理细节控制策略可以得到一个较好的控制阈值,与多尺度局部二值模式以及双向局部二值模式(BLBP)相比较,提高了分类的准确率。 展开更多
关键词 人脸表情识别 多尺度局部二值模式 可调参数 双向局部模式 支持向量机
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基于直方图统计量的逆合成孔径雷达目标识别 被引量:5
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作者 王芳 盛卫星 +1 位作者 马晓峰 王昊 《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期726-732,共7页
将原用于人脸识别的基于Gabor局部二进制模式的识别技术用于逆合成孔径雷达(ISAR)像的雷达目标识别,对算法进行了改进,取得了较好的识别效果。将ISAR像进行Gabor小波变换,提取不同尺度和方向的Gabor幅值图谱;然后把幅值图谱分成小的子区... 将原用于人脸识别的基于Gabor局部二进制模式的识别技术用于逆合成孔径雷达(ISAR)像的雷达目标识别,对算法进行了改进,取得了较好的识别效果。将ISAR像进行Gabor小波变换,提取不同尺度和方向的Gabor幅值图谱;然后把幅值图谱分成小的子区域,用多尺度局部二值模式提取空域增强的直方图作为特征,最后在χ2统计量作为不相似度量计算的特征空间里,采用最近邻分类器完成五类目标的分类识别。与目前已有的几种典型ISAR目标识别方法进行了对比,结果表明:该方法是可行且有效的,能够明显地提高识别率。 展开更多
关键词 逆合成孔径雷达 GABOR滤波器 多尺度局部二值模式 目标识别
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基于高斯过程的快速人脸验证 被引量:1
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作者 周思洋 曹林 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第1期292-295,32,共5页
为解决目前实现人脸验证算法所需训练样本多、运算量大、识别速度慢等问题,提出了一种在小样本空间中基于高斯过程的快速人脸验证方法。首先使用共轭梯度下降法从训练样本中学习人脸关键部位特征位置的梯度方向,从而可对待验证人脸进行... 为解决目前实现人脸验证算法所需训练样本多、运算量大、识别速度慢等问题,提出了一种在小样本空间中基于高斯过程的快速人脸验证方法。首先使用共轭梯度下降法从训练样本中学习人脸关键部位特征位置的梯度方向,从而可对待验证人脸进行特征定位;然后使用自适应尺度局部二值模式提取特征,以减小特征维度;最后将谱混合核函数作为高斯过程的核函数对输入的人脸特征进行分类。使用LFW、FERET和Multi-PIE人脸数据库进行训练和测试,实验结果表明使用自适应尺度局部二值模式有效地减小了特征维度,使用高斯过程模型与谱混合核相结合可大幅减少训练样本,显著提升训练速度和测试速度。 展开更多
关键词 人脸验证 自适应多尺度局部二值模式 高斯过程 谱混合核函数
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基于纹理特征的维吾尔文离线手写签名鉴别 被引量:4
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作者 张淑婧 麦合甫热提 +2 位作者 吾尔尼沙·买买提 朱亚俐 库尔班·吾布力 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第3期770-776,共7页
为进一步提高维吾尔文离线手写签名鉴别正确率,提出基于纹理特征融合的离线签名鉴别方法。对经过预处理的签名图像分别提取多尺度块局部二值模式(MB-LBP)和局部相位量化(LPQ)两种纹理特征,将两种特征进行串联融合,形成高维纹理特征向量... 为进一步提高维吾尔文离线手写签名鉴别正确率,提出基于纹理特征融合的离线签名鉴别方法。对经过预处理的签名图像分别提取多尺度块局部二值模式(MB-LBP)和局部相位量化(LPQ)两种纹理特征,将两种特征进行串联融合,形成高维纹理特征向量。通过训练随机森林(RF)对签名图像进行分类鉴别。在共包含1800个签名图像的维吾尔文数据库和包含2640个签名图像的CEDAR数据库中得到的总正确率分别为96.35%和96.73%,结果表明该方法有效提高了维吾尔文离线手写签名鉴别正确率。 展开更多
关键词 维吾尔文 手写签名鉴别 多尺度局部模式 局部相位量化 随机森林
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小波变换与多特征融合的多文种离线签名识别 被引量:2
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作者 穆开热姆·麦海提 麦合甫热提 +2 位作者 韩辉 朱亚俐 库尔班·吾布力 《现代电子技术》 2022年第7期74-79,共6页
为进一步提高多文种离线手写签名识别率,提出一种小波变换与多特征融合的离线签名识别方法。首先对采集完的签名图像进行预处理和小波变换,然后对小波变换后的4张签名子图像(低频信息图像、水平高频信息图像、垂直高频信息图像和对角高... 为进一步提高多文种离线手写签名识别率,提出一种小波变换与多特征融合的离线签名识别方法。首先对采集完的签名图像进行预处理和小波变换,然后对小波变换后的4张签名子图像(低频信息图像、水平高频信息图像、垂直高频信息图像和对角高频信息图像)分别提取多尺度块局部二值模式(MB-LBP)、局部相位量化(LPQ)、韦伯描述符(WLD)和ASM能量特征,并对所提特征进行串联融合,用PCA降维形成适合的特征向量。通过训练支持向量机(SVM)和随机森林(RF)分类器对签名图像进行分类对比。文中数据集包括4个文种(英文、汉文、维吾尔文、柯尔克孜文),在单个文种识别率最高达到98%,两两混合的识别率最高达到97.54%,3个文种混合的识别率最高达到96.78%。实验结果表明,提出的方法能够有效识别多文种混合的离线签名,得到了较高的识别率。 展开更多
关键词 多文种离线签名 小波变换 多尺度局部模式 局部相位量化 韦伯描述符 ASM能量特征 支持向量机 随机森林
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