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题名方向梯度直方图及其扩展
被引量：13
- 1
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作者
傅红普
邹北骥
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机构
中南大学信息科学与工程学院
湖南第一师范学院信息科学与工程系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第5期212-217,共6页
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基金
湖南省教育厅科学研究基金资助项目(12C0591)
湖南第一师范学院科研基金资助项目(XYS07N12)
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文摘
介绍方向梯度直方图(HOG)及其扩展。结合HOG的计算步骤阐述其内在理念和捕获的主要图像特征,指出其局限性,论述对HOG的重要扩展,包括多尺寸HOG、梯度方向直方图金字塔、分析降维HOG,给出对各扩展使用积分图加速计算的方法以及其他改善方法,从措施、复杂度、维数、思想等方面对各HOG改善方法进行比较,给出HOG未来的研究方向。
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关键词
局部特征描述符
方向梯度直方图
积分图
梯度方向直方图金字塔
降维分析
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Keywords
local feature descriptor
Histogram of Oriented Gradient（HOG）
integral image
Pyramid of Histogram of OrientedGradient（PHOG）
dimension reduction analysis
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于金字塔梯度方向图像特征的检索模型设计
被引量：1
- 2
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作者
白宗文
周美丽
白茹
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机构
延安大学
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出处
《现代电子技术》
2014年第15期65-67,共3页
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基金
陕西省教育厅应用研究项目:图像修复技术在延安文物保护中的应用与研究(12JK1004)
延安市工业攻关项目:基于机器视觉的文物修复系统修复与实现(2012kg-07)
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文摘
随着互联网的普及和发展,电子商务网站数量急剧增长,迫切需要一个平台对在线销售商品进行标注以方便用户进行搜索。通过提取类别图像和测试图像的金字塔梯度方向直方图(PHOG)全部特征,然后计算两者之间的距离,测试图像与类别图像距离比较近的就属于同一类图像。利用Matlab语言开发出了能够实现这一检索分类模型。实验证明这一模型灵活性好,准确性高。
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关键词
电子商务
图像检索
混淆矩阵
金字塔梯度方向直方图
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Keywords
e-commerce
image retrieval
confusion matrix
PHOG
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分类号
TN911.734
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名GIS局部放电光信号检测技术及光学图像诊断方法
被引量：6
- 3
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作者
李泽
钱勇
刘伟
臧奕茗
盛戈皞
江秀臣
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机构
上海交通大学电气工程系
国网上海市电力公司电力科学研究院
六氟化硫气体特性分析与净化处理技术国网公司重点实验室、国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
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出处
《电工技术学报》
北大核心
2025年第1期253-263,共11页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62075045)。
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文摘
光测法是一种有效的局部放电检测技术。为研究典型局部放电的光学特征和光学图像诊断方法,首先搭建气体绝缘局部放电光电联合检测实验平台,实现光信号和电信号的同步采集;然后分别采用导光柱法和荧光光纤法对SF_(6)气体中典型放电光信号进行实验测量和统计分析,对比研究两种光学检测方法的放电特征参数,包括起始放电电压、相位分布、脉冲幅值和数量等;最后,利用导光柱采集的典型局部放电信号,提出一种基于金字塔梯度直方图(PHOG)特征的局部放电光学图像故障诊断方法。结果显示该模型诊断准确率达90.4%,验证了基于导光柱的局部放电光学检测与诊断的可靠性。
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关键词
光学局部放电
导光柱
金字塔梯度直方图
天牛须搜索算法
支持向量机
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Keywords
Optical partial discharge
light guide rod
pyramid histogram of oriented gradients
beetle antennae search
support vector machine
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分类号
TM85
[电气工程—高电压与绝缘技术]
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题名仿人脑视皮层机制的目标识别方法
被引量：5
- 4
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作者
李岳云
许悦雷
马时平
史鹤欢
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机构
空军工程大学航空航天工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第8期2147-2151,2216,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61372167
61379104)
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文摘
针对传统方法存在目标特征提取不足和计算复杂度高等问题,从人脑视觉认知出发,提出一种仿人脑视皮层机制的目标识别方法。引入卷积神经网络,提出基于Gabor卷积核的目标边缘特征,以拟合简单细胞感受野;结合初级视皮层腹侧通路目标识别方式,模拟视皮层信息处理机制,抽取边缘图像PHOG特征来描述目标,建立PHOG特征的仿人脑皮层识别模型。采用多类SVM分类器对特征向量进行识别实验,实验结果表明,该方法减少了计算复杂度,提高了识别率。
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关键词
视觉皮层模型
金字塔梯度方向直方图
卷积神经网络
目标
识别
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Keywords
visual cortex model
PHOG
convolutional neural network
object
recognition
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名融合改进PHOG与KPCA的人脸识别算法
被引量：1
- 5
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作者
周霞
秦磊
王宪
孙子文
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机构
轻工过程先进控制教育部重点实验室(江南大学)
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出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第12期143-150,共8页
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基金
国家自然科学基金(60574051)
江苏省产学研联合创新资金-前瞻性联合研究项目(BY2012067)
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文摘
针对PHOG特征在描述人脸形状时容易受到梯度强度突变及噪声干扰的缺点,提出了一种基于改进PHOG特征的人脸识别算法。首先对仅适用于描述清晰人脸轮廓形状的PHOG特征进行了改进,使其对人脸局部结构描述更加精细化,并通过改进的归一化方法达到对噪声的抑制,最后通过KPCA变换将改进的PHOG特征非线性映射到高维核空间中,进一步选择区分能力较强的特征分量,用最近邻分类器进行分类。在ORL、FERET和YALE人脸库中做了多组实验分别取得了98%、95%及98.67%的识别率,实验证明:该算法在抑制轮廓噪声提高识别率方面达到了较好的效果。
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关键词
人脸识别
金字塔梯度方向直方图
核主分分析
图像形状
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Keywords
face recognition
Pyramid Histogram of Oriented Gradients
KPCA
image shape
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多检测器融合的行人检测研究
被引量：1
- 6
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作者
周书仁
汤琛
殷建平
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机构
长沙理工大学计算机与通信工程学院
国防科学技术大学计算机学院博士后流动站
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第23期36-39,89,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.61170287
No.60973113
+5 种基金
No.61170199)
湖南省自然科学基金项目(No.10jj2050
No.12jj6057)
湖南省教育厅资助科研项目(No.11C0035)
湖南省科技计划项目(No.2009FJ3064)
湖南省标准化战略项目(No.2011031)
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文摘
针对基于梯度方向直方图的行人检测尚存在实时性不足的问题,提出了一种多检测器融合的行人检测方法。利用Haar型特征的Adaboost进行头部粗检,由于图像行人姿态或尺度的原因会导致这一过程出现漏检;采用Canny算子获取图像轮廓,并根据颜色信息获取图像轮廓,通过椭圆拟合提取图像中可能检测区域;根据前面粗检的结果,对候选区域合适变换尺度,提取PHOG特征,并采用线性SVM对其进行判决。在INRIA样本库上的测试结果表明该方法是有效可行的。
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关键词
行人检测
金字塔式梯度方向直方图(PHOG)特征
颜色特征
ADABOOST
线性支持向量机
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Keywords
pedestrian detection
Pyramid of Histograms of Oriented Gradien（tPHOG）feature
color feature
Adaboost
linear Support Vector Machine（SVM）
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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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题名基于生物启发特征的真实环境笑脸分类方法
被引量：2
- 7
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作者
陈俊
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机构
华南理工大学电子与信息学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第18期198-200,共3页
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文摘
为解决生物启发模型(BIM)存在的3个问题,即高计算复杂度、有争议的视觉皮层关系建模,以及类前向反馈机制带来的盲目特征选择,提出一种基于生物启发特征(BIF)的真实环境笑脸分类方法。构建基于BIF的笑脸分类系统,提取人脸表情图像嘴部区域的金字塔梯度方向直方图特征,使用局部保持投影进行BIM特征降维,采用Adaboost算法进行BIM特征选择。实验结果验证,该系统的最佳识别率达96.5%。
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关键词
笑脸表情分类
生物启发特征
金字塔梯度方向直方图特征
局部保持投影
支持向量机
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Keywords
smiling face expression classification
Biologically Inspired Feature（BIF）
Pyramid Histogram of Oriented Gradients（PHOG） feature
Locality Preserving Projection（LPP）
Support Vector Machine（SVM）
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名干旱区植物叶片识别研究
被引量：2
- 8
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作者
王丹
郑江华
努尔巴依
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机构
新疆大学资源与环境科学学院
新疆大学绿洲生态教育部重点实验室
新疆大学干旱生态环境研究所
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第13期129-133,共5页
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基金
新疆维吾尔自治区青年科技创新人才培养工程(2017—2018)
新疆维吾尔自治区治蝗灭鼠指挥办公室委托项目(2017)
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文摘
现有植物叶片识别方法都是基于扁平状叶片,而干旱区植物叶片多呈针叶,因此不适合干旱区植物叶片的识别,使得对于干旱区植物研究主要依靠专家识别,不利于对干旱区植物叶片的进一步研究。提出使用差异性值监督局部线性嵌入算法D-LLE,充分挖掘样本之间的类别信息,提高干旱区植物叶片的识别效率。首先利用金字塔梯度方向直方图(PHOG)的方法提取叶片图像特征,再使用PCA、LLE、WLLE、D-LLE等主流的降维算法,对提取的PHOG特征进行降维,最后建立支持向量机(SVM)的分类模型对植物叶片图像分类。经过这四种降维算法后的平均识别率分别为76.3%、85.3%、89.1%、95.5%;骆驼刺、苦豆子和沙枣的叶片正确识别率,相对其他植物叶片较低。通过实验证明了PHOG特征在植物叶片特征提取的可行性,使用D-LLE算法相比传统特征降维的算法具有更高的效率,且较适合于干旱区植物叶片的自动识别分类。
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关键词
金字塔梯度方向直方图
差异性值
支持向量机
干旱区植物叶片
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Keywords
Pyramid Histograms of edge Orientation Gradients(PHOG)
dissimilarity
Support Vector Machine(SVM)
plant leaves in area
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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