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题名基于FREAK描述子的精确图像配准改进算法
被引量：6
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作者
房贻广
刘武
高梦珠
谭守标
张骥
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机构
国网安徽省电力公司安全监察质量部
国网安庆供电公司安全监察质量部
安徽大学电子信息工程学院
安徽南瑞继远电网技术有限公司
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第12期3402-3405,3410,共5页
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基金
国家科技支撑计划项目(2014BAH27F01)
国家电网公司科技项目(5212D01502DB)~~
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文摘
快速视网膜特征(FREAK)描述子通过计算模式方向实现了旋转不变性,但对于旋转尺度变化较大的情况匹配性能并不理想,误匹配率较高,为此提出了一种改进的基于FREAK描述子的精确图像配准算法。首先,对原有FREAK算法添加长距离点对,设定距离阈值,只利用关键点采样模式中距离较远的点来生成角度信息。其次,对Hamming距离进行加权。对每一个关键点,在为了生成描述子选择点对时,对训练数据描述子的每一列计算均值,越接近0.5的列权值越大,改进了原来Hamming距离计算粗略的状态,使距离计算更精确。最后,使用最近邻匹配结合最近邻和次近邻的比值以及随机抽样一致(RANSAC)方法进行快速匹配和优化。实验结果表明,改进算法更适用于旋转尺度变化较大的环境及匹配性能要求较高的场合。
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关键词
快速视网膜特征
特征提取
HAMMING距离
图像配准
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Keywords
Fast REtinA Keypoint （FREAK）
feature extraction
Hamming distance
image registration
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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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题名基于平稳小波变换和亮度序的局部特征描述子
被引量：2
- 2
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作者
房贻广
颜普
刘武
张骥
谭守标
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机构
国网安徽省电力公司安全监察质量部
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
国网安庆供电公司安全监察质量部
安徽南瑞继远电网技术有限责任公司
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第11期272-276,280,共6页
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基金
国家科技支撑计划项目(2014BAH27F01)
国家电网公司科技项目(5212D01502DB)
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文摘
局部区域的非线性亮度变化通常会造成局部特征描述子的不稳定。针对该问题,在平稳小波变换和亮度序的基础上,提出一种局部特征描述子。利用Hessian-Affine算子检测仿射协变区域,对检测区域进行平稳小波变换分解,将不同尺度的多个低频子带作为支持区域,多支持区域的使用可以有效地降低图像扭曲带来的不利影响。采用亮度序对支持区域进行区域划分,确保所构造描述子对单调亮度变化具有不变性,并在局部旋转不变坐标系下计算局部特征描述子。实验结果表明,该描述子在视角、线性亮度和JPEG压缩等变化下具有较好的鲁棒性。
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关键词
特征描述子
局部特征
平稳小波变换
亮度序
多支持区域
旋转不变坐标系
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Keywords
feature descriptor
local feature
Stationary Wavelet Transform（SWT）
intensity order
multiple support region
rotation invariant coordinate system
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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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题名人脸识别中基于学习的核图像微分滤波器
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作者
房贻广
刘武
张骥
张令臣
袁玫瑰
屈磊
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机构
国网安徽省电力公司安全监察质量部
国网安庆供电公司安全监察质量部
安徽南瑞继远电网技术有限公司
安徽大学电子信息工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第4期1185-1188,1192,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61201396
61301296)
+1 种基金
国家科技支撑计划项目(2014BAH27F01)
国家电网公司科技项目(5212D01502DB)~~
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文摘
针对人脸识别应用,提出一种基于学习且具有鉴别能力的核图像微分滤波器。首先,区别于现有滤波器的手工设计方法,该滤波器利用训练集动态学习获得,通过在学习过程中融入线性判别分析(LDA)思想,可在增加滤波后图像类内相似度的同时减小类间相似度;其次,在线性滤波分类器的基础上进一步引入二阶微分信息,并结合核方法在高维空间下进行滤波器学习,使得图像中的细节和非线性信息可以得到更好的利用并获得更具鉴别力的特征描述。AR和ORL人脸库上的多组对比实验结果表明,与线性可学习图像滤波器IFL、不考虑微分信息的核图像滤波器以及只考虑一阶微分信息的核图像滤波器进行比较,所提算法可有效提高识别性能。
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关键词
滤波器学习
线性判别分析
核空间
二阶微分
人脸识别
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Keywords
filter learning
Linear Discriminant Analysis（LDA）
kernel space
second order derivative
face 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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