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基于仿射梯度方向直方图特征的目标识别算法 被引量:7
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作者 宋丹 唐林波 赵保军 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期1428-1434,共7页
针对基于传统梯度方向直方图特征的目标识别算法(HOG+SVM)在目标发生仿射变化时识别效果较差的问题,该文提出一种基于仿射梯度方向直方图特征的目标识别算法(AHOG+SVM)。通过提取多尺度金字塔梯度图像的HOG特征,提高了算法的尺度不变性... 针对基于传统梯度方向直方图特征的目标识别算法(HOG+SVM)在目标发生仿射变化时识别效果较差的问题,该文提出一种基于仿射梯度方向直方图特征的目标识别算法(AHOG+SVM)。通过提取多尺度金字塔梯度图像的HOG特征,提高了算法的尺度不变性;通过将平面HOG栅格拓展至3维HOG栅格,并根据目标的世界坐标系与图像坐标系的映射关系将3维HOG栅格映射为2维HOG仿射栅格,最后对仿射栅格内的HOG特征进行仿射逆变换,以达到增强算法旋转不变性与错切不变性的目的。多组实验结果表明,该文提出的算法能够解决在目标识别过程中由尺度变化、旋转变化和错切变化(3D视角变化)所造成的识别率较低的问题,性能优于HOG+SVM算法。 展开更多
关键词 目标识别 仿射变换 梯度方向直方图特征 仿射栅格 视角变化 支持向量机
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基于梯度方向直方图的热核特征提取方法 被引量:3
2
作者 曾慧 李斯琦 +1 位作者 汪慧娟 刘冀伟 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期844-852,共9页
提出了一种适用于描述非刚性三维模型局部表面结构的特征提取方法,即基于梯度方向直方图的热核特征(HOGHKS)提取方法。该方法首先提取具有等距不变性的三维点热核信号,可以使后续提取的特征向量具有等距不变性和较好的稳定性;然后对热... 提出了一种适用于描述非刚性三维模型局部表面结构的特征提取方法,即基于梯度方向直方图的热核特征(HOGHKS)提取方法。该方法首先提取具有等距不变性的三维点热核信号,可以使后续提取的特征向量具有等距不变性和较好的稳定性;然后对热核信号的对数差分值进行梯度方向直方图统计,可以使构造出的特征向量对三维模型的尺度变化具有一定的不变性。该特征在一定程度上解决了HKS特征不具有尺度不变性、SI-HKS特征虽然具有尺度不变性但是需要将热核信号转换到频域进行描述会丢失一部分有效描述信息的问题。实验结果表明,与HKS特征和SI-HKS特征相比,HOG-HKS特征具有更好的检索效果。 展开更多
关键词 非刚性三维模型 三维模型检索 热核特征 具有尺度不变性的热核特征 基于梯度方向直方图的热核特征
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基于梯度方向直方图特征和支持向量机的医学影像分类方法 被引量:1
3
作者 周显国 《中国医疗设备》 2014年第2期132-133,140,共3页
本文阐述了基于内容的图像检索技术的特点,采用梯度方向直方图(HOG)特征来描述图片的边缘特征,利用支持向量机(SVM)对多类别的图片进行分类,并比较了几种核函数对分类效果的影响,指出基于HOG特征和支持向量机的分类方法可以辅助医护人... 本文阐述了基于内容的图像检索技术的特点,采用梯度方向直方图(HOG)特征来描述图片的边缘特征,利用支持向量机(SVM)对多类别的图片进行分类,并比较了几种核函数对分类效果的影响,指出基于HOG特征和支持向量机的分类方法可以辅助医护人员进行医学影像检索。 展开更多
关键词 PACS 医学影像分类 梯度方向直方图特征 支持向量机
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基于形状上下文和方向梯度直方图特征的异源图像配准 被引量:5
4
作者 黄微 任卫红 +1 位作者 朱琳琳 田建东 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2019年第2期149-155,共7页
针对单模态图像包含的信息存在局限性的问题,提出了一种基于形状上下文和HOG(histogram of oriented gradient)特征的红外和可见光图像配准方法.在混合高斯模型前景检测的基础上,通过提出的形状上下文和HOG特征结合的方法实现轮廓特征匹... 针对单模态图像包含的信息存在局限性的问题,提出了一种基于形状上下文和HOG(histogram of oriented gradient)特征的红外和可见光图像配准方法.在混合高斯模型前景检测的基础上,通过提出的形状上下文和HOG特征结合的方法实现轮廓特征匹配,再利用TPS(thin plate spline)转换模型将匹配延伸到整个形状,并使用正则化和缩放特性迭代重组对应关系及估计转换降低估计误差.最后,采用RANSAC(random sample consensus)算法去除错误匹配点.与已有的形状上下文方法相比,此方法结合了边缘和轮廓特征信息,降低了误差,鲁棒性更好. 展开更多
关键词 图像配准 前景检测 形状上下文 方向梯度直方图(HOG)特征
原文传递
基于感知哈希算法的特征融合玻璃瓶缺陷检测 被引量:1
5
作者 傅莉 吉宏轩 +1 位作者 张宇峰 任艳 《无线电工程》 2024年第1期55-62,共8页
特征提取作为玻璃瓶缺陷检测任务中至关重要的一环,特征集中丰富的特征信息将直接影响缺陷检测的准确率。传统的单一特征提取算法提取的特征信息往往过于单一,使得最终的检测准确率偏低。针对上述问题,提出了方向梯度直方图(Histogram o... 特征提取作为玻璃瓶缺陷检测任务中至关重要的一环,特征集中丰富的特征信息将直接影响缺陷检测的准确率。传统的单一特征提取算法提取的特征信息往往过于单一,使得最终的检测准确率偏低。针对上述问题,提出了方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)特征与尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)特征融合的特征提取算法。针对不同缺陷边缘提取轮廓不够准确的问题,提出了基于感知哈希算法(Perceptual Hash Algorithm,PHA)的边缘检测算子选择方法。通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行训练和验证。实验结果表明,提出的边缘检测算子选择方法可以针对不同缺陷选择最适合的边缘检测算子,特征融合算法的瓶身缺陷检测平均准确率可达88.7%。较单一的HOG特征提取算法提升了7.99%,较单一的SIFT特征提取算法提升了2.97%。 展开更多
关键词 缺陷检测 方向梯度直方图特征 SIFT特征 支持向量机 感知哈希算法
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基于改进特征袋模型的奶牛识别算法 被引量:11
6
作者 陈娟娟 刘财兴 +1 位作者 高月芳 梁云 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第8期2346-2351,共6页
针对特征袋(BOF)模型中存在特征计算耗时、识别精度低的不足,提出一种新的改进BOF模型以提高其目标识别的精度和效率,并将其应用于奶牛个体识别。该算法首先引入优化方向梯度直方图(HOG)特征对图像进行特征提取和描述,然后利用空间金字... 针对特征袋(BOF)模型中存在特征计算耗时、识别精度低的不足,提出一种新的改进BOF模型以提高其目标识别的精度和效率,并将其应用于奶牛个体识别。该算法首先引入优化方向梯度直方图(HOG)特征对图像进行特征提取和描述,然后利用空间金字塔匹配原理(SPM)生成图像基于视觉词典的直方图表示,最后自定义直方图交叉核作为分类器核函数。该算法在项目组自行拍摄的数据集(包含15类奶牛、共7 500张奶牛头部图像)上的实验结果表明,使用基于SPM的BOF模型将算法的识别率平均提高2个百分点;使用直方图交叉核相比使用高斯核将算法的识别率平均提高2.5个百分点;使用优化HOG特征,相比使用传统HOG特征将算法识别率平均提高21.3个百分点,运算效率为其1.68倍;相比使用尺度不变特征变换(SIFT)特征,在保证平均识别精度达95.3%的基础上,运算效率为其7.10倍。分析结果可知,该算法在奶牛个体识别领域具有较好的鲁棒性和实用性。 展开更多
关键词 特征袋模型 图像识别 梯度直方图特征 空间金字塔匹配 尺度不变特征变换特征
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基于HOG的目标分类特征深度学习模型 被引量:6
7
作者 何希平 张琼华 刘波 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期176-180,187,共6页
为提高低配置计算环境中的视觉目标实时在线分类特征提取的时效性和分类准确率,提出一种新的目标分类特征深度学习模型。根据高时效性要求,选用分类器模型离线深度学习的策略,以节约在线训练时间。针对网络深度受限和高识别率要求,提取... 为提高低配置计算环境中的视觉目标实时在线分类特征提取的时效性和分类准确率,提出一种新的目标分类特征深度学习模型。根据高时效性要求,选用分类器模型离线深度学习的策略,以节约在线训练时间。针对网络深度受限和高识别率要求,提取图像的局部方向梯度直方图(HOG)特征,构建稀疏自编码器栈对HOG特征进行深层次编码,设计Softmax多分类器对所抽取的特征进行分类。在深度神经网络模型学习过程中,引入最小化各层结构风险和微调全网参数的二阶段最优化策略。利用场景图像库Caltech101和手写数字库MNIST的训练样本与测试样本进行对比实验,结果表明,该模型在局部特征提取方面的时效优于单层卷积神经网络(CNN)模型,分类准确率高于CNN、栈式自编码器等对比模型。 展开更多
关键词 计算机视觉 目标分类 方向梯度直方图特征 栈式自编码器 深度学习
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基于连通区域和统计特征的图像文本定位 被引量:5
8
作者 刘亚亚 于凤芹 陈莹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第5期165-168,208,共5页
文本定位是图像中文本提取的前提与基础。针对场景图像中背景复杂和光照影响,提出一种由粗略到精确的文本定位算法。该算法首先在边缘图像上利用连通区域分析进行粗略定位得到文本候选区域,然后提取候选区域的方向梯度直方图特征和改进... 文本定位是图像中文本提取的前提与基础。针对场景图像中背景复杂和光照影响,提出一种由粗略到精确的文本定位算法。该算法首先在边缘图像上利用连通区域分析进行粗略定位得到文本候选区域,然后提取候选区域的方向梯度直方图特征和改进的局部二值模式特征进行分类,去除虚假文本达到精确定位。仿真实验结果表明,该算法能够有效地降低背景复杂与光照不均的影响,在场景图像中准确地定位文本区域。 展开更多
关键词 文本定位 连通区域分析 方向梯度直方图特征 局部二值模式特征
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基于表观模型的人脸特征点提取 被引量:5
9
作者 闫保中 何伟 韩旭东 《应用科技》 CAS 2020年第6期47-52,共6页
针对在人脸特征点提取过程中模型预估能力不足,拟合过程中的非法形变导致的特征点提取速度慢和提取精度不高的问题,本文提出了一种基于主动表观模型(AAM)的人脸特征点提取算法的改进算法。将头部作初始分类,不同的头部姿态选取不同人脸... 针对在人脸特征点提取过程中模型预估能力不足,拟合过程中的非法形变导致的特征点提取速度慢和提取精度不高的问题,本文提出了一种基于主动表观模型(AAM)的人脸特征点提取算法的改进算法。将头部作初始分类,不同的头部姿态选取不同人脸模型进行拟合,这样能避免初始化模型与真实特征点位置相差过大,从而使得模型能更快的收敛,提高特征点提取速度。同时提出一种方法,对拟合过程中的形状变量加以限制,能有效过滤掉不满足人脸形状的特征点模型,防止拟合过程中的非法形变,使提取的人脸特征点更接近真实位置。实验结果表明,改进的基于AAM的人脸特征点提取算法在时间效率和准确率上都所有提高。 展开更多
关键词 表观模型 特征提取 人脸特征 主动表观模型 非法变形 方向梯度直方图特征 拟合 头部姿态
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基于人体特征识别和卡尔曼滤波的行人跟踪算法 被引量:2
10
作者 万智萍 《电光与控制》 北大核心 2016年第11期97-102,共6页
为了提高行人检测识别及跟踪精度,提出一种基于人体特征识别和卡尔曼滤波的行人跟踪算法,该算法采用一种基于人体体型特征和行为姿态特征的识别方法来自动识别行人。行为姿态特征识别方法采用基于高斯混合模型的前后帧像素点概率匹配算... 为了提高行人检测识别及跟踪精度,提出一种基于人体特征识别和卡尔曼滤波的行人跟踪算法,该算法采用一种基于人体体型特征和行为姿态特征的识别方法来自动识别行人。行为姿态特征识别方法采用基于高斯混合模型的前后帧像素点概率匹配算法,并结合人体体型特征来提高识别人体目标的成功概率,接着采用方向梯度直方图用于目标检测的特征描述,最后通过卡尔曼滤波器预测目标的移动轨迹。在实验中,与两种红外线行人检测与跟踪方法的对比结果显示,该算法可以更准确地从移动物体中捕获人体目标,并进行实时跟踪。 展开更多
关键词 目标跟踪 人体特征识别 行为姿态特征识别 方向梯度直方图特征 卡尔曼滤波器
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采用互补特征的核相关滤波目标跟踪算法
11
作者 谢维波 夏远祥 刘文 《华侨大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第3期429-434,共6页
为了改善跟踪算法的性能,提出一种自适应加权的融合颜色特征和方向梯度直方图(HOG)特征的多核多通道的相关滤波跟踪算法.针对核相关滤波算法特征单一的问题,采用互补特征核空间描述目标,并根据互补特征响应值的大小,自适应为互补特征核... 为了改善跟踪算法的性能,提出一种自适应加权的融合颜色特征和方向梯度直方图(HOG)特征的多核多通道的相关滤波跟踪算法.针对核相关滤波算法特征单一的问题,采用互补特征核空间描述目标,并根据互补特征响应值的大小,自适应为互补特征核空间分配权重、更新模型,提高算法的鲁棒性.实验结果表明:所提出的算法不仅能在一定程度上处理目标外观变化问题,而且完全满足跟踪场景的实时需求. 展开更多
关键词 目标跟踪算法 核相关滤波 互补特征 自适应权重 颜色特征 方向梯度直方图特征
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一种基于局部HOG特征的运动车辆检测方法 被引量:7
12
作者 李子彦 刘伟铭 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2017年第3期1-13,共13页
在平均车头时距较小的交通拥挤情景中,针对传统的基于截取完整车辆作为待检区域的方向梯度直方图(HOG)特征匹配方法较难取得准确的待检区域及其漏检率与误检率较高等问题,本文提出一种基于局部HOG特征提取及识别方法。首先采用中值滤波... 在平均车头时距较小的交通拥挤情景中,针对传统的基于截取完整车辆作为待检区域的方向梯度直方图(HOG)特征匹配方法较难取得准确的待检区域及其漏检率与误检率较高等问题,本文提出一种基于局部HOG特征提取及识别方法。首先采用中值滤波的方式对图像进行预处理,然后在图像中选取特定区域并设置一条虚拟检测线,将此检测线作为感兴趣区域(ROI)来提取灰度图像的局部HOG特征向量,最后采用支持向量机(SVM)对局部HOG特征向量进行模型训练,以及对车辆处于检测线和离开检测线这2种状态进行分类和计数。针对支持向量机的输出结果存在噪声点的问题,使用检测队列和二次确认模块相结合的方法进行过滤,且在选取训练样本时利用车尾阴影来提高检测的灵敏度。该方法与传统的基于车辆整体外观的HOG特征检测方法及其他车辆计数方法相比,具有检测率高、实时性强、灵敏度高的特点,尤其在平均车头时距较小的交通拥挤状况中,检测效果明显优于其他方法。 展开更多
关键词 虚拟检测线 局部方向梯度直方图特征 支持向量机 车辆检测
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二维Gabor特征与三维NP-3DHOG特征融合的人脸识别算法 被引量:2
13
作者 王雪峤 齐华山 +2 位作者 袁家政 梁爱华 孙力红 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第B06期247-251,共5页
基于二维图像的人脸识别算法提取人脸纹理特征进行识别,但是光照、表情、人脸姿态等会对其产生不利影响。三维人脸特征能更精确地描述人脸的几何结构,并且不易受化妆和光照的影响,但只采用三维人脸数据进行人脸识别又缺少人脸纹理信息,... 基于二维图像的人脸识别算法提取人脸纹理特征进行识别,但是光照、表情、人脸姿态等会对其产生不利影响。三维人脸特征能更精确地描述人脸的几何结构,并且不易受化妆和光照的影响,但只采用三维人脸数据进行人脸识别又缺少人脸纹理信息,因此文中将二维人脸特征与三维人脸特征相融合进行人脸识别。采用基于Gabor变换的二维特征与基于新的分块策略的三维梯度直方图特征相融合的算法进行人脸识别。首先,提取二维人脸的Gabor特征;然后,提取三维人脸基于新的分块策略的三维梯度直方图特征,旨在提取人脸的可辨别性特征;接下来,对二维人脸特征与三维人脸特征分别使用线性判别分析子空间算法进行训练,并使用加法原则融合两种特征的相似度矩阵;最后,输出识别结果。 展开更多
关键词 梯度直方图特征 二维纹理特征 三维可辨别性特征 人脸识别 特征融合
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基于多尺度特征和嵌套级联Adaboost的车辆检测 被引量:3
14
作者 康珮珮 于凤芹 陈莹 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第5期101-104,共4页
为提高车辆检测的速度和准确性,提出了一种基于多尺度方向梯度直方图(HOG)和多尺度多块局部二进制模式(MB-LBP)两种特征与嵌套级联Gentle Adaboost的车辆检测算法。分别使用积分直方图和积分图像加速提取多尺度HOG和多尺度MB-LBP特征。... 为提高车辆检测的速度和准确性,提出了一种基于多尺度方向梯度直方图(HOG)和多尺度多块局部二进制模式(MB-LBP)两种特征与嵌套级联Gentle Adaboost的车辆检测算法。分别使用积分直方图和积分图像加速提取多尺度HOG和多尺度MB-LBP特征。基于两种特征为Gentle Adaboost构建两种弱分类器,并采用嵌套级联Gentle Adaboost分类器提高检测率和检测速度。仿真实验结果表明:相比于现有的几种车辆检测算法,提出的算法检测速度更快,且检测精度和召回率更高。 展开更多
关键词 车辆检测 多尺度方向梯度直方图特征 多尺度多块局部二进制特征 嵌套级联Gentle ADABOOST分类器
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基于改进PBAS算法的级联特征行车检测 被引量:4
15
作者 孙渊 侯进 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第11期3481-3485,共5页
随着车辆迅速增加,智能交通系统中的监控系统需要在复杂环境中快速、准确地检测车辆,在现有研究的基础上提出一种高效的车辆检测方案。首先选取像素自适应分割算法对其背景模型作线性优化,减少运算复杂度,提取前景斑点为定义区域;然后... 随着车辆迅速增加,智能交通系统中的监控系统需要在复杂环境中快速、准确地检测车辆,在现有研究的基础上提出一种高效的车辆检测方案。首先选取像素自适应分割算法对其背景模型作线性优化,减少运算复杂度,提取前景斑点为定义区域;然后通过设定阈值确定感兴趣区域;在感兴趣区域里,选取哈尔(Haar-like)特征和方向梯度直方图特征,输入到优化后的AdaBoost+支持向量机(support vector machine,SVM)级联分类器中进行车辆检测。大量的实验证明了线性化像素自适应分割算法的优越性、AdaBoost+SVM级联分类器的快速性、整体车辆检测算法在检测车辆时的实时性和光照鲁棒性。 展开更多
关键词 车辆检测 像素自适应分割算法 感兴趣区域 哈尔特征 方向梯度直方图特征 AdaBoost+SVM级联分类器
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基于多特征和最小二乘支持向量机相融合的行人检测模型 被引量:1
16
作者 周浩 王天志 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期46-50,56,共6页
为了提高行人检测正确率,提出一种基于多特征融合和最小二乘支持向量机的行人检测模型。首先提取行人的相位一致性特征和梯度直方图特征,然后采用粒子群算法选择最优特征子集,最后将最优行人检测特征子集输入到最小二乘支持向量机对学... 为了提高行人检测正确率,提出一种基于多特征融合和最小二乘支持向量机的行人检测模型。首先提取行人的相位一致性特征和梯度直方图特征,然后采用粒子群算法选择最优特征子集,最后将最优行人检测特征子集输入到最小二乘支持向量机对学习和分类,并采用对模型性能采用仿真实验进行测试。结果表明,相对于其它行人检测模型,本文模型不仅提高了行人检测率、降低了虚警率,而且加快行人检测效率,具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 行人检测 最小二乘支持向量机 相位一致性特征 梯度直方图特征
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基于车前脸HOG特征的车型识别方法研究与实现 被引量:12
17
作者 张红兵 李海林 +1 位作者 黄晓婷 马守磊 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2015年第12期119-123,共5页
针对道路视频监控中车型识别的问题,为准确定位车前脸,提出了一种基于车前脸梯度方向直方图的识别算法。用形态学粗定位和投影细定位算法提取视频中车前脸区域,准确定位车前脸,能提高全局特征算法的识别效果。将车前脸图像的梯度方向直... 针对道路视频监控中车型识别的问题,为准确定位车前脸,提出了一种基于车前脸梯度方向直方图的识别算法。用形态学粗定位和投影细定位算法提取视频中车前脸区域,准确定位车前脸,能提高全局特征算法的识别效果。将车前脸图像的梯度方向直方图特征作为识别初始特征,采用线性判别分析算法进行特征提取,降低特征维数,提高识别速度。基于集成学习的思想,对车前脸进行网格分割,各子区域训练得到的分类器生成集成分类器,提高车型识别率。建立了15种车系80种车型的车前脸图像库进行实验,实验结果表明,上述方法的车型正确识别率为93.5%。 展开更多
关键词 梯度方向直方图特征 车型识别 车前脸 线性判别分析 集成学习
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采用PHOG融合特征和多类别Adaboost分类器的行为识别 被引量:11
18
作者 马世伟 刘丽娜 +1 位作者 傅琪 温加睿 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期2827-2837,共11页
为了解决类能量图易受人体运动时间和位置移动等因素影响而难以有效描述动作细节特征的问题,本文提出了一种基于类能量图金字塔梯度直方图(PHOG)融合特征和多类别Adaboost分类器的人体行为识别方法。该方法首先对经过躯体配准的运动人... 为了解决类能量图易受人体运动时间和位置移动等因素影响而难以有效描述动作细节特征的问题,本文提出了一种基于类能量图金字塔梯度直方图(PHOG)融合特征和多类别Adaboost分类器的人体行为识别方法。该方法首先对经过躯体配准的运动人体目标轮廓图像构造平均运动能量图(AMEI)和增强的运动能量图(EMEI),分别提取其分层梯度方向直方图(PHOG)特征并进行串联融合,作为一种多层次的行为特征描述;然后使用基于查找表的LUT-Real Adaboost算法设计多类别分类器,实现图像中人体行为动作的识别。实验结果显示其在典型的人体动作数据集DHA上的正确识别率达97.6%,高于其它采用单一特征描述和SVM等分类器的方法。表明该方法将整体与局部特征相结合,可以有效描述不同尺度下的动作细节特征,增强了人体行为特征的描述能力,提高了识别性能。 展开更多
关键词 人体行为识别 平均运动能量图 增强运动能量图 分层梯度方向直方图特征 查找表型RealAdaboost
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基于HOG与LBP特征的人脸识别方法 被引量:11
19
作者 孙玉 刘贵全 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第9期205-208,214,共5页
针对人脸识别方法在复杂环境下识别性能下降、单一特征表述能力有限的问题,基于梯度方向直方图(HOG)和局部二值模式(LBP)特征,提出一种人脸识别方法。通过提取人脸的HOG特征和LBP特征,利用主成分分析和线性判别分析方法进行线性降维,给... 针对人脸识别方法在复杂环境下识别性能下降、单一特征表述能力有限的问题,基于梯度方向直方图(HOG)和局部二值模式(LBP)特征,提出一种人脸识别方法。通过提取人脸的HOG特征和LBP特征,利用主成分分析和线性判别分析方法进行线性降维,给出基于加权的特征融合策略。在环境复杂的人脸数据库上进行实验,结果表明,相比于单一的局部特征,该特征融合方法能提高人脸识别的精度与速度。 展开更多
关键词 人脸识别 梯度方向直方图特征 局部二值模式特征 特征融合 识别率
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融合灰色预测和HOGI特征的红外目标跟踪方法 被引量:3
20
作者 张齐 曹琦 +1 位作者 王晓薇 毕笃彦 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期751-757,共7页
针对红外目标跟踪时不能有效提取目标特征这一问题,提出了一种新的红外目标稳健跟踪方法.首先利用灰色模型预测目标位置,然后建立以此预测位置为中心候选目标区域的方向梯度-灰度直方图特征模型,并将此特征引入到Mean Shift算法中,以实... 针对红外目标跟踪时不能有效提取目标特征这一问题,提出了一种新的红外目标稳健跟踪方法.首先利用灰色模型预测目标位置,然后建立以此预测位置为中心候选目标区域的方向梯度-灰度直方图特征模型,并将此特征引入到Mean Shift算法中,以实现对红外目标的精确跟踪.仿真结果表明了该方法跟踪精度高,在目标出现部分遮挡或全部遮挡时,仍能跟踪目标,确保目标不丢失,体现出该跟踪方法良好的鲁棒性. 展开更多
关键词 灰色模型 方向梯度-灰度直方图特征 均值漂移 目标跟踪 图像处理
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