基于特征融合的指纹质量评估算法

针对图像情感语义识别中特征提取的问题,提出了一种加权值的图像特征融合算法,并应用于图像情感语义识别。该方法根据不同特征对情感语义的影响不同,在提取出颜色、纹理和形状特征后通过加权融合为新的特征输入量,

交互行为的识别是机器视觉研究领域的热点和难点,针对其识别率低的问题,提出了一种融合深度图像边缘特征、RGB(Red, Green, Blue)图像纹理特征以及光流运动轨迹特征的识别算法。首先,采用Ca

界面Matlab设计的人脸与指纹融合系统.zip

指纹特征提取 特征分析 适合初学参考

利用LUV色彩空间的特性，提出将RGB色彩空间的目标特征描述转换到LUV色彩空间，从而解决目标表面特征变化造成的目标丢失现象，提高目标跟踪算法的鲁棒性。结合卡尔曼滤波和均值漂移跟踪算法的优点，通过一种

为了提高物体的识别正确率，提出一种基于证据理论融合多特征的物体识别算法。提取物体图像的颜色直方图和尺度不变特征，采用极限学习机建立相应的图像分类器，根据单一特征的识别结果构建概率分配函数，并采用证据理

在文本分类问题中，有多种评价特征优劣的指标，其中主要有特征与类别的相关性、特征自身的冗余度和特征在语料中的稀疏程度。由于文本特征的优劣直接影响分类效果，全方位考虑特征的各个因素很有必要。特征选择常分为

为了使融合后的多光谱图像在显著提高空间分辨率的同时,尽可能多地保持原始多光谱特性,提出了一种基于Contourlet变换系数局部特征的选择性遥感图像融合方法。根据多光谱和全色图像融合过程中Contou

针对传统去雾算法需要人工提取特征,对比度低、信噪比低等问题, 提出一种基于多特征融合的卷积神经网络去雾算法。利用卷积神经网络算法模拟人类视觉系统对雾天图像进行层次化处理, 实现自动提取特征。算法采用直

卷积神经网络已成功应用于人脸识别,但是其提取的人脸特征忽略了局部特征。为了提取更加全面的人脸特征,提出一种将人脸特征融合与卷积神经网络结合进行人脸识别的算法。该方法将人脸图像经离散余弦变换后所获得的低