直线提取技术在机器人、立体视觉、高压线检测中的应用非常重要,这篇文章提供了一种实时有效的直线提取方法,值得参考
针对光照对人脸特征提取的影响,提出了一种基于多尺度Curvelet变换的自适应局部熵的光照鲁棒性人脸特征提取方法。采用特殊局部对比增强算法对光照不均衡图像进行光照补偿,同时使图像局部特征显著;通过对增
针对光照、表情、姿态、遮挡等变化显著影响人脸识别系统性能的问题,提出了基于限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)的低频离散余弦变换(DCT)系数重变换算法。将图像划分成多个互不重叠的局部小块,使用
针对人脸识别中由于人脸表情、姿态、尺度、光照和其他环境参数变化而影响识别性能的问题,提出了一种随机优化算法。首先,将原始图像划分成特定空间子块,并使用二阶Volterra核寻找非线性函数映射;然后,使
为了实现鲁棒水印算法的完全盲检测,提出一种自嵌入盲检测鲁棒数字水印算法。该算法对原始图像分块子图进行小波提升变换得到低频近似分量,对近似分量作非负矩阵分解得到可近似表示子块图像的基矩阵和系数矩阵;在此
分析金属断口图像可以为金属材料的性能及行为等许多方面的研究提供重要信息,准确分析金属断口的形貌需要对金属断口图像进行去噪等预处理。首先将图像划分为噪声、区域内部和边缘三类子图,然后针对受不同类型噪声污
将非参数子空间分析方法(NSA)和模块化2DPCA方法相结合,提出了一种模块化2DPCANSA方法。NSA方法需将图像矩阵转化为向量后进行特征提取,导致数据维数很大,没有考虑到图像的局部特征,对图像矩
两阶段算法是指第一阶段用一个分类算法,选取距离测试样本近的M类训练样本,第二阶段再用这M类训练样本作为新的训练样本集进行识别。为了加快识别速度,提出一种全新的快速选取M类训练样本的算法。首先,利用k均
基于低秩投影与稀疏表示的人脸识别算法.pdf
针对人脸训练集中的样本存在不同程度的变换(比如平移、旋转、缩放等),导致传统的基于稀疏表示的分类算法(SRC)、基于协同表示的分类算法(CRC_RLS)在分类时精度降低,提出了一种基于一阶和二阶信息的