检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2023年第5期59卷 176-193页

作者：董光辉陈星宇东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

为解决智能交通系统中车标识别的问题,提出YOLOv5s网络车标定位多特征融合的车标图像识别方案。车标定位阶段选择YOLOv5s网络以满足对车标定位速度与精度等的需求。车标识别阶段通过调整扩展高斯差分中的参数得到具有不同效果的车标边缘... 详细信息

为解决智能交通系统中车标识别的问题,提出YOLOv5s网络车标定位多特征融合的车标图像识别方案。车标定位阶段选择YOLOv5s网络以满足对车标定位速度与精度等的需求。车标识别阶段通过调整扩展高斯差分中的参数得到具有不同效果的车标边缘,设计一组二维gabor滤波器对边缘检测后的车标图像进行滤波处理并提取出对应的车标图像特征向量,通过计算待测车标图像特征与标准比对库中特征向量的欧几里德距离,取距离最小者对应的标签索引作为分类识别结果,该方案的最佳识别正确率为96.91%。采用随机森林算法进行分类后的最佳识别正确率可达99.33%。该方案的车标定位与识别最佳整体正确率超过了YOLOv5s网络直接一步到位识别车标的方案,且相较于传统图像处理方法有明显提升。

关键词：车标识别 YOLOv5s 多特征融合扩展高斯差分二维gabor滤波欧几里德距离随机森林

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一种新的空谱联合高光谱图像分类方法

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遥感信息 2021年第3期36卷 76-84页

作者：段小川王广军梁四海杜海波吴萍中国地质大学(北京)土地科学技术学院北京100083 天津市勘察设计院集团有限公司天津300191 中国地质大学(北京)水资源与环境学院北京100083 内蒙古煤田地质局勘测队呼和浩特010010 青海省环境地质勘查局西宁810007

为了充分利用高光谱遥感图像的空间信息和光谱信息,以提高分类精度,文章研究了分别采用二维和三维gabor滤波对高光谱遥感图像进行特征提取,然后与高光谱遥感图像的光谱信息进行融合,并基于堆栈式稀疏自编码器的深度学习网络对融合图像... 详细信息

为了充分利用高光谱遥感图像的空间信息和光谱信息,以提高分类精度,文章研究了分别采用二维和三维gabor滤波对高光谱遥感图像进行特征提取,然后与高光谱遥感图像的光谱信息进行融合,并基于堆栈式稀疏自编码器的深度学习网络对融合图像进行分类的方法。研究结果表明,所提出的空谱联合分类器与传统的光谱信息分类器相比,分类性能得到了显著提高,且三维gabor滤波的空谱联合分类器的分类性能优于二维gabor滤波的空谱联合分类器,并具有较强的鲁棒性。

关键词：深度学习堆栈式稀疏自编码二维gabor滤波三维gabor滤波分类

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印刷星标的gabor纹理特征分析与自动识别研究

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计算机工程与应用 2014年第17期50卷 230-235页

作者：徐卓飞张海燕徐倩倩向晨西安理工大学机械与精密仪器工程学院西安710048 西安理工大学印刷包装工程学院西安710048

印刷星标是判断水墨平衡的重要方式,由于其同时受到水墨关系与光照等因素影响,难以通过一般灰度分析方法准确判断,故提出通过图像纹理识别星标,以实现水墨状态的自动判断。内容包括印刷星标的采集与预处理,基于2D-gabor的印刷星标纹理... 详细信息

印刷星标是判断水墨平衡的重要方式,由于其同时受到水墨关系与光照等因素影响,难以通过一般灰度分析方法准确判断,故提出通过图像纹理识别星标,以实现水墨状态的自动判断。内容包括印刷星标的采集与预处理,基于2D-gabor的印刷星标纹理特征提取与融合PCA分析的纹理特征集降维,最后利用SVM实现决策网络的构建,实现了印刷机工作中对星标的自动识别,相关研究结果在减少调试维修设备工时和成本、提高印刷调节效率、快速实现水墨平衡等方面具有实际应用价值。

关键词：印刷星标二维gabor滤波水墨平衡支持向量机主成分分析

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基于神经网络的眼底血管分割技术研究

基于神经网络的眼底血管分割技术研究

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作者：蒋雨梦电子科技大学

学位级别：硕士

眼底血管的异常变化揭示了许多疾病的严重程度,如糖尿病,高血压,动脉硬化,心血管疾病和中风。因此,血管分割是许多疾病诊断的重要前提。通常血管的提取是由医生手动完成的,但这是一个耗时的任务,并非常依赖医生的专业性。随着图像处理... 详细信息

眼底血管的异常变化揭示了许多疾病的严重程度,如糖尿病,高血压,动脉硬化,心血管疾病和中风。因此,血管分割是许多疾病诊断的重要前提。通常血管的提取是由医生手动完成的,但这是一个耗时的任务,并非常依赖医生的专业性。随着图像处理技术在医学领域的快速发展,对眼底血管进行自动分割和检测已经成为一种可能。然而,由于人的眼底结构特征复杂,毛细血管较多,分割难度较大,现如今的血管分割技术在分割精度上仍待改进的空间。本文在阅读大量文献的基础上,提出了一种改进型的U-Net卷积神经网络的眼底图像分割方法,采用公共数据库DRIVE的眼底图像进行训练和检测,最终分割出效果较好的血管树。该分割方法分为预处理与血管分割两部分。本文选用RGB图像的绿色通道图像,对该眼底图像进行对比度受限直方图均衡化(CLAHE)处理、伽马校正,提高血管树与背景的对比度。然后利用二维gabor滤波器进行滤波,滤去去绝大部分背景噪声,并对眼底血管进行增强处理,为之后的血管分割提供了高对比度的图片。本文详细地介绍了神经网络、卷积神经网络、FCN、U-Net网络的结构和原理,搭建一种改进型的U-Net卷积神经网络结构,该神经网络包含八层,其中第二层至第七层为隐藏层,仅含有两个下采样层。本文采用DRIVE数据库的眼底图片对网络进行训练和测试,得到的图片能够较完整地分割出血管树。与前人的方法相比,本文的三项血管分割指标均优于前人文献,其中准确率Acc为0.9691,灵敏度Se为0.8122,特异性Sp为0.9761。同时本文的方法具有以下三个优点:(1)血管边缘光滑无残缺,血管粗细与原图像近似,且血管断裂极少,整体血管树与医学专家分割的血管树极其相似。(2)能够较好地识别并分割毛细血管,分割出的毛细血管顺滑完整,断裂较少。(3)能够较好地分割视盘、视杯、黄斑部位的血管,避免将这些眼底结构误识别为血管。

关键词：血管分割 U-Net神经网络二维gabor滤波眼底图像

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基于深度学习的人脸识别

基于深度学习的人脸识别

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作者：董洛丞杭州电子科技大学

学位级别：硕士

人脸识别技术是计算机视觉领域一个重要的研究领域,越来越多的学者和公司已经投入到对人脸识别的研究中。人脸识别技术作为生物特征技术的一种,在如何保障社会信息安全具有其独特的优势。人脸识别技术虽然取得了很大的进步,但同时也面... 详细信息

人脸识别技术是计算机视觉领域一个重要的研究领域,越来越多的学者和公司已经投入到对人脸识别的研究中。人脸识别技术作为生物特征技术的一种,在如何保障社会信息安全具有其独特的优势。人脸识别技术虽然取得了很大的进步,但同时也面临很多需要研究进行解决的问题。在可控环境下,人脸识别技术已经达到了一个很高的水准,但是在不可控的环境下,比如在光照、姿态、表情变化等情况下,人脸识别算法由于不能有效的提取人脸特征信息,从而导致识别率下降。所以,如何在环境复杂条件下,如何尽可能多的提取尽可能多的和更能反映人脸本质特征的算法成为当前人们研究人脸识别技术的重点。在对当前人脸识别技术以及相关论文的研究中,本文在深入研究当前人脸识别的最新技术以及成果的基础上,研究了Le Net-5网络、Alex Net网络的优缺点,并在此基础上研究了二维gabor滤波器在不同光照环境下的性能。同时针对卷积神经网络训练过程中容易陷入局部最优解的问题,对网络的训练方法进行了改进。本文主要做了以下工作:在基于卷积神经网络的网络结构中,以Le Net-5网络基础,充分研究Alex Net网络的特点,将其优点用于Le Net-5网络对其进行改造。由于Le Net-5网络是针对手写字体,直接用于人脸识别本身并不合适。因此为了获得具有较高识别率的人脸识别的网络,本文对Alex Net网络进行研究,充分利用其优点,在构建网络上从卷积核尺寸的大小、激活函数的选择、Dropout技术的选择等方面在对Le Net-5网络进行提升,在AR人脸库上的实验表明,本文经过改进后的卷积神经网络所构建的人脸识别系统具有良好的识别性能和鲁棒性,优于其他算法。针对在人脸识别中在光照、表情变化等外界复杂环境下识别率容易下降的问题,本文在卷积核预设gabor核来实现对人脸特征的提取。同时又针对卷积神经网络在训练过程中由于采用BP反向传播算法进行训练,容易陷入局部最优解的问题。对网络训练进行优化,来提高网络的识别精度和泛化能力。在实验中,本文提出的算法在ORL人脸库和Yale-B人脸库的实验显示了本文算法在光照环境变化较大的情况下仍然能保持良好性能的显著优势,而其他算法识别率则变化较大,从中可以看出本文算法具有良好的鲁棒性和泛化能力。

关键词：人脸识别二维gabor滤波深度学习卷积神经网络极限学习机

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基于自动阈值分割和深度神经网络的SAR图像变化检测

基于自动阈值分割和深度神经网络的SAR图像变化检测

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作者：张刚西安电子科技大学

学位级别：硕士

遥感图像的变化检测是检测同一区域前后两个时相上遥感图像的变化情况。合成孔径雷达（SAR）利用主动微波进行成像。相比于光学、红外等其它传感器,SAR成像时不受云、雨、气候的干扰,能够对目标实现全天时、全天候的检测。随着SAR成像... 详细信息

遥感图像的变化检测是检测同一区域前后两个时相上遥感图像的变化情况。合成孔径雷达（SAR）利用主动微波进行成像。相比于光学、红外等其它传感器,SAR成像时不受云、雨、气候的干扰,能够对目标实现全天时、全天候的检测。随着SAR成像技术不断发展,越来越多检测性能极佳的体制雷达出现,对变化检测方法也提出了更高的要求。目前SAR在抗洪救灾、城市规划、农业管理、地形勘探等领域有很大的用处。本文主要对SAR图像的变化检测方法进行研究,在已经提出的检测方法基础之上进行改进,结合深度学习等机器学习方法提出了更为行之有效的检测方法,论文主要的研究成果如下:1、对于已有的KI阈值分割算法中对遥感图像的像素分布的拟合程度不够精确的情况进一步改进,提出了基于G0分布的类条件分布模型,G0分布解析表达式比较简单,且参数估计非常容易,并且适用性很广,能对均匀、不均匀、极不均匀的单视、多视区域进行较精确地建模,检测效果更为理想。2、针对模糊C均值（FLICM）算法在图像的变化区域与非变化区域的临界信息模糊的问题,本文提出了利用双边滤波算子对差异图像进行边缘强度信息提取,修正FLICM算法中邻域窗内像素点权值,使得邻域窗滑动至变化区域边缘部分时能够对噪声切向平抑,保护好变化区域的细节信息,结合图像融合思想,将对数比值图像与基于邻域比值图像进行小波融合,将两种差异图像的优势进行融合,能够在抑制背景噪声的情况下同时尽量提高变化类与非变化类区域的对比度,以便于差异图的分类检测。3、结合深度置信网络特征学习方法进行研究。深度神经网络相比于早期的浅层神经网络具有很多明显的优势,训练时长较短,并且采用逐层训练的方法,避免出现传统神经网络中误差向前传播过程中越来越弱的问题,防止梯度扩散情况的发生。本文采用二维gabor滤波器选取合适的训练样本来对深度置信网络进行训练,使用训练好的神经网络进行分类检测,得到最终的变化检测结果。

关键词：变化检测 SAR图像深度置信网络阈值分割 G0分布离散小波变换二维gabor滤波模糊聚类

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基于灰度投票和高斯混合模型的眼底视网膜血管图像深度分割

基于灰度投票和高斯混合模型的眼底视网膜血管图像深度分割

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作者：罗汉源中南大学

学位级别：硕士

作为唯一一个无创直接观察到的微血管系统,眼底视网膜血管结构包含大量全身疾病信息,可能为许多全身疾病的早期诊断提供依据。对于血管结构的分析,首先需要对眼底视网膜图像中的血管进行分割。对于视网膜血管的分割往往都是由医师根据... 详细信息

作为唯一一个无创直接观察到的微血管系统,眼底视网膜血管结构包含大量全身疾病信息,可能为许多全身疾病的早期诊断提供依据。对于血管结构的分析,首先需要对眼底视网膜图像中的血管进行分割。对于视网膜血管的分割往往都是由医师根据经验手工分割而成,如果都采用医师手工分割的话需要耗费大量人力物力并且效率极低。如果使用计算机能够得到较好的眼底视网膜血管图像分割结果,将会节省大量的人力物力提高临床诊断的效率。本文中首先简要介绍了人眼组织的解剖学结构和眼底视网膜图像的成像方式。然后分析了视网膜血管分割领域的国内外研究现状,并比较了多种分割方法的优缺点。然后,根据视网膜血管的特点,提出了一种基于窗操作的灰度投票算法用于眼底图像增强。该方法利用邻域像素的灰度信息来对中心像素进行投票,可以通过调整参数来控制增强图像中细小血管信息含量。接下来,使用二维gabor滤波提取视网膜血管的主要结构,并将其与灰度投票结果进行增强,从而获得包含主血管和细小血管的图像。并使用高斯混合模型聚类器对增强后的图像进行聚类,并挑选出包含血管信息的图像类。为了挖掘更深层次的血管信息,对增强图像进行了二次投票算法处理。其主要作用的是提取细小血管信息块,因此使用了与第一次投票操作不同的参数。最后,使用二次投票处理的图像对高斯混合聚类的图像根据血管的形态特征进行补充和去噪。在实验中,对DRIVE和STARE数据库都进行测试,并与其他方法进行了对比。详细分析了STARE数据库中的两套手工分割结果对于算法评价结果的影响。对于DRIVE数据库本文算法获得了0.9418的正确率和0.7359的敏感度。对于STARE数据库,当使用第一套专家手工分割结果作为血管分割标准时,本文算法获得了0.9364的正确率和0.7769的敏感度。当使用第二套手工分割结果作为血管分割标准时,本文算法获得了0.9214的正确率和0.6502的敏感度。本文算法的敏感度高于其他对比方法,对于小血管的检测效果较其他算法更好。

关键词：视网膜眼底血管图像图像分割灰度投票二维gabor滤波高斯混合模型图像补充

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虹膜图像预处理与特征提取算法研究

虹膜图像预处理与特征提取算法研究

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作者：黄敏福建师范大学

学位级别：硕士

近年来随着生物特征识别技术的兴起,虹膜识别技术以其高稳定性和高防伪性得到了众多研究机构和公司的重视。一个完整虹膜识别系统包括硬件部分和软件部分。硬件设施就是指虹膜图像的摄取设备,软件是指达到有效识别虹膜的算法部分。本文... 详细信息

近年来随着生物特征识别技术的兴起,虹膜识别技术以其高稳定性和高防伪性得到了众多研究机构和公司的重视。一个完整虹膜识别系统包括硬件部分和软件部分。硬件设施就是指虹膜图像的摄取设备,软件是指达到有效识别虹膜的算法部分。本文的研究主要是针对虹膜识别技术在预处理,特征提取和模式匹配各个环节存在的问题进行算法改进。在虹膜图像预处理阶段,使用最小均方差维纳滤波器对虹膜图像进行初步噪声消除。针对睫毛对后续定位准确性的影响在进行定位之前采用膨胀腐蚀的形态学方法对人眼图像进行睫毛去除。将去除睫毛噪声后的人眼图像进行阈值二值化分割出灰度值接近黑色的瞳孔区域并提取出其边缘。在虹膜的外边界定位的方法上,创新性的引入并行性的脉冲神经网络,采用基于有效弧长的外边界拟合方法。对虹膜纹理进行特征提取之前,对预处理后的虹膜图像进行双极坐标归一化到固定尺寸的矩形区域。利用直方图均衡化的方法对重要的纹理特征进行增强。在特征提取上,设计了一组12通道的虚部二维gabor滤波器,对虹膜纹理进行多角度多分辨率分析。最后在模式匹配阶段,运用基于特征点相对距离的匹配新方法。

关键词：虹膜图像预处理特征提取二维gabor滤波相对距离法

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基于改进FDA和RBF神经网络的人脸识别研究

基于改进FDA和RBF神经网络的人脸识别研究

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作者：郭满郑州大学

学位级别：硕士

随着科技的发展,人们对信息安全性的要求越来越高,人脸识别以其直接、友好、方便的特点,成为生物识别领域的研究热点。结合统计理论、机器学习和信息论,研究者提出了许多人脸识别算法,其中基于子空间分析和频域变换的人脸识别方法应用... 详细信息

随着科技的发展,人们对信息安全性的要求越来越高,人脸识别以其直接、友好、方便的特点,成为生物识别领域的研究热点。结合统计理论、机器学习和信息论,研究者提出了许多人脸识别算法,其中基于子空间分析和频域变换的人脸识别方法应用最为广泛。本文首先介绍了人脸识别方法的研究现状、关键步骤、人脸识别算法性能的评价指标,进而对比研究了基于子空间分析和基于2Dgabor变换的人脸识别效果,并研究了不同分类器对识别效果的影响,最后了研究了基于改进FDA和RBF神经网络的人脸识别方法。基于子空间的方法是目前应用最为广泛的人脸识别方法,本文对比研究了主成分分析法、二维主成分分析法、线性鉴别分析法、奇异值分解和独立成分分析在识别率和识别时间两方面的性能,认为FDA的性能优于其他子空间方法。多通道gabor变换可以很好地模拟人眼识别的机理,是提取局部特征的有效方法。本文研究了多通道gabor变换的原理,设计了5个尺度8个频率共40个通道的gabor滤波器组用来采集人脸灰度图像的gabor幅值特征,由于gabor特征个数多,特征提取过程耗时很长,而且直接分类难度大。分类器的设计对识别效果也有重要的影响,本文在研究特征提取算法时,均采用3阶最近邻分类器进行分类,距离分类器是最简单的分类器。第四章研究了贝叶斯分类器、RBF神经网络分类器和支持向量机对PCA特征的分类效果,仿真实验证明基于机器学习的RBF神经网络在人脸识别方面的综合分类效果要优于其他分类方法。研究了基于改进FDA和RBF神经网络的人脸识别方法,改进的算法在识别率和训练时间上要优于单纯的FDA、PCA、2DPCA和2Dgabor方法。

关键词：特征提取人脸识别子空间分析改进费舍尔鉴别分析二维gabor滤波 RBF神经网络分类器支持向量机

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基于SIFT特征及改进gabor滤波器的低质量指纹增强算法

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重庆理工大学学报（自然科学） 2013年第2期27卷 79-83页

作者：张升斌李吉成陈小波国防科学技术大学长沙410073

针对指纹增强gabor滤波过程中指纹纹线方向参数取值不够精确、指纹纹线频率参数求取方法效率不高的缺点,对现场低质量残缺指纹处理过程中的实际需求提出改进,在gabor滤波器前增加SIFT分析,通过在某种程度上抑制噪声来提高gabor滤波精度... 详细信息

针对指纹增强gabor滤波过程中指纹纹线方向参数取值不够精确、指纹纹线频率参数求取方法效率不高的缺点,对现场低质量残缺指纹处理过程中的实际需求提出改进,在gabor滤波器前增加SIFT分析,通过在某种程度上抑制噪声来提高gabor滤波精度,从而有效地实现对低质量残缺指纹的滤波增强。通过一系列理论分析和实验验证了算法的可行性和适用性。

关键词： SIFT分析二维gabor滤波低质量指纹图像图像增强

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