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应用小波变换和改进的几何归一化方法,提出一种强鲁棒图像零水印算法.该算法首先利用一种改进的几何归一化方法将原始图像化为标准图像,然后对标准图像利用Haar小波进行多级小波分解,最后根据高层的中高频小波系数的正负极性构造零水印.对算法性能进行测试的结果表明,算法对噪声、滤波、有损压缩等常规信号处理具有强鲁棒性,对旋转、缩放、平移、剪切等几何攻击也具有较好的鲁棒性. 相似文献
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提出了一种基于稀疏分解的不同光照和姿态的人脸识别方法。通过给定的样本为每一类人脸图像训练一个特定的字典,使得在稀疏限制条件下,图像的表示误差最小。将测试图像投影到每一个字典的原子所形成的空间,然后利用误差向量进行分类。为了处理不同光照和姿态问题,采用了基于反照率估计的姿态的重照技术产生同一个人的不同光照条件下的多幅正面图像,从而使得本文方法能够在只有极少数训练图像的条件下获得很高的识别率。通过采用公用数据库中的人脸图像进行验证表明本文方法能够有效的实现不同光照和姿态条件下的人脸识别,其在性能方面比现有大多数方法更优。 相似文献
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在传统的基于小波变换的人脸识别方法的基础上,加入稀疏表示的方法对人脸识别进行研究,进一步提高人脸识别率。小波变换把人脸图像分解为一幅低频人脸图像和三幅高频人脸图像,低频人脸图像代表人脸图像的全局(整体)信息,高频人脸图像代表人脸图像的纹理和边缘等细节信息。低频人脸图像在人脸识别中起到关键性作用,用正交投影的方法对低频人脸图进行识别得到的低频人脸图像分类隶属度。高频人脸图像在人脸识别中同样存在不可忽略的作用,用基于领域能量的方法把三幅高频人脸图像融合为一幅高频融合人脸图像,然后用稀疏表示的方法对融合图像进行识别得到高频人脸图像分类隶属度。最后把高、低频分类隶属度融合确定人脸图像所属类别,与传统人脸识别方法相比,进一步提高了人脸识别率。 相似文献
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为解决变光照下人脸识别率低问题,提出一种鲁棒性强的光照人脸处理算法(ISSR)。首先对亮度图像进行粗估计,然后通过非线性运算在反射图像中对粗估计的亮度图像进行补偿,最后采用支持向量机建立人脸识别分类器,并采用Yale、CMU-PIE和AR人脸库进行仿真测试。结果表明,相对于其它光照处理算法,ISSR算法增强了人脸图像的质量,提高不同光照条件下的人脸图像识别正确率,鲁棒性更强。 相似文献
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提出了基于小波变换和隐马尔可夫模型的人像鉴别算法. 该算法首先对图像进行3级小波分解，然后把3个不同分辨率的低频子图像由小到大排列成树状结构，形成低频小波树. 接着利用独立元分析对每个小波树枝进行去相关、降维，形成特征小波树枝，并把它作为观测向量对隐马尔可夫模型进行训练，把优化的模型参数用于人脸识别. 分析了观测向量维数与识别率的关系，以及状态个数和高斯概率混合成分的个数对识别率的影响，定性描述了隐马尔可夫模型的本质. 在ORL人脸数据库上，同其他四种相关方法进行了比较，实验结果表明，该方法识别率较高，工程上易于应用. 相似文献
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相关研究指出,人脸图像具有低频稳定性和模式非线性的特点.小波分解和平滑滤波能够削弱人脸图像的高频成分而保留其低频成分,核主成分分析(KPCA)能够提取人脸图像的非线性特征,鉴于此本文提出了一种结合小波分解、平滑滤波和核主成分分析的人脸识别方法.最后在ORL人脸库上进行的大量实验,结果表明,该方法简单易行,比传统的核主成分分析方法的识别率更高,且运算时间增加不多. 相似文献
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研究基于图像的人脸准确识别问题.人在佩戴眼镜的情况下,脸部受到眼镜遮挡,造成无法提取眼部区域特征,人脸主要特征丢失,造成识别准确率下降.为了避免上述缺陷,提出了少量特征相关性计算的人脸识别方法.对提取的人脸图像少量的特征参数进行非线性变换处理,获取特征向量权值系数.利用小波变换方式计算人脸特征相关性系数,通过少量特征相关性进行人脸识别.实验证明,这种眼部特征图像人脸识别方法提高了佩戴眼镜情况下,人脸识别的准确率,取得了满意的效果. 相似文献
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为解决人脸识别工作中测试数据与训练数据的差异带来的精度损失问题,提出一种C2D-CNN模型下的人脸识别方法。该模型将彩色2DPCA算法提取的原始图像像素特征与CNN(Convolutional Neural Network)学习的图像表示相融合,能显著提高人脸识别性能。进一步的,提出一种新的CNN模型,在CNN中引入归一化层,以加速网络收敛,此外还加入了分层激活函数,使得激活函数对归一化后的数据有自适应性。选取复杂环境下的FRGC人脸库以及自采集人脸库进行实验。实验结果表明,对于FRGC人脸库,相比Alex Net网络,本算法的预训练时间缩短了69. 4%,识别率提高了9. 72%～22. 99%,相比微调后的AlexNet网络,识别率提高了6. 07%～15. 28%,解决了测试集与训练集之间的差异带来的识别率低的问题。 相似文献
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文章针对遥感图像本身的特点和统计特性,首先对遥感图像进行小波变换,将遥感图像进行多分辨率分解,分解成不同空间、不同频率的子图像;然后将经过小波变换以后的遥感图像分割成不同频带,其中的低频带采用差分脉冲调制法进行压缩,保证遥感图像主要的信息不丢失,其他高频带采用多级树集合分裂算法编码提高压缩比,这样分为高频和低频带为算法的并行实现提供了条件。实验结果表明,遥感图像在图像压缩的并行处理以后可以获得更少的时间开销。 相似文献
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本文介绍了数据压缩在图像传输中的重要性，并指出了小波变换是实现图像压缩的一种重要的方法，介绍了小波变换是通过对图像像素分解与重构来实现对图像进行压缩，并分析了压缩比。 相似文献
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图像处理的目的就是对数字化后的信息进行某些运算和处理,以提高图像的质量或达到人们所要求的预期结果.小波被看做一种用于多层次分解函数的数学工具.图像信号经过小波变换后可以用小波系数来描述,小波系数体现了原图像信息的性质,图像信息的局部特征可以通过处理小波系数来改变. 相似文献
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本文将结合实际中图像处理领域的相关知识,对图像的矩阵表示、图像的矩阵处理、图像的小波变换、人脸识别、图像融合等技术进行逐一讨论和分析。 相似文献
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由于姿态、光照、表情、遮挡等变化引起的面部特征变化仅出现在整个图像的局部区域中,使用整体图像进行特征提取和识别的传统人脸识别方法效果不佳。为解决上述问题,提出了一种融合子图分割和多类支持向量机的人脸识别方法。首先,将人脸图像分割成多个不重叠的子图像;然后采用广义二维Fisher线性判别分析对每个子图像和整体图像进行局部和全局特征提取,并使用SVM做为图像分类器;最后,通过融合各个SVM分类器的决策给出人脸识别结果。在ORL人脸数据库上对所提出的SD-MSVM方法进行了灵敏度、特异度和K折交叉验证测试,实验结果表明,新的SD-MSVM方法各项指标均优于传统的全局特征提取方法。 相似文献
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多源图像融合是将不同来源的某一场景的两个（或多个）目标进行两次（或多次）成像,将这些图像的清晰部分组成一幅新的图像,以得到一个多目标都聚焦清晰的融合图像。提出将小波变换方法应用于多信息源图像的融合,并选取适当的小波基、分解层数和融合算子。针对小波变换及图像的特点,本文选取了7类共50种小波基、4种小波分解层数和6种融合算子,共1200种小波变换的融合方法进行了比较。通过比较融合图像的相似性,对图像融合效果的评价表明,实验获得的最佳图像与理想图像的相似度均达到99%。 相似文献
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文章采用了一种基于离散小波(DWT)多分辨率分解的数字水印技术,研究了水印算法,将图像进行三级小波分解,产生三个高频带系列子图和一个低频带子图。由于人眼对高频信息的敏感度低于对低频信息的敏感度,因此,采用了把水印嵌入到小波图像中的高频系数中。通过MATLAB仿真实验实现了将水印信息嵌入到原始图像中的技术,再对含水印图像加椒盐噪声、高斯低通滤波和缩小50%再放大200%进行攻击以及JPEG压缩实验仿真,结果表明所提算法具有很好的视觉效果和鲁棒性。 相似文献