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正文內(nèi)容

基于gabor小波和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別(編輯修改稿)

2025-07-19 03:04 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 14]。上述特點(diǎn)使Gabor小波被廣泛應(yīng)用于視覺信息理解。二維Gabor小波變換[15]是在時(shí)頻域進(jìn)行信號(hào)分析處理的重要工具,其變換系數(shù)有著良好的視覺特性和生物學(xué)背景,因此被廣泛應(yīng)用于圖像處理、模式識(shí)別等領(lǐng)域。與傳統(tǒng)的傅立葉變換相比,Gabor小波變換具有良好的時(shí)頻局部化特性。即非常容易地調(diào)整Gabor濾波器的方向、基頻帶寬及中心頻率從而能夠最好的兼顧信號(hào)在時(shí)空域和頻域中的分辨能力;Gabor小波變換具有多分辨率特性即變焦能力。即采用多通道濾波技術(shù),將一組具有不同時(shí)頻域特性的Gabor小波應(yīng)用于圖像變換,每個(gè)通道都能夠得到輸入圖像的某種局部特性,這樣可以根據(jù)需要在不同粗細(xì)粒度上分析圖像。此外,在特征提取方面,Gabor小波變換與其它方法相比:一方面其處理的數(shù)據(jù)量較少,能滿足系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求;另一方面,小波變換對光照變化不敏感,且能容忍一定程度的圖像旋轉(zhuǎn)和變形,當(dāng)采用基于歐氏距離進(jìn)行識(shí)別時(shí),特征模式與待測特征不需要嚴(yán)格的對應(yīng),故能提高系統(tǒng)的魯棒性[16,17]。 無論從生物學(xué)的角度還是技術(shù)的角度,Gabor特征都有很大的優(yōu)越性。Jones和Palmer的研究表明[18],在基本視覺皮層里的簡單細(xì)胞的感受野局限在很小的空域范圍內(nèi),并且高度結(jié)構(gòu)化。Gabor變換所采用的核(Kernels)與哺乳動(dòng)物視覺皮層簡單細(xì)胞2D感受野剖面(Profile)非常相似,具有優(yōu)良的空間局部性和方向選擇性,能夠抓住圖像局部區(qū)域內(nèi)多個(gè)方向的空間頻率(尺度)和局部性結(jié)構(gòu)特征。這樣,Gabor分解可以看作一個(gè)對方向和尺度敏感的有方向性的顯微鏡。同時(shí),二維Gabor函數(shù)也類似于增強(qiáng)邊緣以及峰、谷、脊輪廓等底層圖像特征,這相當(dāng)于增強(qiáng)了被認(rèn)為是面部關(guān)鍵部件的眼睛、鼻子、嘴巴等信息,同時(shí)也增強(qiáng)了諸于黑痣、酒窩、傷疤等局部特征,從而使得在保留總體人臉信息的同時(shí)增強(qiáng)局部特性成為可能[18]。,其中第一行代表脊椎動(dòng)物的視覺皮層感受野,第二行是Gabor濾波器,第三行是兩者的殘差。可見兩者相差極小。Gabor濾波器的這一性質(zhì),使得其在視覺領(lǐng)域中經(jīng)常被用來作圖像的預(yù)處理。 Gabor濾波器和脊椎動(dòng)物視覺皮層感受野響應(yīng)的比較從圖像處理的角度來看,Gabor特征有如下好處:(1)Gabor核函數(shù)由于去掉了直流分量,因此對局部光照的變化不敏感,常常被用在要求對光照有適應(yīng)性的場合;(2)Gabor濾波結(jié)果可以反映圖像不同尺度、不同方向上的灰度分布信息。一般說來,大尺度濾波可以反映全局性較強(qiáng)的信息,同時(shí)可以掩蓋圖像中噪聲的影響;小尺度可以反映比較精細(xì)的局部結(jié)構(gòu),但容易受到噪聲影響。小波核函數(shù)在空域和頻域上都有一定的局域性,這使得其對平移、拉伸、旋轉(zhuǎn)和尺度變換都具有一定的魯棒性。雖然平移變換對復(fù)向量的相位有一定影響,但在人臉識(shí)別這個(gè)問題中,平移對結(jié)果的影響是要考慮的,Gabor特征仍然具有很好的刻畫特性。正是由于Gabor特征的這些特性,使得其在人臉識(shí)別中得到了非常廣泛的應(yīng)用。 人臉圖像的Gabor特征二維Gabor小波的定義為:   ?。ǎ┦街校菏桥c小波頻率帶寬有關(guān)的常數(shù);為空間位置坐標(biāo);確定了Gabor內(nèi)核的方向和尺度。在采用8個(gè)方向和5個(gè)尺度的采樣時(shí),方向和尺度上的可以寫為。其中為采樣尺度,為尺度標(biāo)號(hào);為采樣方向,為方向標(biāo)號(hào)。為最大頻率,是頻域中的內(nèi)核間隔因子。令參數(shù)、可以獲得較好的小波表征和辨別效果。Gabor變換與Gabor內(nèi)核的卷積為: ()設(shè)的幅值和相位分別為和,則。組合不同尺度和方向的,構(gòu)成圖像在位置處的Gabor特征矢量。在提取人臉圖像的Gabor特征時(shí),通常采用多個(gè)在不同尺度和方向上的Gabor濾波器組成濾波器組,并根據(jù)圖像的特點(diǎn)和神經(jīng)生理學(xué)的結(jié)論來選擇參數(shù)。通常研究采用共包括8個(gè)方向(;)和5個(gè)尺度(;;)的Gabor濾波器組,并令,使濾波器的帶寬約為1倍頻程。由于Gabor特征具有良好的空間局部性和方向選擇性,而且對光照、姿態(tài)具有一定的魯棒性,因此在人臉識(shí)別中獲得了成功的應(yīng)用。然而,大部分基于Gabor特征的人臉識(shí)別算法中,只應(yīng)用了Gabor幅值信息,而沒有應(yīng)用相位信息,主要原因是Gabor相位信息隨著空間位置呈周期性變化,而幅值的變化相對平滑而穩(wěn)定。所以本論文將輸入圖像依次與濾波器組的各個(gè)濾波器進(jìn)行卷積,并取其幅值作為輸出,即 , ()設(shè)圖像的大小為,通過40個(gè)濾波器得到Gabor特征的維數(shù)高達(dá),計(jì)算量很大,且由于Gabor特征在相鄰像素間是高度相關(guān)和冗余的,所以通常只需要稀疏的提取部分節(jié)點(diǎn)上的Gabor特征。一個(gè)人臉圖像經(jīng)Gabor變換后就得到幅值特征和相位特征的維數(shù)都是,計(jì)算量很大,而且Gabor特征在相鄰像素間是高度相關(guān)的,所以必須對Gabor特征進(jìn)行降維。本論文所采用的降維方法就是對Gabor變換系數(shù)進(jìn)行簡單的下采樣,如對Gabor特征進(jìn)行固定行固定列均勻分布采樣。提取單幅人臉圖像的Gabor特征的基本步驟如下:(1) 劃分Gabor特征的采樣點(diǎn)本論文劃分的采樣點(diǎn)的個(gè)數(shù)為40*30 =1200個(gè),采樣點(diǎn)數(shù)目較多,目的是為了得到更加清晰的Gabor圖像。: (a) 原人臉圖像 (b) 劃分采樣點(diǎn)后的人臉圖像由于得到的Gaobr特征的維數(shù)較大,下面實(shí)驗(yàn)將采用均勻下采樣對Gaobr特征進(jìn)行處理,從而達(dá)到降維的目的。(2) 提取人臉圖像的Gabor特征本文采用40*30 =1200個(gè)規(guī)則分布的采樣點(diǎn),在采樣點(diǎn)上提取各個(gè)濾波器輸出的值,聯(lián)合起來組成列向量,從而得到每幅圖像的Gabor特征向量,并以此作為該人臉圖像的局部特征向量。得到的人臉圖像的Gabor特征如下圖所示: (a) 單幅人臉圖像的Gabor幅值特征 (b) 單幅人臉圖像的Gabor相位特征由以上圖像可見,與原圖灰度值隨位置的變換相比,濾波器輸出的幅值隨位置的變化要更小更不敏感;Gabor相位信息隨著空間位置呈周期性變化,而幅值的變化相對平滑而穩(wěn)定。因此,即使采樣點(diǎn)稍有偏移也不會(huì)使提取出的特征值發(fā)生太大變化。也就是說,Gabor特征具有良好的空間局部性和方向選擇性,而且對光照、姿態(tài)具
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