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提取算法

基于LDA的SIFT算法在圖像配準(zhǔn)中的應(yīng)用

針對(duì)SIFT算法復(fù)雜程度高，實(shí)時(shí)性差，在維數(shù)較高的圖像配準(zhǔn)中并不實(shí)用的問(wèn)題，提出了一種基于線性鑒別分析（LDA）的SIFT算法（SIFT-LDA）。首先利用SIFT算法提取出圖像的特征點(diǎn)向量，然后用LDA方法對(duì)其進(jìn)行特征抽取并降維。通過(guò)高維自然圖像和單幅人臉圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明SIFT-LDA算法在保證匹配精度的同時(shí)，實(shí)時(shí)性要優(yōu)于傳統(tǒng)的SIFT算法，其匹配時(shí)間相對(duì)于傳統(tǒng)SIFT算法縮短了將近一半。

標(biāo)簽： SIFT LDA 算法圖像配準(zhǔn)

上傳時(shí)間： 2013-10-13

上傳用戶：392210346
基于EEMD的故障微弱信號(hào)特征提取研究

總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸猓‥EMD）方法是一種先進(jìn)的時(shí)頻分析方法，非常適合于對(duì)非平穩(wěn)故障微弱信號(hào)的分析處理。文中介紹了EEMD方法的原理與算法實(shí)現(xiàn)步驟，重點(diǎn)分析了EEMD方法避免模式混淆的機(jī)理。利用EEMD方法對(duì)齒輪箱振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，成功提取了小齒輪磨損故障特征，驗(yàn)證了EEMD方法在故障微弱信號(hào)特征提取的有效性。

標(biāo)簽： EEMD 微弱信號(hào) 特征提取

上傳時(shí)間： 2014-11-30

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針對(duì)JPEG圖像的通用隱寫(xiě)分析算法

提出了一種針對(duì)JPEG圖像的通用隱寫(xiě)分析算法。該算法提取了15個(gè)具有良好分類特性的特征參數(shù)，輸入構(gòu)建的LS-SVM分類器，以達(dá)到檢測(cè)載密圖像的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法的檢測(cè)正確率較高，檢測(cè)速度快，能夠?qū)崿F(xiàn)針對(duì)各類JPEG載密圖像的有效檢測(cè)。

標(biāo)簽： JPEG 圖像分析算法

上傳時(shí)間： 2014-12-23

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基于海天線提取的紅外小目標(biāo)檢測(cè)方法

通過(guò)對(duì)海上紅外圖像進(jìn)行分析，提出了一種基于海天線提取的紅外小目標(biāo)檢測(cè)方法。該算法的基本思路是根據(jù)所需提取目標(biāo)的特點(diǎn)，首先選擇感興趣的灰度區(qū)域，然后運(yùn)用Canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，接著對(duì)圖像進(jìn)行Hough變換檢測(cè)海天線，最后對(duì)海天線以下且符合目標(biāo)特征的連通域進(jìn)行標(biāo)記從而來(lái)確定目標(biāo)的位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能較好地檢測(cè)出海上紅外小目標(biāo)。

標(biāo)簽： 海天線紅外目標(biāo)檢測(cè)

上傳時(shí)間： 2015-01-03

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基于Canny檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)跟蹤

為了設(shè)計(jì)一種實(shí)時(shí)高效、穩(wěn)定可靠的圖像目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)平臺(tái)，避免因圖像邊緣提取效果差而引起跟蹤失敗，采用自適應(yīng)Canny邊緣檢測(cè)算法。該自適應(yīng)算法能夠很好的確定平滑參數(shù)以及高、低兩個(gè)閾值，更好的獲得圖像邊緣圖。經(jīng)Canny算法處理圖像目標(biāo)后，獲得目標(biāo)的單像素邊緣圖，根據(jù)邊緣圖計(jì)算得到目標(biāo)質(zhì)心。利用最小二乘法擬合出目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡，同時(shí)可根據(jù)時(shí)間間隔預(yù)測(cè)出目標(biāo)質(zhì)心的下一位置，控制伺服機(jī)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。實(shí)驗(yàn)表明，采用Canny算法的目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)，能夠滿足實(shí)時(shí)跟蹤的需要。

標(biāo)簽： Canny 檢測(cè)算法目標(biāo)跟蹤

上傳時(shí)間： 2013-11-03

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基于特征提取與認(rèn)證的彩色圖像人臉檢測(cè)

在深入的對(duì)頻譜臉?lè)ê虵isherface方法進(jìn)行研究后，綜合這兩種方法的優(yōu)點(diǎn)，提出了一種基于頻譜臉和Fisherface的人臉識(shí)別新方法。頻譜臉?lè)椒ㄖ饕遣捎枚S小波變換和傅立葉變換。因?yàn)槿四槇D像的低頻部分對(duì)人臉的表情變化是不敏感的，所以對(duì)人臉圖像使用二維小波變換，提取人臉圖像的低頻部分。對(duì)人臉圖像的低頻部分使用傅立葉變換，從而獲得原人像的一個(gè)低維空間的表達(dá)。但是頻譜臉特征維數(shù)仍然較高，所以在頻譜臉?lè)ǖ幕A(chǔ)上繼續(xù)提取人臉頻譜圖像的Fisherface 特征，降低特征的維數(shù)，提高識(shí)別效率。利用人臉面部構(gòu)造產(chǎn)生的灰度特性提取眼睛，利用嘴唇的色度特征分割出嘴巴，進(jìn)而根據(jù)眼睛和嘴巴構(gòu)成三角形模板的特性，精確定位人臉在圖像中的位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種結(jié)合膚色和面部特征的算法，能夠?qū)θ四樳M(jìn)行較快速、準(zhǔn)確的定位，而且結(jié)果比較穩(wěn)定可靠。

標(biāo)簽： 特征提取彩色圖像人臉檢測(cè)

上傳時(shí)間： 2013-10-09

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（其中已經(jīng)包含5個(gè)源碼）所附源程序C或C++代碼文件及其可執(zhí)行文件 Scs.cpp 基本分類算法源程序

（其中已經(jīng)包含5個(gè)源碼）所附源程序C或C++代碼文件及其可執(zhí)行文件 Scs.cpp 基本分類算法源程序，輸入數(shù)據(jù)文件cfile.txt,efile.txt,gfile.txt,pfile.txt ,rfile.txt,tfile.txt Sga.c 基本遺傳算法源程序, 輸入數(shù)據(jù)文件input，輸出文件output A_life.c 基于遺傳算法的人工生命模擬源程序, 輸入數(shù)據(jù)文件world GA_nn.c 基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)源程序,輸入數(shù)據(jù)文件sample Patmat.c 基于遺傳算法提取基元圖形源程序

標(biāo)簽： Scs cpp 源程序源碼

上傳時(shí)間： 2014-01-11

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一階微分算法

一階微分算法，用于邊緣提取

標(biāo)簽： 微分算法

上傳時(shí)間： 2013-11-25

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lsb算法將水印圖像按最不重要位(LSB)方法嵌入到載體圖像中

lsb算法將水印圖像按最不重要位(LSB)方法嵌入到載體圖像中，在把水印從載體圖像中提取出來(lái)

標(biāo)簽： lsb LSB 算法水印圖像

上傳時(shí)間： 2014-01-06

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一個(gè)利用matlab實(shí)現(xiàn)的特征臉的提取程序

一個(gè)利用matlab實(shí)現(xiàn)的特征臉的提取程序，可作為其他程序的基礎(chǔ)算法

標(biāo)簽： matlab 特征程序

上傳時(shí)間： 2014-02-08

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