-
公开(公告)号：CN100550037C
公开(公告)日：2009-10-14
申请号：CN200710093030.1
申请日：2007-11-23
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种利用改进Hausdorff距离提取识别人耳特征的方法。本发明通过对人耳图像的预处理，包括人耳图像的采集、非肤色噪声的去噪、空间尺寸归一化和光照补偿等，得到标准人耳图像。再采用灰度形态学梯度和局部阈值分割的方法提取人耳边缘特征，得到标准人耳边缘图像。采用本发明方法，通过标准方差和边缘线段间长度差改进的Hausdorff距离，减小了点集非轮廓边缘线段点(外野点)的影响，得到较好的抗噪性能，增强了基于Hausdorff距离获得的特征值用于人耳边缘图像识别的准确性，使得对人耳的识别率大大提高。
-
公开(公告)号：CN101214150A
公开(公告)日：2008-07-09
申请号：CN200710093223.7
申请日：2007-12-27
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种用万有引力场转换算法识别人耳特征的方法，其特征在于所述方法有以下步骤：采集人耳图像，对所述人耳图像做预处理，得到标准的人耳图像；对得到的标准人耳图像用万有引力场转换算法提取其势能阱；利用势能阱的位置信息进行特征提取，确定人耳特征向量并进行识别。本发明对图像源的要求低，在提取人耳特征时，无需精确边缘检测，转换图像有更清晰真实的边缘，人耳的识别更加准确。
-
公开(公告)号：CN101551853A
公开(公告)日：2009-10-07
申请号：CN200810233050.9
申请日：2008-11-14
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种分阶段优化的静态彩色复杂背景下的人耳检测方法，所述方法有以下步骤：(1)选择YCbCr空间作为肤色分割空间，采用高斯模型作为肤色分布模型，进行肤色似然度转换并对转换后图像进行动态阈值分割；(2)对分割出的每个区域，用形态学方法优化，进行肤色区域筛选，排除不含人侧脸的肤色区域，减少干扰；(3)采用小波模极大值方法在不同尺度下检测图像边缘，并叠加不同尺度下的边缘二值图像，既精确地检测出人耳的内外边缘，抑制了噪声干扰；(4)对边缘二值图像膨胀、填充、细化和重构，实现人耳检测。试验结果表明，该发明取得了较好的效果，可望为人耳自动识别系统的开发提供有益的参考。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101256625A
公开(公告)日：2008-09-03
申请号：CN200710093180.2
申请日：2007-12-19
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出了基于万有引力场转换、分水岭算法和Canny算子相结合的人耳图像边缘提取方法。其包括第一：利用万有引力场转换对原始图像进行预处理，把噪声和光照的影响降低，强化边缘信息；第二：使用分水岭算法对图像进行有效的分割，获得一个只包含人耳的最小封闭区域；利用分水岭算法对人耳的外侧边缘进行提取；接着利用所提取的边缘具有封闭性的特点，分割出仅包括人耳内侧区域的图像；第三：利用Canny算子对图像小细节敏感的特性，对内侧部分的边缘进行提取。最后将人耳图像外部和内部边缘进行合成，最终得到完整的人耳边缘曲线。本方法得出的耳朵边缘图像比较清晰完整，比单一采用其他方法效果更好，为后续特征提取及识别提供了较好基础，有望提高识别效率。
-
公开(公告)号：CN101093540A
公开(公告)日：2007-12-26
申请号：CN200710092439.1
申请日：2007-07-18
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明请求保护一种复杂背景下的人耳检测及多信息融合的人耳识别方法，它包括复杂背景下的人耳检测和多信息融合的人耳识别两大步；在人耳检测中可以根据不同应用场合，获取包含人耳在内的人体侧面的图像序列或者静态彩色图片；并对这些图片进行分析，将人体图像从复杂背景下提取出来，然后再对人耳进行进一步的精确定位，获得一个包含人耳图像的最小矩形区域；在人耳识别中对人耳图像利用基于万有引力场转换算法提取出的势能阱个数进行粗分类，同时采用分水岭算法提取人耳边缘，并对这些边缘信息采用HSDMHD′提取人耳特征，在粗分类的基础上实现最终识别。本发明能够实现复杂背景下的人耳检测和人耳识别，完成从人耳的自动检测到识别的全过程，形成利用人耳作为特征，对身份进行识别的完整系统。
-
公开(公告)号：CN100565554C
公开(公告)日：2009-12-02
申请号：CN200710093180.2
申请日：2007-12-19
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提出了基于万有引力场转换、分水岭算法和Canny算子相结合的人耳图像边缘提取方法。其包括第一：利用万有引力场转换对原始图像进行预处理，把噪声和光照的影响降低，强化边缘信息；第二：使用分水岭算法对图像进行有效的分割，获得一个只包含人耳的最小封闭区域；利用分水岭算法对人耳的外侧边缘进行提取；接着利用所提取的边缘具有封闭性的特点，分割出仅包括人耳内侧区域的图像；第三：利用Canny算子对图像小细节敏感的特性，对内侧部分的边缘进行提取。最后将人耳图像外部和内部边缘进行合成，最终得到完整的人耳边缘曲线。本方法得出的耳朵边缘图像比较清晰完整，比单一采用其他方法效果更好，为后续特征提取及识别提供了较好基础，有望提高识别效率。
-
公开(公告)号：CN100495427C
公开(公告)日：2009-06-03
申请号：CN200710092439.1
申请日：2007-07-18
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明请求保护一种复杂背景下的人耳检测及多信息融合的人耳识别方法，它包括复杂背景下的人耳检测和多信息融合的人耳识别两大步；在人耳检测中可以根据不同应用场合，获取包含人耳在内的人体侧面的图像序列或者静态彩色图片；并对这些图片进行分析，将人体图像从复杂背景下提取出来，然后再对人耳进行进一步的精确定位，获得一个包含人耳图像的最小矩形区域；在人耳识别中对人耳图像利用基于万有引力场转换算法提取出的势能阱个数进行粗分类，同时采用分水岭算法提取人耳边缘，并对这些边缘信息采用H′SDMHD提取人耳特征，在粗分类的基础上实现最终识别。本发明能够实现复杂背景下的人耳检测和人耳识别，完成从人耳的自动检测到识别的全过程，形成利用人耳作为特征，对身份进行识别的完整系统。
-
公开(公告)号：CN101162503A
公开(公告)日：2008-04-16
申请号：CN200710093030.1
申请日：2007-11-23
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种利用改进Hausdorff距离提取识别人耳特征的方法。本发明通过对人耳图像的预处理，包括人耳图像的采集、非肤色噪声的去噪、空间尺寸归一化和光照补偿等，得到标准人耳图像。再采用灰度形态学梯度和局部阈值分割的方法提取人耳边缘特征，得到标准人耳边缘图像。采用本发明方法，通过标准方差和边缘线段间长度差改进的Hausdorff距离，减小了点集非轮廓边缘线段点(外野点)的影响，得到较好的抗噪性能，增强了基于Hausdorff距离获得的特征值用于人耳边缘图像识别的准确性，使得对人耳的识别率大大提高。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.018 seconds)
