-
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：CN101266646A
公开(公告)日：2008-09-17
申请号：CN200810069589.5
申请日：2008-04-25
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种融合小波分析与矩特征的人耳图像识别方法，其特征在于所述方法有以下步骤：(1)对采集的人耳图像进行预处理：用小波变换模极大值对采集的人耳图像去噪，提取人耳图像边缘，得到小波分解各尺度下模极大值边界图像；(2)提取人耳图像的特征值：利用改进的小波矩不变量算法计算小波矩不变量值，用于提取人耳图像的特征值；(3)识别人耳：将步骤(2)得到的人耳图像的特征值进行加权以及分类，对人耳进行识别。本发明通过小波模极大值与改进小波矩不变量算法对人耳特征值进行提取，不但计算准确度高、计算速度快，并可以提高在光照不均、光照变化、噪声干扰环境下采集的人耳图像的识别率。
-
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。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101673340A
公开(公告)日：2010-03-17
申请号：CN200910104613.9
申请日：2009-08-13
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种综合多方向多尺度与BP神经网络的人耳识别方法，有以下步骤：(1)建立人耳数据库：采集人耳图像，建立人耳数据库的信息；(2)将不加噪声和加噪声的人耳图像的灰度图像进行处理；(3)对人耳图像进行预处理；(4)人耳图像用小波矩不变量的特征提取；(5)将处理过的图像的Hu矩、改进小波矩特征输入BP神经网络识别器，对人耳图像样本进行识别。本发明方法在神经网络中构建人耳自动识别系统模块，利用多方向多尺度方法和小波矩不变量方法识别人耳，对人耳图像样本，特别是对有光照变化、角度变化和遮挡变化的人耳图像样本进行识别，所述方法有检测快速、方法简单、识别率高等优点。
-
公开(公告)号：CN100570628C
公开(公告)日：2009-12-16
申请号：CN200810069589.5
申请日：2008-04-25
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种融合小波分析与矩特征的人耳图像识别方法，其特征在于所述方法有以下步骤：(1)对采集的人耳图像进行预处理：用小波变换模极大值对采集的人耳图像去噪，提取人耳图像边缘，得到小波分解各尺度下模极大值边界图像；(2)提取人耳图像的特征值：利用改进的小波矩不变量算法计算小波矩不变量值，用于提取人耳图像的特征值；(3)识别人耳：将步骤(2)得到的人耳图像的特征值进行加权以及分类，对人耳进行识别。本发明通过小波模极大值与改进小波矩不变量算法对人耳特征值进行提取，不但计算准确度高、计算速度快，并可以提高在光照不均、光照变化、噪声干扰环境下采集的人耳图像的识别率。
-
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：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。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.018 seconds)
