圖像多尺度不變特征的研究及其應(yīng)用

《圖像多尺度不變特征的研究及其應(yīng)用》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。

1、StudyonMulti-scaleInvariantFeaturesofImagesandItsApplicationsAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheDoctor‘sDegreeofEngineeringByXuBinSupervisedbyProf.TangYuanYanSpecialty:ComputerApplicationTechnologyCollegeofComputerScience

2、ofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaApril,2013中文摘要摘要特征提取是模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺研究的核心技術(shù)，數(shù)十年來受到學(xué)者們的廣泛關(guān)注?，F(xiàn)實(shí)環(huán)境中圖像存在平移、旋轉(zhuǎn)、尺度、光照及視點(diǎn)等多種變換，增強(qiáng)圖像特征對(duì)這些變換的不變性，提高圖像分類和識(shí)別的性能是一個(gè)日益重要的課題。本文對(duì)圖像的不變特征提取進(jìn)行了深入、系統(tǒng)的研究，在總結(jié)傳統(tǒng)的不變特征提取方法的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)探討了一種新的圖像不變特征表達(dá)——散射變換，并將其應(yīng)用到人臉識(shí)別和關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)中。針對(duì)遮擋人臉識(shí)別，本文將散射變換引入圖像梯

3、度域，提出了一種新的基于圖像散射表達(dá)的抗遮擋人臉識(shí)別方案；利用二階散射系數(shù)的特性，本文提出基于二階散射能量的圖像關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)方案，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了方案的有效性；針對(duì)人臉識(shí)別中的變光照問題，結(jié)合小波多尺度特性，本文提出了一種新的多尺度光照不變量。本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)包括：1．提出了一種新的基于圖像散射表達(dá)的抗遮擋人臉識(shí)別方案——梯度散射臉。本文以“RecognitionbytheRest”為思想，將散射變換引入圖像梯度域，一方面極大地抑制了遮擋塊對(duì)原圖像頻率結(jié)構(gòu)的破壞，另一方面，得益于散射表達(dá)的局部平移不變性和彈性形變穩(wěn)定性，實(shí)現(xiàn)了

4、對(duì)臉部未遮擋信息的充分提取。傳統(tǒng)的抗遮擋人臉識(shí)別方法總是試圖“重建”被遮擋臉部，這些方法以“局部特征識(shí)別”和“稀疏表達(dá)分類”為代表：“局部特征識(shí)別”用臉部顯著性特征的加權(quán)來表征人臉，這種方法不僅需要更多的訓(xùn)練樣本，而且基圖像中不屬于顯著性的人臉部分也會(huì)產(chǎn)生不為零的權(quán)值；“稀疏表達(dá)分類”將遮擋人臉看作無遮擋部分和遮擋塊的和，引入遮擋字典表示遮擋塊，而無遮擋部分應(yīng)僅由訓(xùn)練圖像稀疏表示，重構(gòu)時(shí)拋棄在遮擋字典上的投影系數(shù)，僅由對(duì)應(yīng)于訓(xùn)練圖像的稀疏系數(shù)得到重構(gòu)圖像?！跋∈璞磉_(dá)分類”存在兩個(gè)問題：首先，實(shí)際圖像中的遮擋往往是非線性的，拋

5、掉遮擋字典系數(shù)并不能完全消除遮擋的影響；其次，實(shí)際中訓(xùn)練圖像是有限的，這些有限的訓(xùn)練圖像的稀疏表達(dá)不足以囊括人臉圖像中出現(xiàn)的其它形變。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，提出的梯度散射臉優(yōu)于上述兩種主流方法，對(duì)遮擋人臉取得了相當(dāng)高的正確識(shí)別率，且梯度散射臉不需要進(jìn)行訓(xùn)練，這對(duì)許多實(shí)際應(yīng)用具有重要意義。2．提出基于二階散射能量的圖像關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)新方案——SCD?，F(xiàn)在流行的關(guān)鍵點(diǎn)不變特征一般都是在多尺度情況下檢測(cè)得到，如Harris-Laplace算子和SIFT,而所有在多尺度下檢測(cè)局部不變特征點(diǎn)的方法都面臨一個(gè)共同的問題：圖像中的局部結(jié)構(gòu)往往存在于一

6、個(gè)尺度范圍之內(nèi)，而不是某個(gè)固定的尺度，在多尺度下檢測(cè)特征點(diǎn)會(huì)得到許多位置和尺度非常接近的點(diǎn)，它們都代表同一個(gè)局部結(jié)構(gòu)，冗I重慶大學(xué)博士學(xué)位論文余特征點(diǎn)會(huì)造成后續(xù)錯(cuò)誤匹配的大量增加。二階散射能量是尺度間結(jié)構(gòu)相似程度的一種反映，由二階散射能量圖局部極值點(diǎn)對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵點(diǎn)是一種尺度間局部特征，其穩(wěn)定性和關(guān)鍵程度相比單一尺度上的關(guān)鍵點(diǎn)都更高。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，本文提出的SCD方法得到的關(guān)鍵點(diǎn)數(shù)量相對(duì)更少，具有較強(qiáng)的結(jié)構(gòu)性，對(duì)圖像視點(diǎn)變化、尺度變換和景深變化及一定程度的非剛性變換具有良好的魯棒性，取得了較高的可重復(fù)率。3．提出了一種新的多尺度

7、光照不變量——MGF。光照問題是人臉識(shí)別領(lǐng)域面臨的難題之一，由于光照變化使得面部特征不再明顯具有分辨能力，這樣造成了人臉的類內(nèi)散度增大，甚至大于人臉樣本的類間散度。研究表明，同一個(gè)人在不同光照條件下得到的圖像之間的差異，可能比不同人在同一光照條件下得到的圖像之間的差異還要大。MGF方法對(duì)圖像的一階高斯差分進(jìn)行小波變換，提取其方向特征作為光照不變量，理論分析證實(shí)了MGF是一個(gè)光照不變量，且保留了更多的圖像結(jié)構(gòu)信息。另外，MGF提供了一種用不同特性小波構(gòu)造光照不變量的途徑，可以構(gòu)造更為豐富的光照不變量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，MGF能有效

8、地提高人臉識(shí)別對(duì)光照的魯棒性。關(guān)鍵詞：散射變換，不變特征提取，人臉識(shí)別，關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)，多尺度分析II英文摘要ABSTRACTFeatureextractionisthecoretechnologyofpatternrecognitionandcomputervision,whichiswid