基于图像欧氏距离的高光谱图像流形降维算法 被引量：18

1

作者 陈宏达 普晗晔 +1 位作者 王斌 张立明 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第5期450-455,共6页

提出两种基于图像欧氏距离的非线性降维方法.该方法利用高光谱图像物理特性,将图像欧氏距离引入到传统的流形降维算法中.与其它应用于高光谱图像的降维算法相比,该算法具有诸多优点.图像欧氏距离的引入,在考虑高光谱图像本身的空间关系... 提出两种基于图像欧氏距离的非线性降维方法.该方法利用高光谱图像物理特性,将图像欧氏距离引入到传统的流形降维算法中.与其它应用于高光谱图像的降维算法相比,该算法具有诸多优点.图像欧氏距离的引入,在考虑高光谱图像本身的空间关系的同时,很好地保持了数据点之间的局部特性,可以实现有效地去除原始数据集光谱维和空间维的冗余信息.实际高光谱数据的实验结果表明,该算法应用于高光谱图像分类时,与其它常见的方法相比具有更高的分类精度. 展开更多

关键词 高光谱遥感图像 非线性降维 图像欧氏距离 分类

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图像欧氏距离在人脸识别中的应用研究 被引量：16

2

作者 陈惠明 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第14期3735-3737,共3页

图像欧氏距离可以嵌入到许多传统的图像分类识别算法中,该嵌入是通过对原始图像的线性变换来实现的,给出了一种基于数据场的图像线性变换方法,将其应用到图像欧氏距离中。实验结果表明,基于数据场的线性变换方法是一种可行的图像线性变... 图像欧氏距离可以嵌入到许多传统的图像分类识别算法中,该嵌入是通过对原始图像的线性变换来实现的,给出了一种基于数据场的图像线性变换方法,将其应用到图像欧氏距离中。实验结果表明,基于数据场的线性变换方法是一种可行的图像线性变换方法,该方法可以完成大尺度图像的线性变换,方便地将图像欧氏距离嵌入到传统人脸识别算法中。 展开更多

关键词 欧氏距离 图像欧氏距离 特征脸 数据场 势

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基于多尺度中心化二值模式的人脸表情识别 被引量：9

3

作者 付晓峰 韦巍 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期629-633,共5页

现有局部二值模式(LBP)算子存在不足:产生的直方图维数过长、鉴别力不高、对噪声反应敏感.针对此类问题,提出中心化二值模式(CBP)算子,其优点:1)通过比较邻域中近邻点对,大大降低了直方图维数;2)考虑中心像素点的作用并赋予其最高权重,... 现有局部二值模式(LBP)算子存在不足:产生的直方图维数过长、鉴别力不高、对噪声反应敏感.针对此类问题,提出中心化二值模式(CBP)算子,其优点:1)通过比较邻域中近邻点对,大大降低了直方图维数;2)考虑中心像素点的作用并赋予其最高权重,实现鉴别力的提高;3)改变LBP算子的符号函数,明显减弱白噪声对图像的影响.此外,为提高识别率,将多尺度CBP(MCBP)直方图作为人脸表征.为增强算法对表情图像中细小变形的鲁棒性,引入图像欧式距离(IMED)并将其嵌入MCBP方法.在JAFFE和Cohn-Kanade表情库的实验结果表明:所提方法优于其它表情识别方法,IMED可增强MCBP的表情识别能力. 展开更多

关键词 中心化二值模式 多尺度 图像欧式距离 表情识别

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图像修复问题的低秩对偶逼近算法 被引量：5

4

作者 冯象初 王斯琪 李小平 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期172-177,共6页

为改进传统基于样本修复方法在实际应用中的不足,提出了一种新的图像修复算法.新算法以显著性排序法确保优先修复含明显结构边的目标块,利用图像欧氏距离搜索与该目标块匹配的相似样本块,对由搜索样本向量化构成的相似块矩阵进一步采用... 为改进传统基于样本修复方法在实际应用中的不足,提出了一种新的图像修复算法.新算法以显著性排序法确保优先修复含明显结构边的目标块,利用图像欧氏距离搜索与该目标块匹配的相似样本块,对由搜索样本向量化构成的相似块矩阵进一步采用低秩对偶逼近提取可用信息以修复缺失像素.实验表明,新算法能够准确地优先修复显著性结构,且对多种类型的缺失均具有较好的修复效果. 展开更多

关键词 图像修复 边界检测 图像欧氏距离 逼近理论

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基于改进ISOMAP算法的图像分类 被引量：3

5

作者 魏宪 李元祥 +2 位作者 赵海涛 庹红娅 许鹏 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期911-915,共5页

利用基于邻域的图像欧氏距离寻找最近邻,并用直接线性判别分析方法(Direct LDA)取代多维尺度分析法(MDS),提出一种改进的等距特征映射(ISOMAP)算法(KIMD-ISOMAP)进行降维.人脸图像分类试验表明:KIMD-ISOMAP提高了ISOMAP的分类能力,扩展... 利用基于邻域的图像欧氏距离寻找最近邻,并用直接线性判别分析方法(Direct LDA)取代多维尺度分析法(MDS),提出一种改进的等距特征映射(ISOMAP)算法(KIMD-ISOMAP)进行降维.人脸图像分类试验表明:KIMD-ISOMAP提高了ISOMAP的分类能力,扩展了邻域半径的选取范围,在加高斯噪声和几何形变的情况下,该算法与其他方法相比,表现出较强的鲁棒性. 展开更多

关键词 流形学习 等距特征映射 直接线性判别 图像欧氏距离 降维

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基于图像欧式距离和拉普拉斯特征映射的端元提取算法 被引量：4

6

作者 杨磊 刘尚争 《电光与控制》 北大核心 2016年第4期48-52,共5页

由于多重反射和散射,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合。传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础,因此提取精度不高。针对高光谱图像的非线性结构,提出了基于图像欧氏距离非线性降维的高光谱遥感图像端元提取方法... 由于多重反射和散射,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合。传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础,因此提取精度不高。针对高光谱图像的非线性结构,提出了基于图像欧氏距离非线性降维的高光谱遥感图像端元提取方法。该方法结合高光谱数据的物理特性,将图像欧氏距离引入拉普拉斯特征映射进行非线性降维以更好地去除高光谱数据集中冗余的空间信息和光谱维度信息,然后对降维后的数据利用寻找最大单形体体积的方法提取端元。真实高光谱数据实验表明,提出的方法对高光谱图像端元提取具有良好的效果,性能优于线性降维的主成份分析算法和原始的拉普拉斯特征映射算法。 展开更多

关键词 图像处理 高光谱图像 端元提取 非线性降维 图像欧氏距离 拉普拉斯特征映射

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基于改进的等距离映射算法的人脸识别 被引量：4

7

作者 刘嘉敏 王会岩 +1 位作者 周晓莉 罗甫林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第1期76-79,共4页

针对等距离映射(Isomap)算法在处理扰动图像时拓扑结构不稳定的缺点,提出了一种改进算法。改进算法将图像欧氏距离(IMED)嵌入到等距离映射算法之中。首先引入坐标度量系数计算图像的坐标度量矩阵,通过线性变换将原始图像从欧氏距离(ED)... 针对等距离映射(Isomap)算法在处理扰动图像时拓扑结构不稳定的缺点,提出了一种改进算法。改进算法将图像欧氏距离(IMED)嵌入到等距离映射算法之中。首先引入坐标度量系数计算图像的坐标度量矩阵,通过线性变换将原始图像从欧氏距离(ED)空间转换到图像欧氏距离空间;然后计算变换空间中样本的欧氏距离矩阵,并在此基础上构建样本邻域图,得到近似测地距离矩阵;最后采用多维标度(MDS)分析算法构造样本的低维表示。对ORL和Yale人脸数据库降维并结合最近邻分类器进行实验,基于改进算法的识别率平均分别提高了5.57%和3.95%,表明与原算法相比,改进算法在人脸识别中对图像扰动具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 图像欧氏距离 等距离映射 人脸识别 最近邻分类器

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基于改进D-S证据理论的水下航行器声隐身性能评估 被引量：4

8

作者 汤智胤 何琳 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期248-253,共6页

针对传统水下航行器声隐身性能评估方法计算时间长、实时性不强的缺点,将评估由数值计算问题变为基于多传感器信息融合的模式识别问题来解决。通过将改进D-S证据理论模型和图像欧氏距离模型相结合,提出了一种新的水下航行器声隐身性能... 针对传统水下航行器声隐身性能评估方法计算时间长、实时性不强的缺点,将评估由数值计算问题变为基于多传感器信息融合的模式识别问题来解决。通过将改进D-S证据理论模型和图像欧氏距离模型相结合,提出了一种新的水下航行器声隐身性能快速评估方法。首先利用加速度传感器测得壳体表面振动信息,抽取分析频段内每个频带的功率作为特征向量,然后通过图像欧氏距离方法进行证据生成,最后用一种改进的D-S证据合成方法进行识别分类,快速评估出航行器当前的声隐身状态。并利用计算机仿真和水下振动实验相结合的方式,通过类柱体结构模拟航行器舱段,详细讨论了方法的先进性,并研究指出了需要改进的问题。探讨了一种水下航行器声隐身性能快速评估的实现方法。 展开更多

关键词 声隐身性能 加速度传感器 图像欧氏距离 改进D-S证据理论

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利用图像距离的监督LLE头部姿态估计方法 被引量：4

9

作者 陈鸿光 陈锻生 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第3期633-636,共4页

局部线性嵌入(LLE)是一种经典流形学习方法,直接应用这种非监督的传统LLE估计图像中的头部姿态存在两点不足:未考虑图像像素空间信息和未利用样本标记信息.因此,本文结合图像欧式距离和偏置LLE流形学习方法,对头部姿态图像降维,并通过... 局部线性嵌入(LLE)是一种经典流形学习方法,直接应用这种非监督的传统LLE估计图像中的头部姿态存在两点不足:未考虑图像像素空间信息和未利用样本标记信息.因此,本文结合图像欧式距离和偏置LLE流形学习方法,对头部姿态图像降维,并通过广义回归神经网络(GRNN)和多元线性回归的方法,估计头部图像的姿态.在FacePix头部姿态数据库的对比实验表明,本方法具有较好的头部姿态估计效果. 展开更多

关键词 头部姿态估计 局部线性嵌入 图像欧式距离 流形学习

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基于图像欧式距离的KPCA SAR图像目标识别算法 被引量：3

10

作者 周强 杨智勇 +1 位作者 孙小燕 张静 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2012年第12期38-41,共4页

针对传统KPCA方法识别SAR图像时需首先对图像进行拉直处理问题进行研究,借助于图像欧式距离,提出了一种基于图像欧式距离的核函数构建方法,给出了3种基于图像欧式距离的核函数,并将其应用SAR图像识别中。以实测MSTAR数据为例,给出了识... 针对传统KPCA方法识别SAR图像时需首先对图像进行拉直处理问题进行研究,借助于图像欧式距离,提出了一种基于图像欧式距离的核函数构建方法,给出了3种基于图像欧式距离的核函数,并将其应用SAR图像识别中。以实测MSTAR数据为例,给出了识别结果和仿真分析,结果证明了该算法能够有效克服传统KPCA方法的局限性,是一种可行的方法。 展开更多

关键词 SAR 自动目标识别 图像欧式距离 KPCA

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一种半监督流形学习的人脸识别方法 被引量：2

11

作者 汪炼 王年 +2 位作者 沈玲 王继 庄振华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第17期192-195,共4页

针对传统线性降维方法忽略数据局部结构特性的问题,提出了一种基于半监督流形学习的方法。针对人脸识别采用图像欧式距离来选择各样本点的K近邻,由此得到修改后无监督判别投影中的邻接矩阵,在传统的无监督判别投影中,融入类标签信息获... 针对传统线性降维方法忽略数据局部结构特性的问题,提出了一种基于半监督流形学习的方法。针对人脸识别采用图像欧式距离来选择各样本点的K近邻,由此得到修改后无监督判别投影中的邻接矩阵,在传统的无监督判别投影中,融入类标签信息获得几何最优投影。通过在人脸库上的大量比较实验,验证了该方法的准确性和有效性。 展开更多

关键词 无监督判别投影 非参数鉴别分析 图像欧式距离 流形学习 半监督学习 人脸识别

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基于图像距离匹配的人脸卡通化技术 被引量：2

12

作者 李倩影 陈锻生 吴扬扬 《微型机与应用》 2014年第10期44-46,共3页

提出了一种基于人脸匹配的卡通化方案。首先建立有代表性的人脸图像库,通过矢量绘图工具对图像库中的每幅人脸图像绘制相应的卡通图,从而建立对应的卡通图库;然后对新输入的人脸图像采用基于OpenCv训练的分类器在Viola和Jones人脸检测... 提出了一种基于人脸匹配的卡通化方案。首先建立有代表性的人脸图像库,通过矢量绘图工具对图像库中的每幅人脸图像绘制相应的卡通图,从而建立对应的卡通图库;然后对新输入的人脸图像采用基于OpenCv训练的分类器在Viola和Jones人脸检测方法框架下检测人脸区域,通过基于图像欧氏距离的PCA人脸识别匹配得到最相似人脸,进而得到相应的卡通图。实验结果表明,该方案可以获得与输入人脸相似图像的卡通图形,而且满足现在数字娱乐的需求。 展开更多

关键词 卡通脸 人脸检测 人脸识别 图像欧氏距离

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结合显性与隐性空间光滑的高效二维图像判别特征抽取 被引量：1

13

作者 朱快快 田青 陈松灿 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期1057-1066,共10页

图像具有固有的二维空间结构,空间上邻近的像素点通常具有相近的灰度值,意味着图像具有局部光滑性.为对其特征抽取,传统方法常将原始图像拉成向量,造成空间结构的破坏,由此直接基于图像的2D特征抽取法应运而生.典型的如2DLDA,2DPCA,相... 图像具有固有的二维空间结构,空间上邻近的像素点通常具有相近的灰度值,意味着图像具有局部光滑性.为对其特征抽取,传统方法常将原始图像拉成向量,造成空间结构的破坏,由此直接基于图像的2D特征抽取法应运而生.典型的如2DLDA,2DPCA,相比向量方法,计算复杂度显著降低,但其操作针对的是图像整行(或整列),导致空间光滑度过粗.为此,空间正则化通过在向量化空间中显式地施加局部空间光滑弥补这一不足,由此获得了比2D抽取法更优的分类性能,但其遗传了向量法的高计算代价.最近,隐性空间正则化方法(implicit spatial regularization,ISR)提出利用图像划分与重组隐性地体现图像局部光滑性,而后再利用现有2D方法抽取特征,使典型双边2DLDA性能优于SSSL(一种典型的显性空间正则化方法),但是,仅隐性地光滑缺乏显式的强制约束力,其特征空间依然欠光滑,同时双边2DLDA由非凸问题获得,计算耗时却不能保证解的全局最优性.鉴于此,提出一种结合显性与隐性空间光滑的高效二维图像判别特征抽取框架(2D-CISSE).其关键步骤是预先对图像显性地全局光滑,紧接着进行ISR,既继承了ISR的隐性光滑又强化了图像局部光滑的显式约束力,不仅可直接获得全局最优投影,同时该框架具有一般性,即现有大部分图像光滑方法与2D特征抽取法均可嵌入其中.最后,通过在人脸数据集Yale,ORL,CMU PIE,AR以及手写数字数据集MNIST和USPS上的对比实验验证了2D-CISSE框架性能的优越性与计算的高效性. 展开更多

关键词 空间光滑 图像欧氏距离 隐性空间正则化 特征抽取 基于矩阵模式

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空间结构化欧拉核及其应用

14

作者 刘爽 陈松灿 《中国科学：信息科学》 CSCD 北大核心 2016年第2期179-192,共14页

自Yang等将向量主成分分析(1D-PCA)推广至面向图像的2D-PCA以来,众多基于向量的1D形式算法被相继推广至对应的2D形式.因利用了图像/矩阵空间特定的结构先验知识,在处理矩阵型数据时2D算法自然导致了较传统1D算法更好的学习性能,这与&qu... 自Yang等将向量主成分分析(1D-PCA)推广至面向图像的2D-PCA以来,众多基于向量的1D形式算法被相继推广至对应的2D形式.因利用了图像/矩阵空间特定的结构先验知识,在处理矩阵型数据时2D算法自然导致了较传统1D算法更好的学习性能,这与"没有免费午餐定理"相符.但2D算法仍有其不足,主要表现在:(1)2D算法几乎都是线性的,因此对非线性数据处理的能力有限;(2)2D算法的空间结构信息利用仍不够充分.针对第一个不足,本文利用核方法进行改进,但相对于1D算法,2D算法因难以利用表示定理而导致核化困难,因此本文绕过表示定理,通过改变度量获得一个简洁的核化方法;针对第二个不足,本文采用在核空间直接对空间结构信息进行补偿的方法.但这需要在核空间中描述矩阵数据的空间结构,如果使用隐式核进行核化可能会导致矩阵数据空间结构扭曲,从而使对空间结构信息的描述和利用变得困难;如果使用显式核进行核化,会导致维数灾难而失去隐式核的优势.若核映射是一个显式、等维且各分量非耦合的映射,就能自然地描述出矩阵数据在核空间中的结构.幸运的是,存在众多符合以上要求的显式核(如Hellinger核和欧拉核)和隐式加性核(如Intersection核、JS核和χ2核)的近似显式形式.因欧拉核形式上的简洁性及其良好的行为,本文以欧拉核作为样例,首次尝试进行矩阵的核化及其在核空间的空间结构信息补偿.尽管存在若干空间结构信息的补偿方法,如空间结构信息约束、图像距离度量等,本文围绕现有的图像欧氏距离加以阐述,从而为矩阵或图像数据构建出对应的空间结构化欧拉核.最后将其应用于典型2D算法并通过实验验证了其有效性. 展开更多

关键词 2D算法 核方法 空间结构信息 欧拉核 图像欧氏距离

原文传递

基于图像欧氏距离流形降维的端元提取算法

15

作者 陈居现 杨磊 唐晓燕 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第4期50-54,共5页

由于多重反射和散射,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础,因此提取精度不高针对高光谱图像的非线性结构.本文提出了基于图像欧氏距离非线性降维的高光谱遥感图像端元提取方法... 由于多重反射和散射,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础,因此提取精度不高针对高光谱图像的非线性结构.本文提出了基于图像欧氏距离非线性降维的高光谱遥感图像端元提取方法该方法结合高光谱数据的物理特性,将图像欧氏距离引入局部切空间排列进行非线性降维以更好的去除高光谱数据集中冗余的空间信息和光谱维度信息,然后对降维后的数据利用寻找最大单形体体积的方法提取端元.真实高光谱数据实验表明,提出方法对高光谱图像端元提取具有良好的效果,性能优于线性降维的主成分分析算法和原始的局部切空间排列算法. 展开更多

关键词 高光谱图像 非线性降维 图像欧氏距离 局部切空间排列 端元提取

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基于二维子分类鉴别分析的SAR图像识别方法研究 被引量：12

16

作者 张静 王国宏 +1 位作者 杨智勇 刘福太 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期798-803,797,共7页

本文在分析传统二维鉴别分析方法局限性的基础上,提出了一种基于二维子分类鉴别分析的合成孔径雷达图像识别方法.该方法首先对SAR图像进行图像预处理,然后利用图像欧氏距离对每类目标进行子类划分,并由图像的行信息和列信息提出了两种... 本文在分析传统二维鉴别分析方法局限性的基础上,提出了一种基于二维子分类鉴别分析的合成孔径雷达图像识别方法.该方法首先对SAR图像进行图像预处理,然后利用图像欧氏距离对每类目标进行子类划分,并由图像的行信息和列信息提出了两种二维子分类鉴别分析方法,最后利用最近邻分类器对提取的特征投影矩阵进行分类识别.本文利用美国实测的MSTAR数据对算法进行了仿真验证,实验结果表明了本文方法的正确性和有效性. 展开更多

关键词 SAR 自动目标识别 二维子分类鉴别分析 图像欧氏距离 特征提取

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一种新的图像距离在人脸识别中的应用 被引量：2

17

作者 蔡正 王福龙 徐爱辉 《广东工业大学学报》 CAS 2010年第3期64-67,共4页

提出了一种新的图像距离——图像匹配距离(Image Matching Distance,IMMD).IMMD考虑图像中每个像素与对应图像特定区域的关系,在特定区域寻找与该像素匹配的点,从而将图像的灰度值及其坐标位置引入到图像的相似性度量中.这样使得IMMD对... 提出了一种新的图像距离——图像匹配距离(Image Matching Distance,IMMD).IMMD考虑图像中每个像素与对应图像特定区域的关系,在特定区域寻找与该像素匹配的点,从而将图像的灰度值及其坐标位置引入到图像的相似性度量中.这样使得IMMD对人脸姿态、表情、角度变化具有较好的鲁棒性.用基于图像匹配距离的最近邻分类器进行人脸识别.实验结果表明,基于IMMD的方法优于基于传统欧氏距离和图像欧氏距离的同类型方法. 展开更多

关键词 图像距离 人脸识别 欧氏距离 图像欧氏距离 图像匹配距离

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图像空间中的鉴别型局部线性嵌入方法 被引量：2

18

作者 黄晓华 梁超 郑文明 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2010年第12期1776-1782,共7页

为了更好地利用图像的空间关系和类信息来提高局部线性嵌入的性能,提出一种针对图像识别的鉴别型局部线性嵌入算法,并应用于人脸识别。首先,利用自适应图像欧氏距离构建近邻矩阵,计算得到的权重矩阵,再由权重矩阵重构特征,然后重构出数... 为了更好地利用图像的空间关系和类信息来提高局部线性嵌入的性能,提出一种针对图像识别的鉴别型局部线性嵌入算法,并应用于人脸识别。首先,利用自适应图像欧氏距离构建近邻矩阵,计算得到的权重矩阵,再由权重矩阵重构特征,然后重构出数据内在的低维空间,最后利用线性判别分析引入类信息解决局部线性嵌入算法对测试样本无法重构以及分类的缺陷。实验基于FRAV2D和ORL人脸数据库,分析了图像欧氏距离和自适应图像欧氏距离算法提取图像空间信息的能力,并将本文提出的算法与目前已经广泛使用的人脸识别算法进行比较,其结果表明了鉴别型局部线性嵌入算法能更好地保留图像流形结构和类信息,显著提高人脸识别准确率。 展开更多

关键词 自适应图像欧氏距离 局部线性嵌入 线性判别分析 人脸识别

原文传递

基于相对欧氏距离的背景差值法视频目标检测 被引量：4

19

作者 蒋翠清 孙富亮 吴艿芯 《计算机技术与发展》 2015年第1期37-40,共4页

为了从包含大量冗余信息的监控视频中快速查找到运动目标,提出了一种改进的背景差值目标检测算法。首先,通过灰度化和中值滤波对视频图像进行预处理;其次,对视频帧进行抽样统计,计算各个对应像素点的灰度值的中值,建立背景模型;再次,通... 为了从包含大量冗余信息的监控视频中快速查找到运动目标,提出了一种改进的背景差值目标检测算法。首先,通过灰度化和中值滤波对视频图像进行预处理;其次,对视频帧进行抽样统计,计算各个对应像素点的灰度值的中值,建立背景模型;再次,通过大量的实验确定合适的阈值后,计算当前帧与背景模型之间欧氏距离的相对差值,并由此判断前景帧和背景帧;最后,将含有运动目标的图像或视频截取出来。实验结果表明,该方法可以更加准确有效地检测目标,可用于视频监控(如生活小区、铁路交通、仓库的监控视频等)中的目标检测。 展开更多

关键词 目标检测 背景差法 图像处理 欧氏距离 背景建模

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HE染色病理切片最优二值化算法研究

20

作者 叶含笑 傅斌 夏炳江 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第5期215-218,222,共5页

基于阈值的图像区域分割难点在于阈值的选择。目的:为HE染色病理切片区域分割提供通用稳定的算法,对感兴趣区域进行二值化。方法:选择前景色和背景色作为种子点,求取种子点的RGB值欧氏距离作为阈值,对图像二值化分割,与颜色深度的最大... 基于阈值的图像区域分割难点在于阈值的选择。目的:为HE染色病理切片区域分割提供通用稳定的算法,对感兴趣区域进行二值化。方法:选择前景色和背景色作为种子点,求取种子点的RGB值欧氏距离作为阈值,对图像二值化分割,与颜色深度的最大类间方差法、颜色深度迭代法等多种自适应获取的阈值二值化图像分割效果进行比较。结果:基于背景色和前景色种子点选择的颜色欧氏距离对图像二值化分割稳定性和准确性最好。结论:在区域划分合理的情况下,以种子点颜色深度的欧氏距离阈值进行二值化,可以提取到感兴趣区域。 展开更多

关键词 阈值图像分割 颜色欧氏距离 最大类间方差法 颜色深度迭代法

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