重庆大学 光电技术及系统教育部重点实验室，重庆 400030
为进一步提高多光谱图像水质反演的精度，提出了一种基于GA 优选参数的SVR 水质参数遥感反演模型。该模型利用高分辨率多光谱遥感SPOT-5 数据和水质实地监测数据，采用CV 估计模型推广误差并使用GA 优选SVR 模型参数，实现了模型参数的自动全局优选，在训练好的SVR 模型基础之上对水质进行反演。以渭河陕西段为例进行实证研究，实验结果表明，本文提出的水质反演模型较常规的线性回归模有更高的反演精度，为内陆河流环境遥感监测提供了一种新方法。
高分辨遥感影像 遗传算法 支持向量回归 水质反演 high-resolution remote sensing image genetic algorithms support vector regression water quality retrievals
1 重庆大学 光电技术及系统教育部重点实验室,重庆 400044
2 重庆工学院 教授流动站,重庆 400050
针对人脸识别中的小样本问题,本文提出了一种名为增强联系鉴别分析的方法并应用人脸识别中。该方法利用将人脸局部流形的结构信息和样本的类别信息进行有效地结合进行维数约简,首先构建人脸数据的近邻图与类别联系图,然后通过解决在一定约束条件下的优化问题来获取低维鉴别流形特征,实现在低维空间中同一类人脸数据聚集,不同类别间的人脸数据间尽可能发散,从而可以更好的应用于分类。在AT&T 和Yale 人脸图像数据库上的实验结果表明该方法能有效的提高人脸识别的性能。
人脸识别 维数约简 流形学习 流形鉴别分析 face recognition dimensionality reduction manifold learning manifold discriminant analysis
1 重庆大学 光电技术及系统教育部重点实验室,重庆 400030
2 重庆工学院 教授流动站,重庆 400050
提出了一种融合局部与全局结构的保持嵌入(LGPE)算法。该方法首先假定目标空间的整体映射函数,然后结合数据的全局几何结构分布信息进行数据重构,最后通过最小化准则函数来得到嵌入高维空间的低维子流形。LGPE方法在保持数据局部结构的同时保留了全局结构信息,在信噪比为10 dB的稀疏Swiss-roll(N=400)和COIL-20多姿态数据集上都取得了较好的维数约简效果。与其他局部流形学习方法相比,该方法在AT&T人脸图像库中,当嵌入特征矢量维数d<40时,其识别率提高了约15%。在人工与真实数据库的实验结果表明,本文方法对噪声和稀疏数据具有较好的鲁棒性。
维数约简 流形学习 全局几何结构 局部全局保持嵌入 dimensionality reduction manifold learning global geometric structure Local and Global Preserving Embedding (LGPE)
重庆大学 光电技术及系统教育部重点实验室,重庆 400030
提出了一种新的有监督核局部线性嵌入算法(SKLLE),并将算法应用于面部表情识别中。该算法通过非线性核映射将人脸图像样本投影到高维核空间,然后将人脸图像局部流形的结构信息和样本的类别信息有效地结合进行维数约简,提取低维鉴别流形特征用于表情分类。SKLLE算法不仅能发现嵌入了高维人脸图像空间的低维表情子流形,增强了局部类间的联系,而且对新样本有较好的泛化性。基于JAFFE面部表情库的实验结果表明,该方法能很好地实现维数约简,达到最高识别率(100%)所需的鉴别维数仅为二维,有效地提高了面部表情识别的性能。
流形学习 核技巧 局部线性嵌入 有监督学习 面部表情识别 manifold learning kernel trick Local Linear Embedding(LLE) supervised learning facial expression recognition
重庆大学 光电技术及系统教育部重点实验室,重庆 400030
提出了一种改进了的自组织LLE算法(SO-LLE),该算法不仅能自动确定数据点邻域值、减少运算量,而且能有效地发现嵌入于高维人脸图像的低维子流形。对SO-LLE算法进行了详细的理论分析,并应用多种数据集进行了仿真实验。在Yale和PIE人脸数据库的仿真实验结果表明:SO-LLE方法的平均识别率提高了5%～40%,有效地提高了人脸识别的性能。
人脸识别 流形学习 局部线性嵌入 自组织映射 face recognition manifold learning Locally Linear Embedding(LLE) self-organizing map
重庆大学,光电技术及系统教育部重点实验室,重庆,400030
提出了一种基于多尺度LBP特征的人脸描述与识别算法,对原始人脸图像进行二级小波分解,并采用LBP算子分别计算两幅低频逼近图像的LBP特征谱;将LBP特征谱划分为若干个互不重叠的特征区域,然后分别进行直方图统计.最后,将所有区域的LBP直方图序列连接起来得到多尺度LBP特征,将其作为人脸的鉴别特征用于分类识别.所提出算法在ORL人脸数据库中取得了高达99%的人脸识别率.实验分析表明,多尺度LBP特征具有较强的人脸图像描述能力和可鉴别性,且对人脸表情及位置的变化具有较高的鲁棒性.
人脸识别 多尺度分析 LBP算子 直方图
1 重庆大学,国家教育部光电技术及系统重点实验室,重庆,400044
2 昆明大学,电子信息与机械工程系,云南,昆明,650118
指纹的方向信息是指纹图像处理中非常重要的信息,指纹方向场的获取以及校正直接影响指纹自动识别的性能.本文提出了一种基于指纹方向场数学模型的方向校正方法,根据指纹中的奇异点性质和分布,建立起与对应指纹方向场的最优方向场模型;然后,根据模型与实际指纹方向场的残差对指纹方向进行校正.由于算法利用指纹整体的拓扑信息对指纹噪声方向进行校正,具有很强的抗干扰能力,较适合劣质指纹图像处理.
指纹识别 方向场 指纹模型 残差
重庆大学,光电技术及系统教育部重点实验室,重庆,400030
指纹图像的采集处于指纹识别系统的最前端,图像质量的好坏直接关系到系统的处理速度和准确性.针对目前广泛使用的半导体指纹传感器,根据指纹本身的固有特性,设计出一组多通道Gabor滤波器对指纹图像进行分解和特征提取,并结合基本的图像质量评估指标进行质量分析和判断.实验结果表明:该算法能有效地判断半导体指纹传感器的图像质量,有助于提高自动指纹识别系统的整体性能.
指纹图像 半导体传感器 Gabor滤波器 质量评估
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室,重庆,400044
LoG算子作为一种零交叉检测器对局部灰度变化敏感,不易受非均匀光场的干扰,可检测出能较准确反映局部灰度变化的二阶过零点.利用对LoG算子检出的零交叉点的插值可求出动态阈值曲面,并对图像进行二值化,能有效克服非均匀光场对图像分割结果所带来的影响.
图像分割 零交叉检测器 动态阈值
如何快速有效地实现调焦一直是图像测量中的焦点;基于光学镜头和CCD图像采集技术提出了一种图像式自动调焦系统,并给出了以图像的灰度差分绝对值之和作为图像是否聚焦的判据函数,以及给出了逐步逼近的登山式自动调焦的原理,对该系统进行了实验研究,系统重复精度为8000nm.
自动调焦 判据函数 差分法 电荷耦合器件
