基于伪Zernike矩归一化的人脸特征提取方法

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基于核主成分分析特征提取及支持向量机的人脸识别应用研究

基于核主成分分析特征提取及支持向量机的人脸识别应用研究一、综述近年来，随着计算机技术的发展和人类对信息安全需求的日益增长，人脸识别作为一种具有广泛应用前景的技术，得到了广泛关注。

传统的面部识别方法面临着诸多挑战，例如在复杂环境下的人脸捕捉、处理以及识别准确性等问题。

为了克服这些问题，研究者们将目光投向了更为高效的特征提取算法和支持向量机（SVM）的分类器。

核主成分分析（Kernel PCA, KDE）是一种重要的非线性特征提取方法。

它通过对原始高维数据映射到低维空间，并在此空间中求取主成分，从而有效地减少数据的维度，同时保留数据中的主要信息。

KDE 在人脸识别领域展现出了良好的性能，为解决非线性问题提供了新的思路。

支持向量机（SVM）作为另一种重要的监督学习算法，在模式分类和回归分析等领域取得了显著的成果。

相较于传统方法，SVM 通过最大化间隔原则，有效地提高了分类器的泛化能力。

在人脸识别领域，SVM 可以克服特征维度高、分类困难等问题，从而进一步提高识别的准确率和鲁棒性。

将核主成分分析和支持向量机相结合用于人脸识别的研究逐渐受到关注。

这种结合充分利用了两者的优势，提高了特征提取与分类的效率。

本文将对相关研究进行综述，介绍 KPCA 和 SVM 在人脸识别中的应用进展，分析其在实际场景中的优缺点，为后续的研究提供参考。

1. 人脸识别的研究背景和意义在信息时代的浪潮下，人脸识别技术以其捕捉便捷、操作简便的特点，逐渐成为了网络安全领域中具有重要价值的身份验证手段。

随着人们生活节奏的不断加快，对安全和便捷性的需求也日益提升，人脸识别技术在金融、医疗、教育等多个行业的应用越来越广泛。

在此背景下，研究如何通过精确的身份识别技术来维护网络空间安全，已成为当前亟待解决的问题。

人脸识别技术的研究背景源于图像处理与模式识别领域的深层次理论——主成分分析（PCA）。

作为一种广泛应用的特征提取方法，PCA能有效减少数据集中的冗余信息，并将高维数据映射至低维空间，从而简化数据结构，提升数据分析的效率与准确性。

人脸分形特征提取与识别算法分析与探究

人脸分形特征提取与识别算法分析与探究人脸分形特征提取与识别算法是一种基于人脸分形特征的人脸识别方法。

它首先利用分形理论对人脸图像进行分析，提取出人脸的分形特征，然后利用这些特征进行人脸识别。

该算法具有较好的鲁棒性和准确性，因此在人脸识别领域有广泛的应用。

人脸分形是一种具有自相似性的几何结构，其特点是无论观察其局部还是整体都能找到相似的几何特征。

人脸分形特征提取与识别算法通过计算人脸图像的分形维数、分形光谱和分形谱内容等特征，可以得到一个能够描述人脸自相似性的特征向量。

人脸分形特征提取与识别算法的主要步骤包括图像预处理、分形特征提取和特征匹配等。

对输入的人脸图像进行预处理，如灰度化、归一化和平滑处理，以便于后续的分形特征提取。

然后，利用分形理论对预处理后的图像进行分析，计算分形维数和分形光谱等特征。

将提取到的分形特征与数据库中的人脸特征进行匹配，以实现人脸识别的目的。

人脸分形特征提取与识别算法的优点是能够快速、准确地提取人脸特征，并且对光照、姿态和表情等变化具有较好的鲁棒性。

与传统的人脸识别方法相比，基于分形特征的算法更加稳定可靠。

该算法还可以在实时应用场景下进行快速识别，具有较高的实用性。

人脸分形特征提取与识别算法也存在一些问题。

该算法对图像质量要求较高，对噪声和图像失真较为敏感，因此需要进行有效的预处理以提高算法的鲁棒性。

算法的计算复杂度较高，对硬件设备要求较高，对于资源有限的设备可能存在性能瓶颈。

算法的训练和测试过程需要大量的人脸图像数据作为支撑，对于缺乏数据资源的情况可能存在一定的限制。

人脸分形特征提取与识别算法是一种有效的人脸识别方法，具有较好的鲁棒性和准确性。

在实际应用中，可以根据具体场景和需求选择适合的算法，并结合其他方法进行改进和优化，提高算法的性能和效果。

墨西哥帽小波和归一化伪Zernike矩的图像配准

墨西哥帽小波和归一化伪Zernike矩的图像配准丁南南【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2014(000)004【摘要】图像配准是现代图像处理技术中的一项关键技术,在许多实际的应用领域都占有举足轻重的地位。

文中介绍了一种结合尺度相互作用模型下墨西哥帽小波和归一化伪Zernike矩的图像配准方法。

首先利用尺度相互作用模型下加入尺度因子的墨西哥帽小波分别提取参考图像和实时图像中的特征点,然后利用归一化伪Zernike矩不变量的方法和双向匹配策略对参考图像和实时图像的特征点进行匹配,用迭代加权最小二乘法估算出最佳仿射变换参数,最后用所得变换参数对实时图像进行变换和重采样来实现图像配准。

实验结果表明：该算法能够精确提取和匹配特征点,有效地消除误匹配点对,被测加噪实物图像的特征点均方根误差为0.41,达到了像素级配准精度。

%Image registration is a key technique in modern image processing,and it is very important in many real applications. A method for image registration combining scale-interaction of Mexican-hat wavelets and normalized Pseudo-Zernike moments is proposed. First, feature points are extracted using scale-interaction of Mexican-hat wavelets in the reference image and sensed image respectively. Then, normalized Pseudo-Zernike moments and a bidirectional matching strategy are used to match them,and iterative weighted least square method is used to estimate the best affine transform parameters. At last,the sensed image is transformed and resampled to accomplish the image registration. The experimentindicates that the proposed algorithm extracts feature points and matches them exactly and eliminates wrong matched points effectively. The RMSE of the feature points of images of practicality with Gaussian noise is 0. 41 and it achieves pixel precision registration result.【总页数】5页(P72-76)【作者】丁南南【作者单位】中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林长春 130033【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.伪Zernike矩归一化的抗几何攻击图像水印 [J], 何巍;孙劲光;杨忠旭2.基于伪Zernike矩归一化的人脸特征提取方法 [J], 杨迪;孙劲光;何巍;刘旸3.基于SIFT和伪Zernike矩归一化的抗几何攻击水印 [J], 孙劲光;何巍;杨忠旭4.图像归一化与伪Zernike矩的鲁棒水印算法研究 [J], 苗锡奎;孙劲光;张语涵5.2类墨西哥帽小波函数作用下的Logistic映射动力学 [J], 陈旭;柳嘉静;张馳;钱郁因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种基于四元数分数阶伪Zernike矩的人脸验证方法及系统[发明专利]

专利名称：一种基于四元数分数阶伪Zernike矩的人脸验证方法及系统
专利类型：发明专利
发明人：俞铭,褚红健,王声柱,刘琴,葛淼,周金国
申请号：CN202011622736.4
申请日：20201230
公开号：CN112633226A
公开日：
20210409
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于四元数分数阶伪Zernike矩的人脸验证方法，包括：采集待验证身份人员的彩色人脸图像；将彩色人脸图像按RGB三通道分成I、I、I三幅图像；将三幅图像分别做分数阶伪Zernike矩变换，得到三个分数阶伪Zernike矩特征矩阵；采用四元数分数阶伪Zernike矩变换快速计算方法，将三个分数阶伪Zernike矩特征矩阵变换成四元数分数阶伪Zernike矩特征矩阵，获得彩色人脸图像的识别特征矩阵；使用K‑NN算法将所述彩色人脸图像的识别特征矩阵与预先建立的人脸图像特征库中的识别特征矩阵进行匹配，完成人脸验证。

本发明使用四元数分数阶伪Zernike矩提取的彩色人脸特征具有较高的鲁棒性，提出的快速计算算法有效的提高了人脸验证模型的验证率。

申请人：国电南京自动化股份有限公司
地址：210009 江苏省南京市鼓楼区新模范马路38号
国籍：CN
代理机构：南京纵横知识产权代理有限公司
代理人：王丽霞
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zernike矩特征提取 -回复

zernike矩特征提取-回复什么是Zernike矩特征提取？Zernike矩特征提取是一种用于描述图像的形状和纹理特征的方法。

它基于Zernike多项式的性质，将图像中的信息转化为一组具有判别能力的特征。

Zernike矩特征提取被广泛应用于图像分析、模式识别和计算机视觉等领域。

一、Zernike多项式的定义Zernike多项式是正交的极坐标函数，可以表示为：Z(n, m)(ρ, θ) = R(n, m)(ρ) ・Ξ(m)(θ)其中，n和m是整数，满足条件n≥m≥0，ρ是归一化的极坐标半径（0 ≤ρ≤1），θ是极坐标角度（0 ≤θ≤2π），R(n, m)(ρ)是Radial 多项式，Ξ(m)(θ)是Azimuthal多项式。

二、Zernike矩的计算Zernike矩是将图像在Zernike多项式下的正交分解系数。

根据Zernike多项式的正交性，可以将图像函数f(x, y)表示为一组系数的和：f(x, y) = ∑∑C(n, m) ・Z(n, m)(ρ, θ)其中，C(n, m)是系数。

通过对图像进行变换、归一化和积分等操作，可以计算得到Zernike矩的数值。

三、Zernike矩的性质和应用Zernike矩具有许多重要的性质，使其成为一种有效的特征描述方法。

1. 正交性：不同Zernike矩之间是正交的，能够提供良好的特征独立性。

2. 规范性：Zernike矩的值在一定范围内，并且与图像的平移、旋转、缩放等无关，具有尺度不变性。

3. 旋转不变性：Zernike矩可以描述图像的旋转性质，对于旋转不变的图像特征提取非常有效。

4. 形状描述：Zernike矩可以用来描述图像的形状信息，对于目标识别和边缘检测有广泛应用。

5. 纹理描述：Zernike矩还可以用来描述图像的纹理特征，对于纹理分析和纹理合成具有重要意义。

基于Zernike矩的特征提取方法可以应用于许多领域。

例如，在医学图像分析中，可以利用Zernike矩提取肿瘤的形状特征，用于肿瘤分类和定位；在工业质检中，可以使用Zernike矩提取产品表面的纹理特征，用于缺陷检测和品质评估；在模式识别中，可以利用Zernike矩提取目标图像的形状和纹理特征，用于目标识别和物体跟踪。

人脸识别中基于熵的局部保持特征提取算法

人脸识别中基于熵的局部保持特征提取算法刘金莲;王洪春【摘要】Using the variance contribution as the evaluation criteria for feature extraction quality, the traditional local linear manifold feature extraction algorithm cannot guarantee the classification performance after dimension reduction. Thus, a locality-maintain feature extraction algorithm based on Shannon entropy is proposed. For the proposed algorithm, the classification uncertainty of the feature extraction is described by the overall Shannon entropy that is also regarded as the evaluation criteria of feature extraction. The analysis and face recognition experiments show that,compared with the local linear manifold feature extraction algorithm, the classification performance of feature extraction can be improved with the proposed algorithm while keeping the data local features.%传统的局部线性流形特征提取算法以方差贡献率为特征提取质量评价准则,不能保证降维后的分类性能.为此,提出了一种基于香农熵的局部保持特征提取算法,采用总体熵描述特征提取对分类的不确定性,并作为特征提取的评价准则.分析与人脸识别实验表明,相对于局部线性流形特征提取算法,提出方法在保持数据局部特性的同时,改善了特征提取的分类性能.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2012(035)014【总页数】4页(P97-99,102)【关键词】总体熵;特征提取;局部保持映射;S-LPP【作者】刘金莲;王洪春【作者单位】重庆师范大学数学学院,重庆401331;重庆师范大学数学学院,重庆401331【正文语种】中文【中图分类】TN911-34;TP391.40 引言作为生物识别技术的重要研究方向，人脸识别技术在近年来引起了世界范围内专家学者的研究兴趣。

人脸分形特征提取与识别算法分析与探究

人脸分形特征提取与识别算法分析与探究人脸分形特征提取与识别算法是一种基于图像处理技术的应用程序，其可以利用分形理论来分析人脸的几何特征，从而实现对人脸的识别和辨别。

该算法主要包括分形特征提取和分形模式识别两部分。

分形特征提取是指通过对人脸图像进行分形分析，得到其几何特征，并将其转化为数字特征向量，以供后续的分类和识别使用。

在分形特征提取中，首先需要对图像进行预处理，包括人脸检测、裁剪、归一化等操作，以保证图像质量和一致性。

然后，利用分形理论中的盒维数等概念进行分析，计算出人脸图像的分形维数等特征，并以数值形式表示出来。

最后，将得到的特征向量作为人脸图像的唯一识别标识，进行后续的分类和辨别。

分形模式识别是指通过对已知特征向量的库进行比对，来进行人脸识别和辨别。

在分形模式识别中，需要先建立一个基于特征向量的识别库，包括已知人脸图像的分形特征向量和其对应的真实身份信息。

然后，对待识别的人脸图像进行同样的特征提取，得到其特征向量，并与已知库中的向量进行相似度比对，选取最相似的向量作为识别结果，并输出其对应的真实身份信息。

1、基于几何特征的识别方式，避免了传统方法中的光线、角度等因素对识别结果的影响。

2、分形特征具有高维多样性和抗干扰能力，使得算法对于复杂环境和噪声的适应性较强。

3、算法在处理大规模数据时，具有良好的计算效率和实时性能。

但也存在一些局限性：1、算法的识别准确度受到分形理论本身的影响，其依赖于模型的选择和参数的设置，容易受到过度拟合和欠拟合等问题的影响，需要在应用过程中进行不断优化和调整。

2、算法对于多样性的人脸特征分析仍存在一定的局限性，如对于表情、遮挡等因素的识别表现不够稳定和准确。

总之，人脸分形特征提取与识别算法是一种新兴的人脸识别方式，具有良好的特征提取和识别性能。

但因其仍处于研究和探索阶段，需要在理论和实践中的不断深入和完善。

基于伪Zernike矩模糊不变量的图像识别算法

＼２．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ＆ＩｆｎｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｉｇｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓｎｄａＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１０００３，Ｃｈｉｎａ］
Ｊｕｎ．２０１３
基于伪Ｚｅｒｎｉｋｅ矩模糊不变量的图像识别算法
戴修斌，刘天亮
／１．南京邮电大学地理与生物信息学院，江苏南京
＼２．南京邮电大学通信与信息工程学院，江苏南京
摘
要：为了提高模糊图像的识别率，提出了一种新的基于正交伪Ｚｅｒｎｉｋｅ矩模糊不变量的图像识别算法。该算法
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｅｆｏｒｒｍａｎｃｅｏｆｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇｔｈｅｉｍａｇｅｓｄｉｓｔｏｒｔｅｄｂｙｔｈｅｂｌｕｒｄｅｇｒａｄａ —
ｍｅｎｔｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｉｓａｌｇｏｉｔｒｈｍｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｓａｌｉｎｅａｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｐｓｅｕｄｏ — Ｚｅｒｎｉｋｅｍｏｍｅｎｔｏｆｏｒｉｇｉ —

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ＹＡＮＧＤｉＳ，ＵＮＪｎ－ｕａｉｇｎｇ，ＨＥｅ，ＵｎｇＷｉＬＩＹａ
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院，辽宁葫芦岛１５Ｏ２５ｌ
ＤｅａｔｎｆＥｌｃｒｎｃａｄＩｆｒａｉｎＥｇｎｅｉｇＬａｎｎｅｈｎｃｌＵｎｖｒｉ，ｌｄｏ，ａｎｎ．５０，ｉａｐｒｍｅｔｏｅｔｉｎｎｏｍｔｎｉｅｒｎ，ｉｏｉｇＴｃｉｉａｉｅｓｔＨｕｕａＬｉｏｉｇ１１５Ｃｈｎｏｏｙ２
ｔｏｙｔｍ．ｉｓｌｔｅｐｅｄ — ｍｉｅｍｏｎｓｆｔｅａｅｍａｅｒｃｍｐｔｄＳｃｎｌｔｅｒｓｌｉｏａｉｅ．ａｔｔｅｉｎｓｓｅＦｒｔｙ，ｈｓｕｏＺｅｋｍｅｔｏｈｆｃｉｇａｅｏｕｅ．ｅｏｄｙ，ｈｅｕｔｓｎｒｌｄＡｔｌｓ，ｈｍｚ
Ｉｄｓｏｅｕｒｇｏｅｒｃｒｅｔｎｏａｅｍａｅｔｏｅｎｔｒｑｉｅｅｍｔｙｏｒｃｉｆｆｃｉｇｗｈｎｅｏｎｚｎ，ｅｕｉｇｈａｇｒｔｍｃｍｐｅｉｆｆｃｅｏｎ — ｏｅｒｃｇｉｉｇｒｄｃｎｔｅｌｏｉｈｏｌｘｔｏａｅｒｃｇｉｙ
ｅｉｎｔｓｈｅｅｆｃｓｏｈｈｎｅｏａｅｓａｅａｄｒｔｔｎ，ｎａｅｅｏｕｔｔａ￣ｉｎｆｉｕｎｔｎ，ｏｅａｄｆ－ｌｍｉａｅｔｆｅｔｆｔｅｃａｇｆｆｃｃｌｎｏａｉａｄｈｓｂａｒｒｂｓｏｖｒｏｓｏｌｍｉａｉｐｓｎａｏｉｌｏｃａｘｒｓｉｎＯｎｔｅｂｓｓｆｐｅｉｕｓｕｙ，ｈｐｒａｈｍａｅｕｈｒｉｃｓｉｎｏｈａｐｉａｉｎｆｐｅｄ — ｍｉｅｉｌｅｐｅｓｏ．ｈａｉｏｒｖｏｓｔｄｔｅａｐｏｃｋｓａｆｒｅｄｓｕｓｏｎｔｅｐｌｔｏｓｕｏＺｅｋｔｃｏ
摘
要：改进的伪Ｚｍｉｅ相关知识为基础，出了一种新颖的人脸识别特征提取方法。该方法在识别时不需要进行几何校以ｅｋ矩提
正，低了人脸识别系统的算法复杂度。计算人脸图像的伪Ｚｒｉｅ，其进行归一化处理，用最小邻近分类器进行判别。降ｅｎｋ矩对采
Ｅｍａ：９５９２＠１３ｏ — ｉ３６６３３６．ｍｌｃ
ＹＡＮＧＤｉ，ＳＵＮＪｉｇｎ－ｕａｎｇ，ＨＥＷｅ，ｅａ．ｃｆａｕｒｅｔａｃｉｎｂａｅｏｎｏｍａｉａｔｏｎｉｔ１ＦａｅｅｔｅｘｒｔｏｓｄｎｒｌｚｉｏｆｐｓｕｄｏＺｅｎｉｍｏｅ．ｅ－ｒｋｅｍｎｔ
ｍｏｅｓｎｈｅｓｅｔａｅｒｃｇｔｏｍｎｔｉｔａｐｃｏｆｆｃｅｏｎｉｉｎ．Ｋｅｗｏｒｙｄｓ：ｆｃｒｃｇｔｏｐｓｕａｅｅｏｎｉｉｎ；ｅｄｏ－ｍｉｅＺｅｋｍｏｅ；ｏｒａｉｅｍｏｅ；ｅｔｒｅｒａｔｏｎｍｎｔｎｍｌｚｄｍｎｔｆａｕｅｘｔｃｉ
实验结果表明，该算法不受人脸尺度和旋转变化的影响，并且对表情、态和光照具有较强鲁棒性。进一步探讨了伪Ｚｍｉｅ姿ｅｋ矩
Ｃｍｕｒｎｉｅｒｇａｄｐｌａｉｎ计算机工程与应用ｏｐ￣ＥｇｎｅｉｎＡｐｉｔｓｎｃｏ
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