基于小波变换三维模型特征提取技术

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Matlab中的特征提取与模式识别技巧

Matlab中的特征提取与模式识别技巧

Matlab中的特征提取与模式识别技巧在当今数字化时代,特征提取与模式识别技术已经成为许多领域的重要研究方向。

无论是图像处理、语音识别、生物信息学还是金融风控,特征提取与模式识别都扮演着不可或缺的角色。

而Matlab作为一种流行且强大的数学计算软件工具,为我们提供了丰富且高效的特征提取与模式识别工具。

一、特征提取技巧特征提取是模式识别的第一步,它能从原始数据中提取具有判别意义的信息,用于后续的分类、回归或聚类等任务。

在Matlab中,我们可以借助多种特征提取技巧来增强数据的表征能力。

1. 小波变换小波变换是一种将信号分解成时频领域的技术,它能够提供更为丰富的时频信息。

Matlab中提供了强大的小波工具箱,可以通过调用相应函数来实现小波变换。

通过选择合适的小波基函数和分解层数,我们可以将信号分解为多个子频带,然后提取每个子频带上的特征用于模式识别。

2. 主成分分析主成分分析(PCA)是一种常用的降维技术,它通过线性变换将原始数据映射到低维空间中,保留数据的主要信息。

在Matlab中,我们可以使用princomp函数进行PCA分析。

通过选择合适的主成分个数,我们可以将数据投影到某个低维空间,并提取投影后的特征用于模式识别。

3. 线性判别分析线性判别分析(LDA)是一种经典的特征提取方法,它通过最大化类间散度和最小化类内散度来找到最优投影方向。

在Matlab中,我们可以使用lda函数实现LDA分析。

通过选择合适的投影维数,我们可以获得具有判别能力的特征。

二、模式识别技巧特征提取只是模式识别的第一步,接下来需要对提取到的特征进行有效的分类或回归。

Matlab提供了多种模式识别技巧,可以帮助我们构建高效的识别模型。

1. 支持向量机支持向量机(SVM)是一种广泛应用的机器学习算法,主要用于二分类和多分类问题。

在Matlab中,我们可以使用svmtrain函数训练SVM模型,并通过svmclassify函数进行分类。

基于离散小波变换多种纹理特征提取的草细胞图像分割比较

基于离散小波变换多种纹理特征提取的草细胞图像分割比较
角二 阶矩 、 相关 度 、 、 比度 四个 统 计 量描 述 纹 理 熵 对 结构信息. 中角二阶矩又称能量, 其 是图像纹理灰度 变化均一的度量 , 反映 了图像灰度分布均匀程度和
采用高斯核S M分类器做分类实验 , V 得到两类样本 点( 一类是纤维素部分 , 另一类是非纤维素部分)将 . 所得 结果 通过对应 的像素 点位 置还原 出分割后 的结
基 于 离 散 小 波 变 换 多 种 纹 理 特 征 提 取 的草 细胞 图像 分 割 比较
陆 璐 , 李玉龙
70 7 ) 3 0 0
( 兰州交通 大学 数理与软件 工程学 院, 甘肃 兰州

要 : 用图像分割技 术可有效检测草细胞纤维素的含 量. 于 离散 小波 变换 的图像纹理特 征提 取方 法 已广泛 利 基
设计 1 一维离 散小波 , 个 首先找 到满足对称性 的 滤波 器 H0 ) 然 后 构 造 相 应 的 尺 度 函 数 ()一 ( , £
h () (£ )通过 h ()= ( 1 o一k 1 , 0是 声2 一志 , 1走 = 一 ) ( + ) = h

果有着不同的准确率 , 通过 实验 比较可以挑选 出分 割效果最好 的纹理特征提取方法用于该类型图像 的 图像 分割 . 所选 出的特 征 提 取方 法 对 于 该类 型 的 图 像而 言有着 重要 的应 用价 值.
小波能量、 奇异值方法 以及它们的相互组合算法用 于 草细 胞 的图像 分割 .
灰 度共 生 矩 阵 ( M)通 过 计 算 图像 中 特 定 GI C
1 原始 图像 的每一个 像 素点选 取 1 ×1 大 )对 6 6
位置两像素问的相关性反映图像在方向、 相邻 问隔、 变 化 幅度等 方面 的信 息 , 是描 述 纹 理 结构 特 征 的基 本 函数[. 3 小波变换方法可与灰度共生矩阵法相结 ]

三维模型检索中的特征提取方法

三维模型检索中的特征提取方法
桴 圣 佰 思 乏
三维模型楦索 巾的特征 提取方法
海南 大学信 息科 学技 术 学院 潘 萍
[ 摘 要] 三维模 型检 索的关键 问题是如何 有效地提取 三维模型 的特 征。本文在 查阅 了国内外大量有关三 维模 型检 索文献的基础 上, 对三维模型的特征提 取方法进 行 了研 究, 总结了当前存在的特征提取算法 , 并对其进行 了分析与比较 。 [ 关键词] 三维模型 检 索 特征提取
系进行归一化 预处理 , 因此 该算法对三维模 型网格细分和 网格简化 的 鲁 棒性较差 。此 外 , 由于互 联网多数三维模 型通常是退化或 松散 的多 边形 集合 , 以应用这种方法有很大 的局限性。 所 另一种 函数分析 方法是球 面调和分析 , 算法也被称 为单位球面 该 上 的二维傅立 叶分析 , 其算 法思想是 : 先建立球 面函数 , 然后 对球面 函 数 进行快速球面调和变换 。V ai首先将球面调和分 析引入到三维模 r c n 型特征 提取领 域 , 出了旋转 相关特 征描述 符。K zdn改进 了该方 提 ah a 法 , 其与 旋转无 关 , 使 具体 过程如 下 : 先将 三维模 型体 素化为 6 首 4X 4 6 6 × 个体单元 , 整模 型位置使其重心位于 网格 中心 , 4 调 以确保体素模 型后有一 个半径 为 3 2的外包 围球刚好覆 盖该模型 。以网格 的中心为 球心, 使用半 径分别为 1 2 … ,2 同心球将 网格分解成 3 个球面 函 ,, 3的 2 数, 然后对 每个球 面函数进行 球面调 和变换 , 将其分 解成 1 个 频率 由 6 低 到高的球面调和 函数 的和。 由于相对于旋转 , 球面调 和函数 其 L 范 2 数并没有 改变 , 因此对 每个球 面函数定 义 1 个球 面调和 函数 的 L 范 6 2 数, 以此组成三维模 型的 3 ×1 特征向量矩阵 。矩阵元素 (, 值表示 2 6 ij ) 球 面调和 函数的 L 范数 , 中 i 2 其 表示半 径为 i 的球面 函数 ,表示 第 j j 个 球 面调 和 函数 。两个 模型 相似 度计算 较简 单 , 直接利 用欧 几里 德距 离。此算法的一个显著的优点是不用进行三维模型预处理就能具有很 好 的匹配性能。但是 , 该算法的使用有一个前提 : 三维模型 中不能有洞 且 不能有悬垂 的部分 , 这也是球面调 和分析算法使用范围的一个限制。 此外 , 小波变换也被用来描述三维模型的特征 , 小波分析在 图像等 领 域具有广泛的应用 , 它是傅立叶变换的一个扩展 , 也是一种多尺度 的 函数分 析 , 它适 用于分 层表示及 比较 , 具有 良好的 时间和空 间分辨 并 率 。在三 维模型检索 领域 中 ,au t P qe等使 用 了小波 变换进行 三维模型 的几何 特征提取 。但 由于这一 特征提取 算法没 有进行规 则 的采样信 号, 而是从频域角度分析三维模型 , 因此三维模型特征提取之前 的预处 理 过程会 比较复杂 , 并且对三维模型的噪声 、 旋转变换和 网格简化细分 的鲁棒性较差 , 此外 , 由于三维模型 的表示 方法 不统一 , 也增加 了将 这 小 波变换应用 到三维模 型检索 的难度 。

基于小波模极值的虹膜特征提取算法

基于小波模极值的虹膜特征提取算法
LI Jn , U i ZHAO i , Le FU a Xi o
( p r n f o ue , it nUnv r t o rF re, h n c u 3 0 2 De at t mp t Ava o ies y f oc C a g h n 1 0 2 ) me o C r i i Ai
段一种 常见的小波模极值算法 ,阐述 了算法技 术、解决 方案和效果 。
关键词 : 虹膜识别 ; 特征 提 取 ; 波模 极 值 算 法 小
W a ee o l a i u g rt v l tM du usM x m m Al o ihm fI i a ur t a to o rsFe t e Ex r c i n Pha e s
3 小 波模 极值 技术 和解 决方 案
() 对 预 处 理 后 的 虹 膜 纹 理 进 行 一 种 局 部 支 撑 的 具 任 意 1
M a chng s … l i
( 2 ’ )
次光滑小波变换 。
图 1 粗 匹配 细 化 结 果 直 方 图 :横 轴 表 示 相 似 特 征 点 距离量 度值 ;纵轴 以比例 的方式表示比对次数
oyo l rh g f gi m、teSl n r et n f c. a ot h o igpo c a de et v j
Ke r s rsi e t c t n; h e t r x r ci n; v l t d l sma i m lo t m y wo d :i n i ai i d i f o t e fa u e e t t a o wa e e mo u u x mu a g r h i
极值就是一种常用算 法 ,能够有效完成特征提取功能 。
2 特 征 提取

基于小波和LNMF的人脸特征提取方法研究

基于小波和LNMF的人脸特征提取方法研究

6 )(t ) =J £ ) d
这 里 , 波基 函数 小 为 常数 , a 0 且 > ) =
、 /a a
() 1
( 二 )a _ t , b均 () 2
得 权值 分布较 为集 中 , 权值 矩 阵稀疏性 很好 。
本 文 提 出的 基 于 小 波 和 L MF的人 脸 特 征 提 N 取方 法 , 先应 用小 波变换抽 取特 征 , 人脸进 行低 首 对
ft的连续 小波 变换定 义为 : ()
r 一
像 的像 素点 和用 于 重 建 的 系数 都 施 加 了非 负 性 约 束 , 得重建 图像 是 由基 图像 非减 的叠加 组合 而成 , 使 使重 建 过 程 更 接 近 于 由部 分 组 合 而成 为 整 体 的过 程。 文献 [ ] 2 在经 典 N MF算法 的基 础上 , 通过增 强正 交性 , 可能 的降低 了基 图像 之间 的相关性 , 就使 尽 这
线性 子 空 间方 法有 : 主成 分 分析 ( C P A)和 独立成 分 分析 (C 。但 由于 P A 和 I A 的基 图像 的像 素点 IA) C C 可 以是正值 也可 以是负 值 ,所 以这 二种 表示方 法都
率 、 同频率 特性 和方 向特 性 的子 带图像 信号 。 不 由于
区 域则 对 应 其 中 的 弱 响应 ; H 是 水 平方 向和 垂 直 H
() 5
方 向的高通 滤波后 的小波 系数 , 所包 含 的信 息最 少 。 所以, 对原 始 图像 进行 两层小 波 分解 , 选用第 二层 的
低频 L L分 量 作 为小 波特 征 ,这 样 既保 留了人 脸 的
维普资讯
鼹 毒麟
蓥 渡

基于小波变换的特征提取

基于小波变换的特征提取

基于小波变换的特征提取
小波变换是一种在信号处理和图像处理中广泛使用的技术,它可以将信号分解成不同尺度的频率成分,从而提取出信号的局部特征。

在特征提取方面,小波变换可以用于提取信号中的不同特征,如边缘、纹理、形状等,从而实现信号分类、识别、分割等应用。

在图像处理中,小波变换可以用于提取图像的纹理特征、边缘信息等。

此外,小波变换还可以用于信号压缩、噪声去除等方面。

总之,小波变换是一种非常有用的信号处理和图像处理技术,它在特征提取、信号压缩、噪声去除等方面具有广泛的应用前景。

- 1 -。

基于小波分析的人脸图像特征提取

基于小波分析的人脸图像特征提取

20 0 6年 6月







Vo .6 No 1 J n 2 o 1 . 2 u. 06
17 6 1—1 1 8 5(2 0 )1 0 6 2—1 1 0 7 9— 4
Sce ceTe hn l y an g n e i g in c oog d En i e rn
则 二维 图像 小 波分解 递 推公式 为 :
( 衄 )G。 ∑ 。 , ( += ) , 以 D = oG ( 。 ∑ 。 一 2 ( ) ) 2一 = , , g


( QH)C+ : G (j) 1

( oG ( 。 ∑ G。 一 2 G ) ) = + 2一 , g
方法 非 常多 本 文利 用小 波变 换 的时频 局部 化特 性 和 多分 辨 率特 性 . 取体 现 人脸 特 征 的小 波 高 频 细 提 节. 然后 在 小 波 系数 矩 阵 上进 行 特 征 的定 位 . 后 最 结 合人 脸 的F P 数集 .确定 出 人脸识 别 所需 要 的 A参
中图法分类号
T 3 7 文 献 标 识码 P 1. 4:

人 脸 自动 识 别 技 术 是 机 器 视 觉 领 域 的重 要 研
器实现 。 给定 平方可 和二维离散 图像 { 设 Z 令 .
Co


} ∈ …:
究 内容 , 应用 十分 广泛 。在 身份认 证领 域 . 由于各 种 证 件 与 资 料 都 附 带 人脸 照 片 , 对 于指 纹 、 膜 等 相 虹 身份 认 证 方 式 , 人脸 识 别 技 术 应 用 更 为 普 遍 . 证 验 结 果 直 观 ; 信 息检 索 领 域 . 脸 识 别 可 帮 助 检 索 在 人 人 物 图片 资 料 ; 于 自动 监控 系 统 、 机 交 互 以及 对 人 智 能系 统等 人脸识 别都 具 有重要 意义 [ 目前 , 人脸 识 别 方 法 主要 有 几何 特 征 法 、 板 模

基于小波变换的图像纹理特征提取方法及其应用

基于小波变换的图像纹理特征提取方法及其应用
- j - j - j - j - j - j
- j
- j
> > > >
m, n
∈z 2
1j 2
1
m, 2
3
3
m, n
∈z 2
图像的二维小波分解如图 2 所示 。
图3 瓷砖图像二层小波分解示意图
由于彩色图像的 R GB 三个通道通常不是独立 的 ,因此不同通道的小波系数存在相关性 。用小波 对彩色图像做二层分解并提取小波协变信号后得到 一个 36 维的特征向量 。 11 21 2 HSI 空间的彩色纹理特征提取 在 R GB ( 红 、 绿、 蓝) 空间里颜色值不能反映人 的视觉特性 ,有必要转换成其他颜色模型来衡量人 的心理感觉 。本文采用 HSI 模型 ( H : Hue 表示色 度 , S : Sat uratio n 表示饱和度 , I : Illuminatio n 表示 亮度) 。对图像的 HSI 各个通道进行二层小波分解
d
∫f ( x) ψ d x = b- x a ∫f ( x)ψ( a ) dx
- ∞ b, a
-1


2
- ∞
=
在不同分辨率 2 j + 1 与 2 j 下 , 二维图像的逼近 d d A 2 j + 1 f 和 A 2 j f 的信息是不等的 , 这一不同分辨率下 逼近的差别信号由细节信号 D2 j 来表示 , 细节信号
Abstract :For detecting color difference of ceramic tiles o n2line ,a met hod of analyzing t he text ural feat ures of image is p ut forward by using t he wavelet deco mpo sitio n. First t he image of ceramic tile is p ret reated. Then two level wavelet deco mpo sitio n is used o n t he ceramic tile image ,and t he energy feat ure of each sub2 grap h is ext racted. The energy feat ure will be used as a feat ure mat rix ,and it can be carried o ut t he classfi2 catio n according to minimum distance classifier. Experiment s show t hat t his mehtod can reflect spatial rela2 tio nship of color mo re effectively , when co nt rast wit h t he color histo gram which is used as a t raditio nal met hod. Key words :color Image p rocessing ; t wo dimensio n wavelet deco mpo sitio n ; text ure feat ure ext ractio n ;color difference ;o nline detecting EEACC :6140C
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3.2 光线投射算法
上面两种方法都没有根本上解决球面函数定义的二义性问题,并且,改 进的光线投射算法虽然减轻了出现二义性的几率,但同时带来了新的不稳 定性。当引入的同心球面数增大时,三维模型的表面受到噪声因素影响, 在不同的球面之间跳跃的几率也同样开始增大,如下图所示。
左图中红色的圆环代表一个球状三维模型的表面,我们可以看到,全部 的模型表面均分布在最外层球面内。这样经过球面调和变换后,该模型所 有的能量均包含在这层球面内,其它球面对应的能量为零。右图所示带有 一个突起噪声的球状三维模型,可以看出,最外层球面内分布的模型表面 只占很小一部分,绝大部分模型的表面分布在次外层球面内这样,经过球 面调和变换后最外层球面只包含了很小一部分能量,模型的绝大部分能量



三维模型特征提取算法


综合实验及可视化实验平台
3. 三维模型特征提取算法
3.1 球面调和变换算法 3.2 光线投射算法 3.3 小波变换算法
3.1 球面调和变换算法[12]

将S2Kit从UNIX工作站上向Windows平台上移植,把相应的动态链接 库同开发环境结合起来。
[12] 刑玉辉,几种重要的三维模型特征提取方法实现研究. 吉林大学硕士学位论文, 2006年6月.
3.2 光线投射算法
G. Burel等在文献[15]中提出了光线投射方法。光线投射算法沿等经度, 等纬度方向从模型重心发射出一组射线:
[15] G. Burel, H. Henocq, “Three-dimensional invariants and their application to object recognition,” Signal Processing, 1995, 45(1), pp. 1-22.
3.2 光线投射算法

算法的基本思想:以三维模型的重心为球心的最小包围球剖分成 一系列同心球壳,落入每个球壳的射线与模型表面的交点定义一个球 坐标方程。一般地,对于每条射线,它与模型表面的多个交点同时落 入一个球壳的几率大大降低了,这样就可以尽可能的减少信息的丢失。 对应每个球壳的方程的定义:如 ( , ) 方向的射线在该球壳内与模型 表面无交点,则 f ( , ) 0 如有交点,则 f ( , ) 的值定义为落入该球壳内 的最远交点与模型重心的距离 。
3.1 球面调和变换算法
FST_semi_memo(rdata2,idata2, rcoeffs,icoeffs, size, seminaive_naive_table, workspace, 1, cutoff);
rdata2 和 idata2 两数组用来存储函数输入也就是球面函数在各方向的采 样方向的实部和虚部值,对于本文的情况,输入的球面函数采样值均为实 数,这样idata2输入为全等于 0的数组首地址。rcoeffs和icoeffs两个数组用 来存储函数的输出的实部和虚部值,size为截止频率即B,剩下两个参数为 系统为了计算而开辟的一块内存间的指针,cutoff默认值为截止频率B 。
缺陷:对于较为复杂的三维模型,每条射线可能与模型表面有多个交点,因 此只考虑最远交点也会丢失很多几何信息
3.2 光线投射算法

D. V. Vranic在文献[16]中提出了改进的光线投射算法:
[16] D. V. Vranic, “An improvement of rotation invariant 3D shape descriptor based on functions on concentric spheres,” Proc. Int. Conf. on Image Processing, 2003, volume 3, pp. 757–760.

[15]G. Burel, H. Henocq, Three-dimensional invariants and their application to object recognition, Signal Processing, 1995, 45(1), pp. 1-22. [16] D. V. Vranic, An improvement of rotation invariant 3D shape descriptor based on functions on concentric spheres, Proc. Int. Conf. on Image Processing, 2003, volume 3, pp. 757 –760.
3.2 光线投射算法

2 ( i , j ) , i (i 0.5) , j ( j 0.5) , i, j 0,1,2, , N 1 N N
对于每条向外发射的射线,记录它与三维模型表面的最远交点与模型重心之 间的距离,这样就可以离散地给出一个球面函数的定义,采样点定义在切比雪夫 节点的位置,因此可以直接利用球面调和变换的方法抽取一组旋转不变量。
2. 本课题研究的内容

三维模型的表示方法

三角网格法和体素法
相似性度量方式和评价


L2和L1两种基于距离的度量方式 Precision-Recall 曲线和FT、ST
平移不变 缩放不变 旋转不变 球面调和变换方法 光线投射方法 小波变换方法(包括三角网格、表面体素和实体体素)
三维模型的规范化预处理

1.2 创新点Βιβλιοθήκη 本文提出的小波变换特征提取方法,部分解决 了文献[15]存在的球函数定义二义性问题,在 一定程度上解决了文献[16]存在的球函数定义 的不稳定性。 本文提出的方法与文献[15]和文献[16]相比, 在查全率、查准率、ST、FT等方面有所提高, 算法的复杂度由原来的O(B4)变为O(B3log(B))。
学士学位论文答辩
基于小波变换的三维模型 特征提取技术
2008年6月
内容提要
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
本课题的主要工作和创新点 本课题研究内容 三维模型特征提取方法 小波加速计算过程 综合实验演示 参考文献 致谢
1. 本课题的主要工作及创新点
1.1 主要工作
分析了光线投射算法的缺陷,提出了基于三 维小波变换的光线投射算法。 将小波变换引入到体素表示的三维模型中, 分别实现了表面体素小波变换和实体体素小 波变换。 采用了L2和L1两种相似性度量方式进行匹配。 实现了进行特征评价的可视化实验平台。
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