中国科学技术信息研究所--国家工程技术数字图书馆

1. Feature Description in Human Action Recognition

[学位论文] HASSAN BICHARA HASSAN 哈森华东理工大学 2015年硕士导师: 朱煜共54页

摘要 : This thesis aims to present novel description methods for human action recognition.Generally，a video sequence can be represented as a collection of spatial temporal words by detecting space-time interest points and describing the... 展开

关键词 : Human action recognition interest points cuboids feature extraction feature description bag of words classification

2. 基于图像内容的手部特征识别研究

[学位论文] 吴介北京交通大学 2008年博士导师: 裘正定共128页

摘要 : 身份的鉴别是关系到国家安全和社会稳定的恒久话题。在传统的基于标识物或口令的身份鉴别方法无法满足社会需要的情况下，生物特征识别技术应运而生，成为采用科技手段辨别身份信息的新方法。随着技术的日益发展与成熟，生物特征识别技术的工作... 展开身份的鉴别是关系到国家安全和社会稳定的恒久话题。在传统的基于标识物或口令的身份鉴别方法无法满足社会需要的情况下，生物特征识别技术应运而生，成为采用科技手段辨别身份信息的新方法。随着技术的日益发展与成熟，生物特征识别技术的工作环境逐渐从实验室下的封闭性环境转向复杂的开放性环境。基于指纹、人脸的识别技术已经在社会中开放性环境下的不同领域发挥了各自的作用。同上述特征相比，基于掌纹特征的识别技术研究兴起较晚，尚未得到广泛的应用。掌纹特征的表示形式先后经历了以结构特征、变换域特征、子空间特征、统计特征为代表的单一特征形式到多科，特征信息的融合形式的变化。在上述特征表示形式中，除结构特征外，其余特征形式的提取更多地将图像视为一个矩阵进行变换，而较少关注图像本身包含的颜色、形状、纹理、空间位置关系、区域性的视觉信息甚至图像的语义信息等能够表达图像“内容”的特征。图像的内容具有在不同层次上描述和表征图像的能力，这使得基于内容的图像检索(CBIR)代替了基于文本的图像检索成为更加先进的图像检索技术。本文对基于图像内容的手部特征识别技术进行了较为深入的探讨，从不同层次上对手部特征图像进行分析以实现身份的鉴别，解决了在手部特征识别技术实用化进程中存在的问题，例如开放性环境下容易出现的低质量图像的识别问题，以及在少量训练样本下保持系统性能的问题等等。本文的主要研究内容可归纳如下： 1.分析现有的手部特征识别技术，指出手部特征识别技术中存在的问题和不足。提出广义和狭义的手部特征定义，提出采用图像的各层次内容特征解决广义和狭义定义下的手部特征识别技术中现存问题的思想。 2.针对掌纹纹理具有的天然多分辨率特性，提出结合小波多分辨率分析(MRA)和具有仿射变换不变性的不变矩函数的算法，在不同分辨率尺度卜对掌纹感兴趣区域(ROI)图像中包含的纹理内容信息进行描述。 3.在低分辨率下的狭义手部特征图像中，如皱纹、细节、纹理等传统特征形式的清晰度和可提取程度均低于正常分辨率下的狭义手部特征图像。结合低分辨率图像的特性，提出基于底层内容特征中几何形状和灰度分布信息的层次识别算法：在粗分类阶段增加指窝点间连线构成的三角形内角值作为对传统的基于线段长度的手形描述的补充；在细分类阶段，根据不同位置的主线、皱纹和表层皮肤颜色的深浅在灰度图像上对应了不同灰度级这一特性，提出以局部灰度信息熵表示局部灰度分布的特征提取方法，实现灰度信息同空澡位置信息的结合。 4.提出以区域代替点线作为描述低分辨率下狭义手部特征图像的结构元，解决了点线作为结构元所具有的提取不稳定性。提出低分辨率狭义手部特征图像的简单顺序标记分割算法，利用灰度图像中像素梯度具有描述该位置灰度变化率的能力，以像素的方向梯度为依据实现对狭义手部特征图像的分割。通过限制区域面积选择在类内图像间具有分割稳定性的条件区域。因区分性能良好的粗大纹线和纹线密集区域相比周边区域对应了较低的灰度，在条件区域集合中选取具有低平均灰度的区域，计算区域中心的空间位置信息作为区域性内容特征。最后定义区域空间位置关系矩阵完成不同维数的特征向量间距离的度量。实验表明，以区域作为结构元的特征提取方案对平移和旋转操作具有鲁棒性。 5.手部特征图像的特性决定了难以提取直观、显式的、可区分类别的语义特征。我们将隐式语义引入手部特征的分析。常用于文本分析的隐式语义分析(LSA)可以绕开对自然语言的理解，通过对大量样本的统计分析抽耿数据间的关联作为语义概念。借助该思想，我们抽取手部特征图像的局部信息所反映的特性作为局部语义，提出基于非负矩阵分解(NMF)的掌纹ROI图像的LSA，实现从语义层次上对手部特征图像的描述。由于传统NMF算法采用随机初始化的方案并且计算复杂度过高，不适合直接用于实时的手部特征识别系统，我们改进现有的NMF算法，实现了NMF性能的稳定性，并且降低了算法复杂度。改进后的NMF算法被应用于掌纹ROI图像的实时LSA。 6.以掌纹ROI图像的子空间方法为例，通过移除连续多个主成分向量的组合以及单独的主成分向量，验证子空间内主成分的选择在不同的子空间构成准则下对特征空间的构建和系统性能的影响，选择对于掌纹ROI图像数据库应移除的主成分数量的最佳取值。实验结果表明，主成分中同样包含影响正确分类的干扰和冗余信息，选择适当的主成分组合构成特征空间的做法有效的提升了系统性能。收起

关键词 : 生物特征识别 CBIR 手部特征识别隐式语义分析

3. 基于PC终端的面像识别应用软件—FaceOk的实现

[学位论文] 张开银合肥工业大学 2004年硕士导师: 高隽;张旭东共57页

摘要 : 生物特征识别技术是利用个人独特的生理或行为特征来进行身份识别的一门技术.随着计算机与信息技术的发展,生物特征识别技术的研究和应用受到了广泛的关注.人脸特征识别作为生物识别的一种,具有自然、直接、方便的优点,且人脸信息的获取较其它生物特征... 展开

关键词 : 生物特征识别人脸特征识别软件工程 FaceOK

4. Hilbert-Huang变换研究及其在生物特征识别中的应用

[学位论文] 杨志景中山大学 2008年博士导师: 杨力华共121页

摘要 : 1998年美国工程院院士Huang及其合作者提出了一种新的信号分析方法——Hilbert-Huang变换(HIilbert-Huang Transform，HHT)，该方法的主要创新是本征模态函数(Intrinsic Mode Function，IMF)概念的提出和经验模式分解(Empirical Mode Decomposition，... 展开 1998年美国工程院院士Huang及其合作者提出了一种新的信号分析方法——Hilbert-Huang变换(HIilbert-Huang Transform，HHT)，该方法的主要创新是本征模态函数(Intrinsic Mode Function，IMF)概念的提出和经验模式分解(Empirical Mode Decomposition，EMD)算法的引入。通过EMD算法，任何复杂信号都可以分解为有限个具有一定物理意义的IMF之和，再对每个IMF作Hilbert变换就可以得到各自具有良好物理意义的瞬时频率，最终把信号表示为时频平面上的能量分布，称为Hilbert谱。HHT能根据信号的局部特征自适应地选择基函数，可以对信号的频谱结构作出精确的局部时频分辨，从而更准确有效地把握原数据的特征信息，因此非常适合于处理非平稳非线性信号。短短数年间，HHT已被成功应用于海洋科学、地震勘探、机械故障诊断、生物医学等诸多领域，并引起了国际理论界相关专家的广泛关注与研究。本文对HHT的算法、应用和理论等进行了有益的研究和探索，其主要工作包括如下四个方面： 1.对经典EMD算法不能有效分离隐藏模式的问题进行了研究，发现由于隐藏模式的存在，导致某些IMF丧失了单分量性质，得到的瞬时频率失去了物理意义。基于信号的拐点，通过引入斜向极值点定义信号的特征时间尺度，提出了新的分解算法：基于斜向极值点的EMD改进算法。在理论和实验上对新算法与EMD算法进行的分析与比较表明，新算法不仅保持了EMD算法的有效性，且能有效地分离隐藏模式，克服了原算法的不足； 2.发现了Huang等人提出的经验AM/FM解调方法存在严重的漏洞，通过构造反例说明，单分量信号经该方法解调后可能丧失单分量性，论证了其中的原因，并提出了有效的改进算法：骑波折叠经验AM/FM解调方法。改进方法不但可以消除骑波，还可以很好地保持原信号的局部特征，得到更有物理意义的瞬时频率，是对经验AM/FM解调方法的一个有效改进； 3.对一类特殊的IMF进行了分析，给出了cosθ(t)为弱IMF的充分必要条件，以及cosθ(t)为恒幅IMF的充分必要条件，特别地，我们得出幅度为1的恒幅IMF瞬时频率恒大于0这个结论。从而对IMF完成了部分的刻划，为IMF的理论分析进行了有益的探索； 4.利用Hilbert-Huang变换的高时频分辨特性，通过采用主频中心信息作为特征，提出了一种新的虹膜识别算法，该算法不仅特征向量的维数非常低，而且具有旋转、平移、尺度、光照不变性和较强的抗噪性能，对目前世界上最大的虹膜公共数据库——中科院的CASIA虹膜数据库的识别率高达99.4％，为拓展HHT新的应用领域提供了有益的探索。收起

关键词 : 变换生物特征识别

5. 基于物体特征识别的机器人抓取

[学位论文] 张佳豪华南理工大学 2021年硕士导师: 杨辰光;刘小峰共70页

摘要 : 随着工业水平的不断提高，各式各样的机器人逐渐出现在人们的视野中，成为人们生活不可或缺的工具之一，其应用领域涵盖了服务行业，教育行业，医疗行业以及工业生产领域等等。由于社会进步和经济发展，人们的需求越来越丰富多样，机器人取代人工已经... 展开随着工业水平的不断提高，各式各样的机器人逐渐出现在人们的视野中，成为人们生活不可或缺的工具之一，其应用领域涵盖了服务行业，教育行业，医疗行业以及工业生产领域等等。由于社会进步和经济发展，人们的需求越来越丰富多样，机器人取代人工已经成为趋势，与此同时机器人智能化也逐渐成为当今最热门的学术研究话题之一。越来越来的学者希望通过增加传感器或者是编写程序能使机器人像人类一般的“智能”。而本文所探究的内容就是机器人智能化必须具备的功能之一，机器人实时抓取物体。本文提出了一种基于有效物体抓取特征选择和高精度分类的机器人抓取物体模型，在机器人实时检测物体抓取特征并试图抓取物体时，该模型主要分三个阶段进行，第一阶段，提出了一种形态学图像处理算法（MIP），它可以有效的选择用于表示抓取的矩形，并进一步从中提取有用的特征以生成特征集。第二阶段，在康奈尔大学的抓取数据集上训练和评估机器学习和深度学习分类模型，并用分类模型对特征集中的元素进行评分和分类，再根据物体特征候选集中获得最高分数的抓取特征所对应的抓取矩形计算机器人抓取物体的位置。第三阶段，使用了一种机器人运动控制策略，用于确保机器人能以给定的抓取姿态抓取物体。实验结果表明，本文所提出算法模型的优势在于：（1）MIP算法能够从物体本身的局部特征出发，避免了传统方法所使用的全局滑窗搜索，从而减少计算量，达到实时检测的目的；（2）本文提出的分类模型在康奈尔抓取数据集上的准确度最高达到96.5%，其性能超过了目前大多数抓取神经网络模型；（3）在现实世界的抓取实验中，本文通过结合MIP算法和CNN分类模型，整个算法能够以每秒105帧的速度进行抓取检测，其抓取成功率达到89.9%，相对于现有研究工作，在能保持相等水平抓取成功率的情况下，检测速度有大幅提升。收起

关键词 : 机器人抓取物体特征识别

6. 基于深度学习的购物票据识别方法研究

[学位论文] 汤杨湖南大学 2020年硕士导师: 王伟胜;莫继红共67页

摘要 : 购物票据作为顾客购物的凭证，记录了顾客的购物时间、购买商品、支付方式、以及支付金额等，是洞察消费行为的数据基础。收集、获取大量购物票据，提取关键信息形成结构化购物篮数据并进行分析和挖掘，从而发现购物模式等是市场营销制定营销策略，开... 展开购物票据作为顾客购物的凭证，记录了顾客的购物时间、购买商品、支付方式、以及支付金额等，是洞察消费行为的数据基础。收集、获取大量购物票据，提取关键信息形成结构化购物篮数据并进行分析和挖掘，从而发现购物模式等是市场营销制定营销策略，开展营销活动的主要手段。市场上广泛使用的购物返现就是其中一种。传统的通过人工录入和人工审核购物票据开展营销活动的方式需要大量的人力成本，自动化程度低，因而亟需探索、开发自动化的购物票据识别以及关键信息提取方法来提高效率、节省成本。文本识别技术为自动提取购物票据图片中的关键信息提供了解决方案。本文面向购物票据文本识别，从购物票据图像处理、文字定位和识别，以及识别结果纠错三个方面开展研究工作。本文的研究工作如下： 1、购物票据图像预处理部分，针对通过营销活动平台获取的购物票据图像存在非票据的情况，本文探索了各种满足实际应用的票据图像分类技术，提出了一种基于DenseNet的购物票据分类深度网络，实现购物票据和非购物票据图像的识别，分类准确率达到99%。针对票据图像存在的扭曲、倾斜、变形等影响文字识别精度问题，提出了一种基于DSNT模块的票据文档关键点定位网络，实现票据图像的校正，达到了提高票据文字识别精度的目的。 2、在文本定位与识别部分，票据文本识别数据集的构建是本文主要创新点之一。在这一部分中，本文首先提出了一种基于PSENet和CRNN的两阶段文本定位与识别方案，然后，针对票据文本识别领域没有公开可用数据集的问题，提出了一种构建票据文本识别数据集的方式，通过实验证明了本论文合成的数据集在票据文本识别这一特定领域的优良性能。 3、为了提高文本识别的精度，在后处理部分，针对票据文本的特点，本文提出了一种基于票据词典的识别结果纠错方法。另外还详细介绍了词典的构建方式以及本论文中所使用的纠错算法的实现，包括编辑距离的计算、基于汉字点阵的汉字相似性度量等，并且在实验部分证明了本文提出的纠错方式的有效性。收起

关键词 : 深度学习购物票据特征识别

7. 重庆城市形态特征识别与传承机制研究

[学位论文] 冉小刚重庆大学 2018年硕士导师: 李旭共143页

摘要 : 中国历史时期的城市由于地域自然、社会文化等外在条件和内在条件的不同，形态各异，特色鲜明。随着工业化和全球化浪潮不断推进，城市无论是规模还是数量，都远远超过了数千年的历史积淀，但也出现千城一面，特色衰微的问题，反映出目前高速发展的城... 展开中国历史时期的城市由于地域自然、社会文化等外在条件和内在条件的不同，形态各异，特色鲜明。随着工业化和全球化浪潮不断推进，城市无论是规模还是数量，都远远超过了数千年的历史积淀，但也出现千城一面，特色衰微的问题，反映出目前高速发展的城市建设仍然缺乏自信与内在活力。优秀的传统城市形态是文化自信的重要源泉，我们不应只模仿其外在形式，还应该继承传统城市、建筑内在优秀的东西。因而，充分认识城市历史地域特征及其形成与传承演进的本质规律是保护与发展城市地域特色的前提。城市历史景观（HUL）是新时代背景下城市历史保护的新视角，不仅对整体性保护的范围进行了扩展和更新，还强调城市遗产的价值多样性和动态演化特征，强调传统历史文化遗产保护与可持续发展的切合。相应地，也需要对城市历史形态特征的形成与传承演进有更为深入的认识。在此背景下，本文以重庆为例，针对宏观及中观层面的城市形态要素，综合采用实地调研法、文献研究法和形态分析法，定性分析与定量描述相结合，从多个角度识别城市形态要素与结构的特征；深入分析城市空间形态特征及影响因素，重点针对演变过程中相对恒定的形态要素特征，剖析其传承与演进的机制；在此基础上，从“形”“神”两个方面探讨城市形态地域特征的保护、传承与发展。在宏观层面上，论文梳理了先秦至今重庆山水格局及城市轮廓的几何特征及演变过程，并以城市扩展强度指数、城市紧凑度、形状指数等指标，定量分析城市轮廓特征及演变。在中观层面上，论文梳理了先秦至今，城市用地的空间布局特征及演变；分析了城市街道几何特征，依托GIS 平台，采用空间句法软件对城市街道网络系统进行量化分析，揭示其结构特征及其演变。在此基础上，论文总结了山水格局、城市轮廓、用地结构及街道形态特征传承演进的规律，剖析了空间形态特征传承演进的机制。针对城市形态的传承，提出在科学认识城市形态历史地域特征的基础上，保护地域独特的自然生态资源、历史城市格局与历史文化遗存。针对文脉的传承提出将传统文化与当代文化相结合，融入相关产业，共同发展，实现传统文化的活态传承。收起

关键词 : 城市形态特征识别演进机制

8. 基于机器视觉的微观特征密码识别系统开发

[学位论文] 张河清广东工业大学 2020年硕士导师: 杨志军;周星共80页

摘要 : 如今，随着商品的竞争日益增大，造假伪劣商品层出不穷，伪劣商品不仅对公司的商品销量造成影响，重要的是有些伪劣商品会影响到消费的健康，所以如何识别伪劣商品以及减少伪劣商品的出现成为了热门的话题。本项目依托于企业横向项目，根据企业... 展开

关键词 : 微观图像特征识别机器视觉

9. 慢性胃炎相关几种典型病灶的特征提取与识别

[学位论文] 宗韵浙江大学 2016年硕士导师: 刘济全共62页

摘要 : 胃癌的早发现、早诊断和早治疗能够显著提高胃癌生存率和改善患者生存质量。研究表明，多数胃癌患者在早期呈现慢性胃炎的症状，因此为慢性胃炎提供有效的辅助诊断和决策支持方法对提高胃癌的早期诊断率有重要的意义和应用价值。本文提出面向胃... 展开胃癌的早发现、早诊断和早治疗能够显著提高胃癌生存率和改善患者生存质量。研究表明，多数胃癌患者在早期呈现慢性胃炎的症状，因此为慢性胃炎提供有效的辅助诊断和决策支持方法对提高胃癌的早期诊断率有重要的意义和应用价值。本文提出面向胃镜图像的多特征提取和识别方法，对与慢性胃炎相关的几种典型病灶进行识别，为医生在内镜检查过程中对胃癌早期症状的诊断提供辅助诊断决策支持。本文提出两种方法对糜烂、溃疡和萎缩这三种病灶进行识别，第一种方法采用内窥镜中识别精度高的彩色小波协方差(Color Wavelet Covariance，CWC)和曲波变换局部二值模式(Curvelet and Local Binary Pattern，CLBP)特征对病灶进行特征提取，分类器采用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和多层感知器(Multilayer Perceptron，MLP);第二种方法采用序列浮动前向选择方法(Sequential Floating Forward Selection，SFFS)对三种病灶进行特征选择，分类器为SVM。具体内容如下: 1)综合特征对三种病灶的特征提取与识别。本文选取的图像特征主要包括纹理特征和颜色空间，识别方法选取机器学习算法中应用较广的SVM以及MLP。在识别某种病灶中，对于多种不同颜色空间，分别在各个颜色通道上计算纹理特征;采用信号处理与统计相结合的方法，将曲波变换(Curvelet Transform)与局部二值模式(Local Binary Pattern，LBP)相结合得到CLBP特征、小波变换(Wavelet Transform)与共生灰度矩阵(Gray-levelCo-occurrence Matrix，GLCM)结合组成CWC;最后将各单通道特征合并形成融合特征，并在不同颜色空间下分别使用SVM和MLP对病灶进行识别。 2)SFFS对病灶进行特征选择。本文采用SFFS与SVM结合的方法选取适合三种病灶的图像特征。对于RGB、YCbCr、 K-L和HSI四种颜色空间，仍然在各个颜色通道上分别进行处理。首先采用小波变换和曲波变换两种信号处理方法，获得若干数量的子图像;然后分别对这些子图像计算其直方图统计特征，包括最大值、最小值、平均值、峰值以及直方图bin数目等，这些特征全部综合到一起构成特征全集。对三种病灶分别选择SVM模型，通过结合SFFS与SVM对三种病灶的特征全集进行筛选，最终得出适合表达溃疡、萎缩以及糜烂病灶的图像特征。 3)系统构建和实验评估。基于综合特征以及SFFS特征选择，本文对糜烂、溃疡、萎缩病灶进行特征提取与识别。在特征提取基础上，构建了面向慢性胃炎相关的三种典型病灶的计算机辅助诊断决策支持系统(Computer-aided Decision Support System，CADSS)，建立了糜烂、溃疡、萎缩病灶识别特征库，并基于实际临床病例图像进行实验评估，实验结果表明该系统基本能够识别糜烂、溃疡、萎缩三种病灶。收起

关键词 : 慢性胃炎病灶特征识别诊断率

10. 基于UG产品造型设计特征提取与继承技术研究

[学位论文] 吴友汀东南大学 2006年硕士导师: 薛澄岐共55页

摘要 : 特征提取就是从零件的实体模型中抽取出具有特定工程意义的特征信息，也叫特征识别。由于对实现CAD/CAPP/CAM集成具有重要意义，所以特征识别技术自从特征技术产生以来就一直是国内外专家学者的研究热点和难点。特征继承与重构技术是原有设计特征的再... 展开

关键词 : UG产品造型设计特征提取特征识别自动特征识别特征继承技术