1) Gabor wavelet transform
Gabor小波变换
1.
Solution of small sample size problem in face recognition using Gabor wavelet transform;
利用Gabor小波变换解决人脸识别中的小样本问题
2.
Palmprint recognition based on Gabor wavelet transform and optimal discriminant features;
基于Gabor小波变换和最佳鉴别特征的掌纹识别
3.
Face Recognition Based on Gabor Wavelet Transform and Support Vector Machine;
基于Gabor小波变换与支持向量机的人脸识别研究
2) Gabor wavelet transformation
Gabor小波变换
1.
A Gabor Wavelet Transformation-Based Unsupervised Texture Images Segmentation;
基于Gabor小波变换的无监督纹理图像分割
2.
Texture features for the eye area are extracted by using Gabor wavelet transformation,texture features for the nose area are.
采用Gabor小波变换、二维离散余弦变换分别提取眼睛及眉毛区域、鼻子区域的纹理变化特征,对嘴巴区域则采用主动表观模型提取形状变化特征。
3.
It preprocesses a still image with facial affective information,extracts affective feature vectors of the expression sub-regions with Gabor wavelet transformation and calculates fractal box dimension and difference fractal dimensions of a facial expression image.
提出一种基于Gabor小波变换与分形维的人脸情感特征提取算法,对包含情感信息的静态灰度图像进行预处理,对表情子区域实行Gabor小波变换,提取情感特征矢量,对人脸兴趣区图像求盒维数和差分分形维数,将经过Gabor小波变换所得的特征矢量和分形维数作为所提取的特征。
3) Gabor wavelets transform
Gabor小波变换
1.
Facial expression recognition based on Gabor wavelets transform
基于Gabor小波变换的人脸表情识别
2.
A new approach based on two-dimensional Gabor wavelets transform for face recognition is presented.
该算法先对人脸图像进行多分辨率的Gabor小波变换,然后在图像上放置一组网格结点,每个结点用该结点处的多尺度Gabor幅度特征描述,采用主元分析法对每个结点进行去相关、降维,最后形成特征结。
3.
Two-dimensional Gabor wavelets transform can link the pixels in an adjacent region together,and reflect the changes of the grey val.
二维Gabor小波变换能够将相邻区域的像素联系起来,从不同的频率尺度和方向反映局部范围内图像像素灰度值的变化。
4) Gabor wavelet
Gabor小波变换
1.
Texture Image Segmentation on Gabor Wavelet Transform and SVM;
基于Gabor小波变换与支持向量机的纹理图像分割
2.
In this thesis, based on the depth image, we focus on the following problems: feature extraction and classifier design, and the method of 3D face recognition based on Gabor wavelet transform and Support Vector Machine is proposed.
本文针对三维人脸识别系统中的特征提取、分类器设计等问题进行研究,提出一种基于三维人脸轮廓线的Gabor小波变换和支持向量机分类器相结合的三维人脸识别方法。
5) 2D Gabor wavelet
二维Gabor小波变换
1.
By extracting the gloable color kansei features in the HSV color space and according to the theory of golden section,a novel approach for describing the most interesting areas color features was proposed,and 2D Gabor wavelet was c.
利用图像的低层特征实现了图像高层情感语义(happy和sad)的分类:通过在HSV颜色空间中提取图像的全局颜色特征,并利用黄金分割原理提取位于视觉中心位置主要区域的局部颜色特征,结合二维Gabor小波变换提取全局图像的纹理特征,实现对自然风景图像进行情感特征提取。
6) multi-channel Gabor wavelet
多通道Gabor小波变换
1.
The improved multi-channel Gabor wavelet technique is solved in the handwriting identification issue.
本论文以笔迹书写人身份鉴别问题为背景，研究基于改进的多通道Gabor小波变换的笔迹鉴别问题，建立了基于该算法的笔迹身份鉴别系统。
补充资料：Radon变换和逆Radon变换
Radon变换和逆Radon变换
X线物理学术语。CT重建图像成像的主要理论依据之一。1917年澳大利亚数学家Radon首先论证了通过物体某一平面的投影重建物体该平面两维空间分布的公式。他的公式要求获得沿该平面所有可能的直线的全部投影(无限集合)。所获得的投影集称为Radon变换。由Radon变换进行重建图像的操作则称为逆Radon变换。Radon变换和逆Radon变换对CT成像的意义在于，它从数学原理上证实了通过物体某一断层层面“沿直线衰减分布的投影”重建该层面单位体积，即体素的线性衰减系数两维空间分布的可能性。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条