傅里叶描述子

摘要： 针对传统神经网络算法普遍存在识别准别率不高、运算量较大的问题,以手势分类识别为目标,通过人体肤色特征和SVM模型,设计一种手势识别检测模型。方法采用椭圆傅里叶算子算法提取出手势区域的轮廓,构成手势的特征向量。将肤色空间从RGB空间转到HSV空间下,从背景中将手势区域分离出来,在手势完整性方面引入形态学处理技术,有效填补手势图片中的黑洞区域和去除白点区域,直接对手势图片进行边缘处理。利用Qt制作客户端实现了基本数字手势的快速识别,并进行验证实验。实验结果表明,该方法在手势识别的准确率方面相比于传统算法都有所提高。

摘要： 基于可穿戴传感器的人体活动识别技术在许多领域应用广泛,从人体活动信号中提取丰富的特征是提高活动识别准确率的关键技术之一。为此,提出基于傅里叶描述子(FDs)、局部二值特征(LBP)和小波能量谱(WES)的融合特征提取人体活动的详细信息。为提高识别系统的可靠性,去除对识别精度没有影响的冗余特征,引入过滤式选择算法Relief-F进行特征选择,筛选对不同活动具有较高区分度的特征,然后利用随机森林分类器对多种不同活动进行精确识别。基于Python3.6平台,在公开的WISDM和ADL数据集上验证该算法的有效性。实验结果表明,多特征融合算法对WISDM和ADL数据集分别取得了94.5%和95.3%的识别准确率,识别效果明显优于单一特征算法,具有很强的鲁棒性。

摘要： 针对传统抓取规划方法难以计算复杂轮廓物体、计算量大耗时长的弊端,以及基于深度学习的抓取规划方法物理模型简单、训练集制作耗时长的缺陷,提出了一种基于傅里叶描述子的平面物体表征及抓取规划方法。对物体进行图像采集和轮廓提取,将以散点形式表示的轮廓转化为傅里叶描述子,提取高阶项从而还原物体轮廓,构造了轮廓的参数方程。根据轮廓参数方程和接触点位置,使用不同接触模型构造抓取映射矩阵,采用凸包推进算法计算不同抓取位姿在力力矩空间上的抓取性能指标。基于抓取性能指标,采用一种改进的粒子群方法进行抓取点规划,在二指夹持器和四指夹持器模型上进行了仿真验证。

摘要： 实装战技图像典型特征目标提取精度较差,存在相似度检测准确率较低、耗时长等问题,该文提出一种基于傅里叶描述子的实装战技图像典型特征相似度检测方法。通过Canny算子对实装战技图像进行典型特征检测,采用复合加权算法在频域与时域上提取实装战技图像的典型特征,并对傅里叶描述子进行初步归一化处理,使其具备尺度变换、平移、旋转不变性的特征,通过傅里叶变换与坐标逆变换,采集实装战技图像典型特征的全部相似区域节点,实现实装战技图像典型特征的相似度识别,并对实装战技图像典型特征的相似度进行检测。试验证明,该文方法的检测耗时和准确率远优于现有检测方法,大幅提升了检测效果。

摘要： 针对遥感影像滑坡的轮廓不受地域、滑坡种类、纹理和颜色特征影响的特点,且同时具有很好的旋转及尺度不变性,是滑坡遥感影像中较为稳定的一项特征,提出了一种基于傅里叶描述子进行滑坡遥感影像轮廓特征提取的方法。创建了一个小型滑坡遥感影像样本库,在这些滑坡影像的基础上,通过傅里叶描述子低频特性选取少量的描述子对滑坡轮廓进行重构;利用Hu不变矩验证了滑坡轮廓平移、旋转和尺度的不变性;以多分类支持向量机进行分类。通过验证表明,傅里叶描述子可以有效地提取滑坡的轮廓特征,识别效果优于Hu不变矩和融合特征(傅里叶描述子和Hu不变矩)。

摘要： 传统的人脸识别系统中,往往都是使用完整图像进行对比和查找.但是在医疗或者刑侦领域,有时会出现残缺的人脸正面图像无法与已存入系统中的完整人脸图片相对应的情况.文章在传统的傅里叶描述子的基础上,提出相关改进算法.根据传统的傅里叶描述子提取特征简单的优点,改进传统的傅里叶描述子,同时进一步结合多任务卷积神经网络与图像分割的相关算法,进一步分析图像之间的关联关系和图像之间的相似度.实验表明,在已经收集到图片数据集中使用此算法,准确率可以达到90％～95％.识别率较之传统方法,得到了很大的提升.

摘要： 基于传统的手部轮廓特征提取不能应对飞行模拟环境下的脸部肤色、遮挡、光照影响,以及传统的傅里叶描述子特征容易受到背景、手的姿态变化,且对手势描述能力有限等问题,对传统的手部分割和特征提取方法改进.本文首先对采集的数据集进行肤色处理,然后结合调用的手部关键点模型检测出手部22个特征点,采用八向种子填充算法进行图像分割.接着对手部轮廓和关键点连接骨架进行傅里叶描述子算法特征提取,最后通过支持向量机算法对提取的手势特征数据集进行训练、识别.实验结果表明,本文方法具有较好的手部分割,特征提取不易受到背景、手的姿态变化的影响,能够很好地应对在飞行模拟环境下的复杂背景下的干扰,识别准确率能够达到98％.本文研究在传统的手势识别算法中有一定的提高作用,在手部交互技术领域有很重要的应用价值.

摘要： 抽油机示功图分析是机采井生产运行管理的重要内容,通过地面功图的实时采集,能够精细化管理抽油机生产运行。本文通过地面功图的波动方程计算井下功图,利用深度学习的人工神经网络提取井下功图的特征,进而准确诊断抽油机井工作状态。在使用的模型中傅里叶描述子被用来提取抽油机井示功图的特征;然后通过人工神经网络训练来建立异常工况预测模型,用以分析井下功图和泵工作状态。通过在 NH201 区块接入实时采集功图的诊断结果验证,该方法能够有效提升抽油机井功图诊断准确率。

摘要： 飞机积冰严重危害飞行安全.分析云中过冷液滴的微物理特性是研究飞机积冰的有效方式.针对高分辨率粒子成像仪拍摄的不同类别云中粒子,提出了一种过冷液滴识别方法.应用数字图像处理技术提取粒子形状轮廓,提出了利用傅里叶描述子来构建粒子形状特征向量的方法,并进行了实验对比分析,所组成的傅里叶描述子特征向量可以直接为过冷液滴识别所用,对过冷液滴的识别具有重要的应用价值.

摘要： 针对不规则果形梨果,为构建适用于评估果形不规则梨果硬度的硬度指标,该研究采用傅里叶描述子对梨果轮廓进行描述,并将试验模态分析和有限元模态分析相结合,研究果形变化对梨果振动频率的影响规律,基于振动频率和果形描述子构建硬度评估指标.结果表明,采用前15个傅里叶描述子可以准确描述啤梨果形轮廓特征,第1傅里叶描述子与啤梨低频弯曲、挤压、呼吸模态频率线性相关性较高,相关系数分别为-0.923、-0.922、0.700;挤压模态振动变形在赤道部较大,测试时易于提取共振频率,因此选取挤压模态频率构建含有第1傅里叶描述子的硬度指标,新指标评估硬度值与M-T穿刺硬度实测值决定系数为0.892.研究结果可为果形不规则梨果硬度评价提供参考.

摘要： 作为中国早期的象形文字，甲骨文的识别一直是一个难题。为探索与之相关的甲骨文自动分类问题，本文提出了一种基于曲率直方图的傅里叶描述子(FDCH)用于提取甲骨文的图形特征。这些特征进一步用于对甲骨文文字的分类。该方法具有平移，旋转、尺度不变性。在小范围的实验中表明，这种方法能够较好地实现对甲骨文文字的自动分类。

摘要： 提出并设计了基于计算机视觉的手势识别系统.采用双肤色模型和背景自适应模型进行手势分割，解决纷乱背景下实时手势分割问题.以傅里叶描述子表征手势轮廓，基于BP网络建立的手势识别分类器，具有较强的自学习能力，提高了识别率.

摘要： 远距离情况下,人体的其他特征不再明显,而步态仍是可见的。本文采用图像差分法对运动图像序列进行特征提取,进一步获取人体的步态特征,利用傅里叶描述子进行特征的描述,从而进行识别,算法在CASIA数据库上进行了试验取得了较好的效果。

摘要： 本文针对基于形状的图像检索，设计了一种基于感兴趣区域的图像分割方法。将图像中的目标物体从背景中分割出来，采用基于链码的傅立叶描述子对物体形状进行描述。通过相 似度比较实现了一种基于形状的图像检索方法。实验表明上述方法能取得较理想的效果。

摘要： 本文针对基于形状的图像检索，设计了一种基于感兴趣区域的图像分割方法。将图像中的目标物体从背景中分割出来，采用基于链码的傅立叶描述子对物体形状进行描述。通过相 似度比较实现了一种基于形状的图像检索方法。实验表明上述方法能取得较理想的效果。

摘要： 本文针对基于形状的图像检索，设计了一种基于感兴趣区域的图像分割方法。将图像中的目标物体从背景中分割出来，采用基于链码的傅立叶描述子对物体形状进行描述。通过相 似度比较实现了一种基于形状的图像检索方法。实验表明上述方法能取得较理想的效果。

摘要： 本发明提出了一种基于傅里叶描述子的奶牛体况自动评价方法，利用数字图像处理技术及回归分析方法建立奶牛体况评分的预测模型，采集不同场景中奶牛的后视图图像，按比例随机分为训练集样本和测试集样本；对训练集样本中的图像进行平滑处理，转换颜色空间得到饱和度图像；使用最大类间方差法求出饱和度图像的分割阈值得到二值化图像，利用形态学处理二值化图像；使用傅立叶描述子对奶牛的边界轮廓进行表达，提取主要频率建立回归模型；将回归模型作为预测模型对测试集样本进行测试，结果与专家评分比较，分析误差概率和评价效果。本发明了减少了人力和设备成本，操作方便，为实现养殖产业的自动化、智能化提供了可行方案。

摘要： 本发明提供了一种基于傅里叶描述子的示功图特征提取方法包括示功图坐标数字化，示功图二值化，示功图的边缘检测及细化和示功图尺寸、点数归一化，对这些图像进行离散傅里叶变换，变换后就可在频域内得到示功图的特征向量，再对傅里叶描述子进行归一化处理，从而完成了示功图故障样本库的建立。改善了现有示功图特征提取不完善的现状，并且计算方法简洁高效、计算量小、冗余信息少的优势，可以比较准确地提取出示功图的图像特征。

摘要： 本发明公开了一种基于傅里叶描述子的象棋棋子视觉识别方法，属于象棋棋子识别与图像处理技术领域。（1）通过工业高清摄像头获取棋盘原始彩色图像；（2）基于棋盘背景图像的角点粗定位；（3）基于HSV空间的棋盘角点状态判定；（4）棋子文字分割与文字轮廓提取；（5）棋子圆轮廓检测；（6）文字轮廓提取；（7）基于棋子文字轮廓图像的文字特征提取；（8）棋子文字分类识别模型及识别；（9）基于多层前馈网络的象棋文字分类识别模型。棋子识别准确率达到99.3%。该算法实现了象棋棋子视觉识别，精度远高于传统的模板匹配。

摘要： 本发明涉及图像分割与识别技术，旨在提供一种基于联合分割和傅里叶描述子库的水下目标图像识别方法。本发明基于灰度信息的多阈值分割以及基于色彩信息的HSV空间分割两种分割算法的联合，利用灰度和色彩两种最基础的信息对图像进行分割，提高了分割的准确率。在分割完成后，对目标的形状进行识别。本发明选用傅里叶描述子刻画形状特征，确定形状采用的是特征比较分类，建立傅里叶描述子库，把识别问题转化为聚类问题，相比于直接利用特征算子进行形状识别，可扩展性更高。采用多阈值分割算法以及HSV色彩分割算法，发展比较成熟，应用广泛，易于掌握。采用傅里叶描述子库进行分类识别可以方便地扩展分类库，适用于不同场景。

摘要： 本发明涉及一种基于傅里叶描述子和BP神经网络的服装款式识别方法，通过对服装图像的预处理，获取服装的外部轮廓，然后进行服装外部轮廓的傅里叶描述，并进行数据的预处理，再予以基于反向传播(BP)神经网络的服装款式识别。所述对服装图像的预处理是指对服装图像分割处理，分割得到服装区域，并进行边缘检测，得到服装的轮廓图像。所述对服装的外部轮廓的傅里叶描述是指提取服装轮廓形状的标准化傅里叶描述子特征向量，所述数据的预处理是对标准化傅里叶描述子特征向量进行归一化处理和主成分分析。所述基于BP神经网络的服装款式识别是对主成分矩阵使用三层的BP神经网络进行服装款式的识别。本发明能够达到81％的识别准确率，鲁棒性和泛化能力强，可适用于服装图像中服装的款式识别。

摘要： 本发明涉及一种基于傅里叶描述子和支持向量机的服装款式识别方法，通过对服装图像的预处理，获取服装的外部轮廓，然后进行服装外部轮廓的傅里叶描述，再予以基于支持向量机(SVM)的服装款式识别。所述对服装图像的预处理是指对服装图像分割处理，找到最大面积的8连通区域即为服装区域，并对服装区域填充内部空洞；所述获取服装的外部轮廓是指对服装图像的预处理后进行外部的边缘检测，得到服装的轮廓图像。所述对服装的外部轮廓的傅里叶描述是指提取服装轮廓形状特征的标准化傅里叶描述子特征向量。所述基于SVM的服装款式识别采用SVM多分类器进行服装款式的多分类识别。本发明能够达到95％的识别准确率，具有快速和准确的特点，可适用于服装图像中服装款式的识别。

摘要： 本发明公开了一种基于傅里叶描述子的水印嵌入与提取方法、装置及系统，所述方法包括：提取图像水印的边界坐标点，基于所述边界坐标点构造复数序列；对该复数序列进行离散傅里叶变换得到边界坐标点的傅里叶描述子，获取傅里叶描述子的前M个傅里叶描述子系数；对宿主图像做分块的离散余弦变换得到初始离散余弦变换系数，将所述M个傅里叶描述子系数分别嵌入到初始离散余弦变换域的低频系数和/或中频系数中，得到已嵌入傅里叶描述子系数的当前离散余弦变换系数，对所述当前离散余弦变换系数做离散余弦逆变换得到嵌入水印信息的宿主图像。采用本发明，能在不影响载体图像的质量和水印不可见性的前提之下，让水印嵌入容量有了一个突破性的提升。

摘要： 一种基于傅里叶描述子的手势识别方法是一种通过傅里叶描述子和人工神经网络识别手势的方法，包括步骤：读人手图像数据集；检测肤色和二值化图像；跟踪搜索人手轮廓；根据坐标转换关系，重新计算人手轮廓横纵坐标，建立新人手轮廓；用复数描述新人手轮廓，并应用傅里叶变换算出傅里叶描述子，将傅里叶描述子归一化；取若干个经归一化处理的傅里叶描述子作手势特征，通过人工神经网络训练出一组权重和偏置值；使用包含所述权重和偏置值的人工神经网络识别待识别的手势。本发明可以识别形状相同但旋转角度不同的手势，具有性能优越和鲁棒性强特点。

摘要： 本发明公开了一种基于傅里叶描述子的象棋棋子视觉识别方法，属于象棋棋子识别与图像处理技术领域。（1）通过工业高清摄像头获取棋盘原始彩色图像；（2）基于棋盘背景图像的角点粗定位；（3）基于HSV空间的棋盘角点状态判定；（4）棋子文字分割与文字轮廓提取；（5）棋子圆轮廓检测；（6）文字轮廓提取；（7）基于棋子文字轮廓图像的文字特征提取；（8）棋子文字分类识别模型及识别；（9）基于多层前馈网络的象棋文字分类识别模型。棋子识别准确率达到99.3%。该算法实现了象棋棋子视觉识别，精度远高于传统的模板匹配。

摘要： 本发明提供了一种基于傅里叶描述子的示功图特征提取方法包括示功图坐标数字化，示功图二值化，示功图的边缘检测及细化和示功图尺寸、点数归一化，对这些图像进行离散傅里叶变换，变换后就可在频域内得到示功图的特征向量，再对傅里叶描述子进行归一化处理，从而完成了示功图故障样本库的建立。改善了现有示功图特征提取不完善的现状，并且计算方法简洁高效、计算量小、冗余信息少的优势，可以比较准确地提取出示功图的图像特征。