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Gabor变换在模态参数辨识中的应用
- 对Gabor时频变换在模态参数辨识中的应用进行了探讨,将基于Gabor系数展开的时频滤波方法作为参数辨识的前处理手段之一,该方法对于平稳、非平稳信号都适用。根据信号在时频域内的分布特征,可以直接观测系统的频率分布情况、模态密集程度、能量聚集性、各通道响应信号所含特征量的多少等信息,从而对响应信号的特征构成进行初步判断,并通过剔除、截取等操作实现对响应信号的滤波,更有利于模态参数的辨识。
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- 一种图像检索中纹理特征提取的方法。本文介绍了基于Gabor 滤波器和Gabor 小波变换提取纹理特征的分析方法, 以及对Gabor 小波进行了高斯归一化以提高对图像检索的速度和准确度。-An image retrieval texture feature extraction methods. This article based on Gabor filters and Gabor wavelet transform to extract texture feature analysis me
paper2
- 在深入研究主动形状模型(Active Shape Model，ASM)的基础上，提出了一种在AsM 中结合特征点 的邻域Gabor信息进行局部纹理建模的方法，并改进了搜索策略-In-depth study of active shape model (Active Shape Model, ASM), based on A combination of feature points in the AsM
shiyitujizhuyaosuanfa
- 这个是我做的关于gabor特征提取的程序，完成对英文字母的四个方向特征的提取。 以及直方图的显示-This is what I do on the gabor feature extraction procedure, and four direction feature extraction on the letters of the alphabet. And histogram display
Active-contour-3-d-image
- 对具高噪声和低对比度三维图像的识别和分割算法进行了研究。基于活动轮廓模型,用Gabor变换提取图像的纹理特征,根据统计学信息假设,通过偏微分方程水平集和窄带方法求解,获得较基本活动轮廓的算法分割更光滑精确的物体轮廓-To a high noise and low contrast 3 d image recognition and segmentation algorithm was studied. Based on the active contour model, with Gabor t
GaborTextureFeature
- 利用Gabor提取图像的纹理特征用于图像检索。-Gabor extract image texture features for image retrieval.
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- 为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达，提出一种改进的梯度方向直方图（ＨＯＧ）人脸识别方法．首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取 ＨＯＧ特征；然后将所有网格 ＨＯＧ特征向量进行组合，实现整个人脸特 征表达；最后采用最近邻分类器进行识别．另外，比较了该方法与Ｇａｂｏｒ小波和局部二值模式（ＬＢＰ）２种著名的人脸 局部特征表示方法的优劣．实验结果表明，在调优的 ＨＯＧ参数下，在具有光照和时间环境等复杂变化的ＦＥＲＥＴ人 脸库中，较少维数的 ＨＯＧ特征比ＬＢＰ特征有更好的表现，而且 ＨＯ
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- 基于Gabor特征和字典学习的高斯混合稀疏表示图像识别-Image recognition based on Gabor features and dictionary learning of Gauss hybrid sparse representation