摘要：针对人脸识别应用,提出一种基于学习且具有鉴别能力的核图像微分滤波器。首先,区别于现有滤波器的手工设计方法,该滤波器利用训练集动态学习获得,通过在学习过程中融入线性判别分析(LDA)思想,可在增加滤波后图像类内相似度的同时减小类间相似度;其次,在线性滤波分类器的基础上进一步引入二阶微分信息,并结合核方法在高维空间下进行滤波器学习,使得图像中的细节和非线性信息可以得到更好的利用并获得更具鉴别力的特征描述。AR和ORL人脸库上的多组对比实验结果表明,与线性可学习图像滤波器IFL、不考虑微分信息的核图像滤波器以及只考虑一阶微分信息的核图像滤波器进行比较,所提算法可有效提高识别性能。

摘要：针对风洞试验摄影测量技术中标识点图像边缘模糊,难以快速、准确分割的难题,设计了一种基于变分水平集的目标轮廓自动分割方法。分割模型根据图像域内零交叉曲线两侧二阶微分值符号相反的特性,构造了新的曲线演化引导函数,位于标识点内部、外部,甚至与标志点轮廓相交叉的初始曲线,在该引导项的指引下均可自动收敛到标识点边界处。同时,模型中引入新的边界函数,解决了标识点弱边缘分割过程中演化曲线边界泄露的问题。在合成图像和实际风洞模型图像上的仿真实验结果表明了该方法的准确性与优越性。