针对电厂冷凝塔一类具有建筑规范的特殊建筑物,尝试在缺少其它基础地理数据保障的条件下,通过对冷凝塔外形的参数建模生成不同视点的参考图。在此基础上,针对红外/可见光多模图像匹配的特点,对自动目标捕获方案中模板匹配的相似性测度计算方法进行了研究。提出了基于梯度矢量相关系数的计算方法,将梯度信息作为红外/可见光多模图像的共性特征,匹配方案中不仅利用了图像点的梯度值,还充分考虑了该点的梯度方向信息。大量试验结果表明,该方法在识别性能上优于传统的灰度或轮廓匹配算法,匹配性能有较大的提高。
时延数据下的高识别性能是红外人脸识别系统应用的基础,提出一种基于分块PCA的红外人脸识别方法,提高红外人脸识别系统对时延数据识别率.为了充分利用图像的局部特征,对图像进行大小分块,并对各分块图像进行主成分分析;然后,为了缓解外部环境温度对识别的影响,通过训练学习不同温度下的红外人脸数据,去除每个图像块受环境温度影响较大的特征值.最后,为了结合整体特征,并将余下的特征值组合成特征向量用于识别.实验结果表明,本文提出的方法可以提高红外人脸识别系统对时延数据的识别率.
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