特征融合（featurefusion）是2018年公布的计算机科学技术名词。对同一模式抽取不同的特征矢量进行优化组合，有串行和并行等方式。
·摘 要:提出了一种基于特征融合的人脸识别方法.该方法首先对预处理后的人脸图像进行全局特征及局部分量的提取,分别采用离散余弦变换（DCT）提取包含图像大量信息的低频部分特征和奇异值分解（SVD）抽取图像的代数特征作为图像的全局特征,采用非负...
·摘 要:本文提出了一种提取人脸图像的局部Gabor相位特征,结合Fisher线性判别式,通过特征融合进行人脸识别的方法。该方法首先利用Gabor滤波良好的空间位置与方向选择特性,采用四个频率六个方向的Gabor滤波器对图像进行滤波,然后根...
·摘 要:针对复杂背景情况下的车牌定位问题，给出了一种融合了小波高频能量的方法。首先利用CIE-xy色品图进行颜色分割，找到符合车牌底色的候选区域。然后对候选区域进行数学形态学滤波，消除不必要的干扰。接着利用车牌特有的结构特征剔除明显不符合...
摘 要：面向无线传感器网络在地面目标识别方面的应用需求，该文提出了一种基于改进局域判别基(LocalDiscriminant Bases, LDB)和二进制粒子群优化(Binary Particle Swarm Optimization, ...
·摘 要:在分析2DLDA方法的基础上,给出类间离散度和类内离散度矩阵另一种形式的定义。基于这种类间离散度和类内离散度矩阵定义的二维线性判别分析方法即为扩展2DLDA方法。通过对2DLDA方法和扩展2DLDA方法提取的人脸图像特征分析可知,...