门票印刷防伪特征提取在图像识别中的发展

特征向量的提取在图像的识别中应用越来越广泛，越来越多的国际学者参与进来，并在人脸识别、数字水印等技术方面起着重要作用。国际学术界也裁来越多地重视图像变换域特征向量提取技术的研究，在很多国际期刊及学术会议上都发表了这方面的研究进展。 近年来国内外学者针对图像特征向量做了很多研究。

1962年，Wilks建立了经典的Fisher准则30,其算法主要基于局部考虑的特征提取，大多应用于图像的识别。 刘瑞祯、谭铁牛3]提出了通过奇异值分解得到图像的特征向量。2002年，Bas通过Harris 检测器提取图像的特征向量322011年，T.Celik33首先利用DWT对图像进行多分辨率分析得到特征向量，并通过主成分分析降低特征向量的维度Sift[34,35)PCA36,37SVM等方法都被用于特征向量的提取，所提取的特征向量抗攻击能力都较好，但是提取过程耗时较长。 借助DCT的良好特性，楼偶俊等［39]在DCT 域找到图像的一个具有鲁棒性的特征向量40],通过DCT变换后的低中频系数得到特征问量。刘连山4通过小波变换提取出彩色图像的特征向量。Chen[42通过分解利改变傅里叶变换后的相位值和幅度值来得到图像特征向量2006年，Swaml-nathan等人通过傅里叶－梅林变换得到图像的特征向量，利用DFT变换淀取出特征向量，该特征向量对几何攻击具有较好的鲁棒性，但是算法计算过性比较复杂，效率低下。