基于单演特征和稀疏表示的人脸识别

为了使得稀疏表示分类方法具有更好的识别效果,提出了基于单演特征的稀疏表示分类(MSRC)方法.相对于Gabor特征,单演特征能够用于提取图像的相位信息,而相位信息对光照不敏感,因此MSRC方法能提高图像的光照鲁棒性.相对于Gabor特征的多尺度和多方向,单演特征能够减少特征的处理时间.实验结果表明:文中所提的方法具有使用价值,识别率和速度方面得到了一定的提升.     

基于多任务级联卷积网络模型的人脸检测和识别

深度学习的集成特征提取这一优点使得它广泛应用于人脸检测和识别。提出了一种多任务级联卷积网络模型(Multitask Cascaded Convolution Network,MTCNN)。基于Tensor Flow平台,基于改进的任务级联卷积网络模型检测到人脸,并且用Face Net算法对人脸进行特征提取,用KNN算法对人脸进行识别。实验结果表明,对不同光照下多人图像和遮挡图像的人脸进行检测和识别,具有良好的鲁棒性。     

基于区域改进LBP的三维人脸识别

针对三维人脸识别中的表情问题,提出一种基于区域改进局部二值模式(LBP)的三维人脸识别算法.首先将预处理后的三维点云转化为深度图并进行归一化处理;然后根据表情对人脸的影响,利用二元掩膜提取人脸的刚性、半刚性和非刚性区域;对每个局部区域,计算其改进LBP特征,并用等价模式进行表征;最后使用稀疏表示分类器(SRC)对单个局部区域进行识别实验,并使用带权重的稀疏表示分类器(W-SRC)对刚性和半刚性区域进行决策级融合,给出最终识别结果.在FRGC v2.0人脸数据库上的实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和较高的识别精度.     

基于字典优化的稀疏表示人脸识别

为消除非受控训练环境中光照/表情变化的不利影响,控制部分遮挡/伪装对人脸图像的破坏程度,提出了一种基于低秩矩阵恢复的字典优化设计,以增强稀疏表示人脸识别的性能.首先对存在非受控干扰成分的训练字典进行低秩矩阵恢复,获得相对"干净"的训练图像进行特征提取;接着采用分块相似性先验嵌入稀疏编码的方法实现对人脸图像的分类.实验结果表明,通过改进稀疏编码字典的鉴别能力,系统能更有效地抑制光照、表情、遮挡/伪装的影响,其识别的稳健性和鲁棒性得到了明显提升.     

改进的基于残差加权的稀疏表示人脸识别

为进一步有效提升稀疏表示人脸识别系统的识别率和可靠性,在分析人脸图像稀疏表示系数分类能力的基础上,提出了一种基于残差加权的稀疏表示人脸识别新方法.该方法通过对类残差图像关于所属类稀疏表示系数的l2范数进行归一化加权,有效提升了原始基于类残差判决的识别能力.仿真实验结果表明：改进的基于残差加权的稀疏表示方法能够有效提高系统的识别性能.     

基于局部特征和稀疏表示的鲁棒人耳识别方法

作为图像局部特征区域的有效描述方法,局部二值模式是目前对二维图像最有效的纹理分析特征之一。本文提出了基于局部二值模式特征的稀疏表示人耳识别方法。该识别算法首先提取训练人耳图像的局部二值模式特征描述子作为稀疏表示的字典,然后将测试样本的局部二值模式特征描述子表示为字典中所有局部二值模式原子的稀疏线性组合,最后通过求解稀疏表示模型得到稀疏编码系数,根据测试人耳图像的重建误差进行识别。在UND-J2人耳库和USTB人耳库上的实验结果表明,基于局部二值模式特征的稀疏表示人耳识别方法对人耳图像光照变化、姿态变化以及人耳遮挡具有更好的鲁棒性,实现了更高的识别率。     

一种结合稀疏表示和切比雪夫矩的人脸识别算法

在基于稀疏表示的人脸识别算法的基础上,利用切比雪夫矩在图像重建及抗噪声方面的良好性能,提出了一种结合稀疏表示和切比雪夫矩的人脸识别算法,对有无加性噪声干扰的人脸图像进行识别.给出了详细的数学推导过程和算法实现步骤,并通过实验对算法进行了验证.针对扩展的Yale B人脸库和AR人脸库的识别结果表明,当特征空间维数为496时,该算法在不同光照条件和不同表情条件下的识别率分别为98.33%和88.72%,在添加椒盐噪声后像素破坏比例小于60%的条件下识别率为100%.与基于随机脸的最近邻分类法、最近子空间分类法及传统SRC算法相比,该算法在抵抗图像的细节信息变化方面具有更好的鲁棒性.     

基于稀疏表示的快速三维人脸识别方法

随着计算机技术和三维成像技术的发展,三维人脸识别因不易受光照、装扮变化的影响成为人脸识别和身份验证的新趋势,但是对于表情、姿态变化其识别率还是有待于改善,时间开销较长.本文提出基于稀疏表示原理,对人脸重要的特征鼻尖点进行提取,采用最近邻分类器进行分类识别.实验结果表明,对表情变化等具有较高的鲁棒性和识别效果,且时间开销极小,优于传统的三维人脸识别方法.     

二次近邻稀疏重构法及人脸识别

基于整个数据集的稀疏表示(sparse representation classification,SRC)用于人脸识别在很大程度上影响了运行效率.如何利用较少样本稀疏表示在保证计算效率的同时,识别率也有一定提升,尤其是面对光照、角度、姿态等非受控环境,目前仍是一个问题.考虑到协同表示(collaborative representation classification,CRC)基于l2范数稀疏求解的优势,为进一步提升CRC的整体分类性能,引入类内近邻,提出一种二次近邻稀疏重构表示法.该方法首先在原始训练集上选择各类训练样本中与待测样本距离相近的若干样本组成近邻样本集,并协同表示,接着分别用各类近邻样本重构待测样本,再次选择与待测样本相近的若干重构样本协同表示,最终实现模式分类.在ORL和FERET数据库上的仿真实验表明,相比现有的一些CRC算法,该方法在一定程度上缩短了运行时间,并使识别更精确.     

基于LCSCA特征与协同表示的轨迹分析算法

为了充分利用最小二乘三次样条近似(LCSCA)特征进行人体行为识别,提出一种基于协同表示分类(CRC)的轨迹分析算法;该算法将传统稀疏表示的分类识别算法中基于l_1范数的稀疏求解,改为基于l_2范数的协同表示求解,大幅降低了分类算法的复杂度;该方法将LCSCA轨迹特征与CRC分类器紧密结合,采用距离加权的Tikhonov矩阵增强分类效果。结果表明,该方法对于轨迹的等变化具备较强鲁棒性,算法运行速度较快。     

基于虚拟曝光融合的光照自适应人脸图像增强方法

为了提高复杂光照条件下的人脸识别性能,提出一种基于虚拟曝光融合的光照自适应人脸图像增强方法。该方法针对检测到的人脸图像,计算其平均亮度,并与经由统计学习得到的正常光照人脸图像的亮度区间进行比较,判定其光照水平,分为低光照、高光照或正常光照,然后基于相机响应模型采用虚拟曝光融合的方法对低光照和高光照人脸图像进行光照增强处理,此过程循环迭代处理直到增强的人脸图像平均亮度达到正常水平。这种光照自适应增强后的人脸图像可作为输入无缝接入现有的人脸识别算法中,从而改善人脸识别系统性能。在Extended Yale B和CMU_PIE人脸图像数据库上的实验结果表明,该方法能有效提高复杂光照下的人脸识别率。     

基于小波子带图像的人脸光照归一化方法

数字人像识别技术的研究成果有广泛的应用前景,但光照问题是影响人脸识别技术关键的因素之一。对未知光源参数且具有左右光照不均匀的正脸图像,根据小波不同子带图像上的频率特点,提出了一种小波子带图像上的人脸光照归一化方法。在Yale B人脸库上的实验表明,新方法能较有效的解决人脸识别中的左右不均匀光照恢复问题,使人脸识别率有显著提高。     

光强倒数色度空间的彩色人脸光照预处理

为了解决彩色人脸识别中色彩信息易受光照影响的问题,提出一种基于光强倒数色度空间（IICS）的彩色人脸图像预处理方法。本方法首先将图像均匀地分割成子块;将每个图像块变换为 IICS 空间中的一个二维数据集,并根据数据集的线性分布特性估计图像块的光照颜色;然后对全部图像块的光照估计进行颜色直方图统计,根据直方图对分块估计的结果进行合并;最后,利用估计得到的光照和对角模型将图像光照校正到标准白光下,用于人脸识别。在 AR 和 FERET 人脸库上的实验表明,通过引入本光照预处理,有效增强了彩色人脸识别方法对光照变化的鲁棒性,提高了识别精度。     

B样条和图像梯度的单样本人脸识别

提出了一种基于B样条和图像梯度的算法用于单样本人脸识别。采用图像梯度方法进行人脸识别具有光照不变性等优点,但在图片有噪声的情况下,噪声信息会严重干扰梯度信息,识别率会大大下降。传统降噪方法,会在降噪的同时平滑图像,降低图像的梯度信息影响识别率。本文利用B样条滤波具有阶数可调的特点,根据图像的噪声值选取不同阶数B样条滤波,在降噪的同时最大程度的保留图像梯度信息以提高识别率。实验证明,基于B样条和图像梯度的算法在单样本人脸识别问题上识别率优于传统滤波方法。     

自商图像优化加权LBP直方图的光照变化人脸识别

针对光照变化环境下人脸识别难度大的问题,提出了一种基于自商图像(SQI)和加权局部二值模式(LBP)的光照变化人脸识别方法。首先,利用SQI方法消除光照变化;然后,将两个加权的多区域LBP分别应用于各个图像以提取光照不变特征;最后,将自商图像方法和加权LBP算法提取的直方图融合形成最终的特征向量并用于人脸识别。在扩展YaleB和CMU-PIE人脸数据库上的实验结果表明,相比其他几种人脸识别方法,取得了更好的识别效果。     

基于加权稀疏非负矩阵分解的车脸识别算法

为提高多种光照条件下交通卡口视频中车脸识别的准确性,提出了一种基于改进非负矩阵分解的车脸识别算法.对采集图像进行预处理,获得车脸图像与车牌信息.基于特定光照条件,自适应提取车脸图像的初始特征.针对车脸图像中像素位置的重要性差异,建立了加权稀疏约束非负矩阵分解的特征降维方法.通过判断特征相似性与车牌信息一致性,确定车辆是否合法.实验结果表明所提算法具有较好的识别性能,真实接受率与错误拒绝率分别可达到0.9875与0.04,并满足实时性要求.     

基于自然状态背景人脸图像数据库的建立

为了解决人脸识别算法设计与测试中图像样本背景单一,难以测试算法在自然环境中的识别效率这一问题,采用了分类实践的方法,建立了基于自然状态背景的人脸图像数据库;同时,设计了图像采集系统,实现了多种状态采集模式,使图像数据库状态丰富.该图像数据库建立了多种状态子库,包括姿态子库、光照子库、表情子库、佩戴饰物子库、时间跨度子库,同时还包括了夜间模式下的人脸图像.研究结果表明:该数据库对于设计高效算法,测试算法在不同状态下的鲁棒性具有很大的价值.该成果对于人脸识别算法的研究和开发具有一定的应用和参考意义.     

一种基于小波分量变换的人脸图像光照归一化算法

基于小波变换原理,提出一种基于小波分量变换的人脸图像光照归一化算法.人脸图像经过二维离散小波变换(DWT),被分解成4个子分量(LL,HL,LH,HH).将低频分量(LL)进行对数变换和分段线性变换,对高频分量(LH,HL,HH)进行Gamma变换.对所有子分量进行小波逆变换,对经小波重构后的人脸图像进行中值滤波.分别在Yale B和CMU-PIE人脸数据库中对本文算法进行光照归一化有效性试验;对比本文算法与其他22种光照归一化算法的处理时间及处理效果;进行分段线性变换和伽马变换参数比较试验及人脸识别试验.结果表明:本文算法执行速度快,处理效果好,人脸识别率高,适用于不同光照条件的人脸识别系统.     

基于单演特征和协同表示的人脸识别方法

基于协同表示的分类方法解决了稀疏表示分类方法太过强调l1模的问题被广泛应用于人脸识别中。为了进一步提高鲁棒性和识别率,提出了基于单演特征的协同表示分类方法,即MCRC。单演特征所提取的图像相位信息对光照的鲁棒性强并且其方向信息和幅值信息对姿态的鲁棒性也很高,相对于Gabor特征的多尺度和多方向,单演特征在特征变换的速度上也具有一定优势。在AR、LFW人脸数据库上的实验结果表明,该方法具有可行性和有效性。     

基于最优相关滤波的光照容限二维子空间人脸识别

针对光照容限人脸识别问题,提出了基于最优相关滤波的光照容限二维子空间人脸识别方法。通过采用特定类2D-PCA重构人脸图像,从中生成一对相关性过滤器,利用最优投影图像相关性过滤器将测试人脸图像投影到二维子空间,并利用重构相关性过滤器重构图像,根据预先设定的光照容限阈值进行人脸分类。在YaleB和PIE两大人脸数据库上对所提出方法的性能进行了评估,相比其他现存的相关性过滤器,所设计的滤波器更加优越。