自适应阈值局部特征融合的人脸识别

针对局部二值模式(local binary pattern,LBP)提取图像纹理特征时阈值不能自适应以及缺少方向信息的问题,文章提出了一种自适应阈值局部特征融合的人脸识别算法。首先对原始人脸图像进行分块处理,提取每个子块自适应阈值均匀模式的局部二值模式(uniform local binary pattern,ULBP)特征和局部梯度编码(local gradient coding,LGC)特征;然后,将2种局部特征串联在一起融合为1种特征,得到每个子块的直方图特征,把每个子块图像的信息熵作为直方图加权系数,将所有子块图像的直方图乘以各自的加权系数,连接得到整幅人脸图像的直方图特征;最后用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器进行识别分类。在ORL、Yale、FERET(be、bj、bf子库)人脸数据库上进行试验,该人脸识别算法分别得到了99.0%、98.7%、87.5%、93.0%、88.5%的识别率,正确识别率较高,算法对其他纹理分类、目标识别也具有一定的参考价值。     

基于量子粒子群的人脸特征融合识别算法

人脸识别是机器视觉、模式识别等领域的研究热点,具有重大的科学意义和广阔的应用前景.为了提高人脸识别率,提出了基于量子粒子群(QPSO)的人脸特征融合识别算法.首先,采用快速主成分分析、奇异值分解和multi-block局部二进制模式3种特征提取方法,分别提取人脸主成分特征、奇异值特征和LBP直方图统计特征;其次,利用QPSO对提取的特征进行加权处理;最后,采用支持向量机(SVM)对人脸进行识别.在Feret和AR人脸数据集上进行实验,结果表明提出的方法具有较高的识别率和鲁棒性.     

DCT和LBP特征融合的人脸识别

提出一种特征融合的人脸识别新方法.该方法将人脸图像中少量的低频离散余弦变换(DCT)系数用作人脸的频域特征;把人脸图像规则地分成多个子块,计算每个子块的局部二值图(LBP)编码直方图.这些子块的LBP直方图连接成一个空域全局直方图,作为人脸的描述向量.这个描述向量经过PCA降维后作为人脸的LBP特征.DCT特征和LBP特征分别归一化,然后进行特征融合.在ORL人脸库上的实验显示了所提方法比单独采用DCT或LBP特征的人脸识别有较好的性能改善.     

CLAHE融合低频DCT系数重变换的人脸识别算法

针对人脸识别中由于伪装(如围巾、太阳镜和头发)或其他物体引起的面部遮挡而严重影响识别率的问题,提出了CLAHE融合低频DCT系数重变换的人脸识别算法。首先将图像划分成多个互不重叠的局部小块,使用受限直方图均衡化对局部子块进行局部对比拉伸以实现去噪;然后,通过缩减适当数目的低频DCT系数来消除人脸图像中的光照变化;最后,利用核主成分分析进行特征提取,最近邻分类器完成最终的人脸识别。在扩展Yale B、FRGC V2.0及一个户外人脸数据库上的实验验证了所提算法的有效性及鲁棒性。实验结果表明,相比几种线性表示算法,本文算法在处理鲁棒人脸识别时取得了更高的识别率。     

基于局部特征和集成学习的鲁棒彩色人脸识别算法

为了充分利用人脸图像的局部信息、改善现有基于整体特征的彩色人脸识别算法的识别率,提出了一种基于局部特征和集成学习分类器的鲁棒彩色人脸识别算法.在特征提取阶段,使用自适应四元数pseudo-Zernike矩(AQPZMs)来描述图像子块的特征.对于具有较大熵的图像子块使用较高阶次的四元数pseudo-Zernike矩(QPZMs)提取特征,反之则使用较低阶次的QPZM s.在匹配识别阶段,使用集成学习分类器进行判别.针对不同彩色人脸图像库的测试结果表明,当人脸图像受到光照、表情等因素影响时,与采用QPZMs或者四元数二维主成分分析(Q2DPCA)进行整体特征提取的识别算法相比,所提算法的识别率更高.     

仿生算法与主成分分析相融合的人脸识别方法

基于人脸特征提取问题可以转化为组合优化问题这一思路,提出了仿生算法与主成分分析相融合的人脸识别算法.该方法先通过主成分分析方法得到人脸特征子空间;然后在已有特征的基础上,分别通过遗传算法与离散粒子群算法进一步提取出可使识别正确率达到最高的人脸图像特征.在ORL人脸库上的实验结果表明:与传统的主成分分析相比,该方法不仅能进一步降低特征子空间的维数,从而提高识别速度,而且能获得更高的识别率.     

基于LBP与CS-LDP自适应特征融合的人脸识别

为了提取更丰富的人脸纹理特征以提高人脸识别率,提出了局部二值模式LBP(Local Binary Pattern)与中心对称局部微分模式CS-LDP(Center-Symmetric Local Derivative Pattern)自适应特征融合算法。识别过程中首先用LBP算法对原始图像进行特征提取,然后用二阶微分CSLDP算法对图像进行特征提取,并将LBP与CS-LDP的特征向量融合得到最终的模板向量,通过直方图交叉距离计算模板向量的相似度。结果表明:LBP提取图像的一阶微分特征,而CS-LDP提取图像的二阶微分特征,融合两种特征获得更丰富的图像纹理信息。该方法在ORL、YaleB和FERET人脸库中的人脸识别率均达到了90%以上,为人脸识别技术提供了一种切实可行方案。     

基于粗糙集的人脸识别改进方法

人脸识别因其高效、安全和非接触性的特点,在公共信息安全领域得到了广泛应用.针对传统主元分析方法(PCA)和随机主元分析法(Random PCA)在实际应用中存在抗干扰能力差、识别率不高以及2种方法特征融合后计算复杂的问题,提出了一种基于随机主成分分析+粗糙集(Random PCA+rough set)的人脸识别方法.该方法用PCA提取人脸的全局特征,用Random PCA提取人脸图像的局部特征,再将这2种特征通过串联的方式构建特征子空间.在特征子空间里用粗糙集去提取最具区分度的特征,从而有效减少了分类时的计算复杂度并提高了识别率.实验结果表明:该方法较传统PCA方法的识别率和识别时间分别提高了7.09%和6.06%.     

基于不同分块多特征优化融合的人脸识别研究

针对光照、姿态、表情等复杂情形下人脸识别率较低的问题,提出基于不同分块多特征优化融合的人脸识别方法.首先考虑了局部二值模式、局部相位量化特征和小波变换特征.进一步,考虑单一分块算法会使分割线周边信息不能完整提取,从而丢失对人脸识别的有用特征,提出了人脸灰度图像多重分块的方法.最后,采用遗传算法对不同分块多特征进行权值寻优,得到最优权值.在大规模人脸数据集FRGC2.0数据库上进行实验四验证,验证率达到95.31%(FAR0.1%),首选识别率为99.06%,相比于前期文献,该算法能多方位提取人脸特征信息,提高人脸识别率,且所用特征较少.     

基于HOG/PCA/SVM的跨年龄人脸识别算法

为了实现跨年龄的人脸识别,通过梯度幅值和梯度方向这2个重要的图像特征测量图像相似度,建立了一种方向梯度直方图 (HOG)、主成分分析 (PCA)和支持向量机（SVM）相结合的人脸识别算法.首先对从FG-NET数据库中选取的人脸图像作预处理,然后用HOG算法提取特征值,用PCA方法降维特征值,最后将样本输入到SVM中进行训练,人脸识别匹配度最高可达90.91%.实验结果验证了算法的有效性.     

改进PCA-LDA的人脸识别算法研究

针对主成分分析(PCA)未充分利用样本类别信息及线性鉴别(LDA)在小样本时识别率低的问题,提出了一种基于PCA和LDA相融合的人脸识别算法。该算法首先将输入人脸图像进行几何位置规范化和灰度分布均衡化预处理;然后利用PCA算法将人脸训练图像投影到低秩特征子空间,利用LDA算法计算类间离散度大、类内离散度小的特征子空间,从而获得PCA-LDA的人脸融合特征空间;最后将训练样本、测试样本投影至融合的特征空间,并利用最近邻准则实现对测试样本的识别。实验结果表明,该算法能够有效融合PCA和LDA的优势,提高系统识别的鲁棒性和效率。     

基于非线性特征和线性映射的多视角低分辨人脸识别算法

针对分辨率变化、视角变化和认证集单样本等实际条件下的人脸识别问题,提出了一种基于回归的人脸识别算法。该算法采用核主成分分析法（kernel principal component analysis）分别提取侧面低分辨率和正面高分辨率人脸特征,利用 Procrus-tes 分析建立每一种侧面视角低分辨率 KPCA 特征和正面高分辨率 KPCA 特征间的映射关系,从而获得对应的回归模型。根据这些回归模型,即可得到测试侧面低分辨率人脸对应的正面高分辨率 KPCA 特征,并通过最近邻分类器进行识别。在标准图库上的实验表明,与基于线性模型的人脸识别对比算法相比,本文所提算法识别率提高了4％至36％,而在线测试时间仅比最快的对比算法多1．087 ms。     

基于混合Gauss模型的鲁棒性人脸识别算法

针对人脸图像受表情、光照、角度变化等因素影响,传统算法难以获得较理想的人脸识别结果问题,提出一种基于混合Gauss模型的鲁棒人脸识别算法.先将每副图像划分成子块,提取其方向梯度直方图特征,并加入子块相应的空间位置信息产生人脸图像的局部特征向量;再采用全部图像的局部特征向量训练混合Gauss模型生成人脸特征向量;最后采用最小二乘支持向量机建立人脸识别分类器,实现人脸匹配与识别.采用ORL,Yale和CIGIT人脸库进行仿真对比测试,仿真结果表明,该算法的人脸识别率高于其他人脸识别算法,对光照、角度、表情等有较强的鲁棒性,且可以获得更快的人脸识别速度.     

基于特征联合和支持向量机的人脸识别

在兼顾实时性的情况下,为了进一步提高人脸识别的识别率,本文提出一种基于特征联合和支持向量机的人脸识别方法。首先,提取人脸样本的梯度方向直方图特征和局部二值模式特征,并将这两种特征进行联合形成样本的联合特征。其次,使用主成分分析法对样本联合特征进行降维得到样本的低维联合特征。最后,利用训练样本的低维联合特征训练支持向量机得到一个人脸识别器,并利用该人脸识别器对测试样本进行识别。基于ORL人脸库的实验结果表明,与现有方法相比,本文方法在取得较高识别率的同时也取得了较好的实时性。     

基于LBP和Gabor混合特征的近红外人脸识别

综合局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)和Gabor·函数特征的优点,并结合余弦相似度和主元分析(Principal ComponentAnalysis,PCA)方法,提出特征混合的人脸识别算法并研究4种不同的LBP和Gabor特征混合的方法.在871人的近红外人脸图像库上的实验表明,基于LBP和Gabor混合特征的人脸识别方法能获得较高的人脸识别正确率和较低的误识率.     

基于邻域相关度和LBP算子的人脸图像识别

针对传统局部二值模式(local binary pattern,LBP)算子提取的图像纹理特征不完整、不能全面刻画人脸局部特征的问题,提出一种基于邻域相关度的改进LBP算子.该算子首先计算窗口内每个像素点的邻域相关度;其次利用邻域相关度的均值和方差构造新的NC_LBP算子,进而提取图像局部直方图特征,作为人脸识别的依据;最后利用Chi平方统计法计算直方图的不相似度,并用KNN算法进行分类.仿真实验表明,改进NC_LBP算子在ORL,JAFFE和YALE人脸数据库的识别中效果较好,特征区分度明显,识别准确率较高.     

融合主动外观模型与局部二元模式的人脸识别

提出一种新的人脸识别算法.首先,利用主动外观模型(active appearance model,AAM)提取人脸五官特征点,进而获得人脸区域的全局纹理特征;然后对人脸区域中的若干个局部子块进行加权局部二元模式(local binary pattern,LBP)的特征组合;接着分别对这两类特征进行最近邻法则匹配;最后,采用基于模糊综合的原理对这两大类特征进行数据融合,给出最终识别结果.实验表明该算法的有效性,能够很好地结合人脸图像全局和局部的互补信息,识别效果优于各单一模块的分类性能.     

融合子区域局部二值模式特征与深层聚合网络的人脸识别

针对深度网络对人脸噪声敏感,且学习过程容易忽视人脸结构信息的问题,提出融合子区域局部二值模式(local binary pattern,LBP)特征和深层聚合网络的人脸识别算法。将人脸图像划分为不同子区域,并采用局部二值模式对人脸进行预处理,获取子区域人脸的LBP特征。不同子区域LBP特征输入不同的稀疏自动编码器,实现深层特征提取;然后不同稀疏自动编码器的输出特征通过全连接方式实现特征聚合,获得人脸特征向量用于分类。通过大量实验获取了最优的聚合网络模型架构和网络参数取值,改善了人脸识别效果。     

基于全局与局部特征的嵌入式人脸识别系统

基于主成分分析人脸识别算法,提出一种基于全局特征和局部特征的加权算法,并且在嵌入式(Tiny6410)上完成系统的设计与实现.利用主成分分析提取人脸全局特征,根据特征值贡献率获取降维后的人脸子空间,采用欧氏距离匹配测试样本;用人眼检测算法、鼻子检测算法等提取每个样本的左眼、右眼、鼻子、嘴,分别建立样本集,采用主成分分析;分别计算全局和局部特征的离散度,根据离散度进行自动加权算法,给出最终的人脸识别结果.实验表明,该系统具有一定的稳定性,识别效果优于单一模块的识别.     

核主成分分析网络的人脸识别方法

主成分分析网络(principal component analysis network,PCANet)是当前流行深度学习模型,在人脸识别、目标识别、纹理分类和手写体数字识别等方面有广泛应用。在PCANet方法基础上,该文提出基于核主成分分析网络(kernel principal component analysis network,KPCANet)的人脸识别方法。算法由四部分组成:主成分分析(PCA)、核主成分分析(KPCA)、二值化哈希、分块直方图。在Extended Yale B和AR两个经典人脸库上的实验结果表明,所提方法在识别性能上优于PCANet方法 ,算法对于不同光照、表情变化下的人脸有更好的识别率和鲁棒性。