一种基于特征区域划分的网格简化方法

目的研究对三维网格模型简化的一种方法。方法根据人脸面部特征点将人脸划分为关键特征区和非关键特征区,在不同的区域设定不同的离散曲率简化阈值,采用边折叠的方式来减少网格密度。结果该方法能有效地减少网格的数据量,同时保持人脸的特征细节。结论对三维网格模型使用基于特征区域划分的网格简化方法,降低了模型的复杂度。     

基于支持向量机的人脸识别算法

特征提取是人脸识别问题中的一个普遍问题,主要是指通过变换将图像空间中的人脸转化到人脸特征空间中,其目的是用最少的数据量表示原始图像的最多的信息.其中Fisher脸法是常用的特征提取方法,本文采用Fisher脸法和支持向量机的方法,构造了一个能够将图像数据空间的人脸映射到人脸特征空间中,并实施识别的实验系统.分析了该系统的构成与特点,并给出了实验测试结果.     

一种新的人脸特征定位及识别的方法

提出了一种基于主成分分析的人脸特征定位及识别的方法,利用剩余误差能量作为准则进行人脸特征定位,并对人脸图像提取主成分特征进行识别,经实验表明该方法能处理人脸图像变化较大的情况,具有计算量较小,定位精度高,识别率高的优点。     

基于LBP和几何混合特征的人脸识别

提出一种基于ASM几何特征和LBP局部特征的人脸识别新方法。该方法首先使用ASM算法对样本数据进行区域筛选,然后通过LBP特征与ASM特征构建融合特征对人脸进行识别。本文使用JAFFE人脸数据库和CK+数据库进行算法测试,实验结果表明本文提出的方法比单独使用ASM和LBP特征在人脸识别率上有较大的改善。     

基于AdaBoost分类器和特征脸的人脸检测与识别

本文在人脸检测与识别技术理论研究的基础上,提出了一种有效的人脸检测与识别机器学习方法.该方法采用了海尔特征级联的AdaBoost分类器进行人脸检测,使用了特征脸的主分量分析法进行人脸识别.实验结果表明该方法能较快地定位并跟踪人的脸部,然后通过比较人脸数据库能较好地识别出待检人物的身份.     

基于KCCA的特征融合方法及人耳人脸多模态识别

鉴于人耳和人脸特殊的生理位置关系,本文从非打扰识别的角度出发,提出一种基于人耳人脸的多模态生物特征识别技术。首先仅采集侧面人脸图像,然后将核方法引入到典型相关分析(CCA)中,提出基于核CCA的特征融合方法,抽取两组特征矢量的非线性典型相关特征构成有效鉴别特征矢量用于识别,并应用其提取人耳人脸的关联特征进行个体的分类识别。实验结果验证了基于KCCA特征融合方法的有效性;此外,与单一的人耳或侧面人脸特征体识别比较,基于人耳和人脸融合的多模态生物特征识别性能得到提高,这为非打扰生物特征识别提供了一条有效的途径。     

基于特征脸的人脸检测与识别

人脸识别是属于生物特征识别范畴.然而与其他识别不同的是人脸是一个动态的图像,有位置与光照的变化,并且具有相似的外貌特征,这使得人脸识别成为一个比较困难的问题.文章阐述了基于特征脸的人脸检测与识别方法.该方法本质上是主要成分分析方法,他首先构造特征脸向量,然后计算新图像和数据库中特征脸的空间距离,来决定此图像是否是一副人脸图像,如果是人脸图像,他是那一副人脸图像。     

基于广义典型相关分析融合和鲁棒概率协同表示的人脸指纹多模态识别

针对单模态生物特征识别容易受自身条件和环境变化的影响,鉴于人脸识别和指纹识别已经在生物识别系统中得到了广泛应用,提出了二者特征信息融合的多模态生物特征识别方法。该方法首先对人脸、指纹图像进行预处理,并对这两种模态均提取LBP和Gabor特征,然后将广义典型相关分析方法分别引入到人脸多特征融合和指纹多特征融合中,应用分块对角矩阵组合上述融合的人脸特征和指纹特征,最后用鲁棒概率协同表示分类器进行分类。在两个多模态数据库上的实验结果表明:与人脸或指纹单模态生物特征识别相比,基于人脸指纹的多模态生物特征识别具有更高的识别率和更好的稳定性;所提出的基于广义典型相关分析的特征融合方法优于传统的融合方法。     

基于改进Retinex与光照补偿的人脸身份识别

为解决不均匀的光照分布影响人脸身份识别的准确率问题,提出了一种无约束光照条件下的人脸身份识别方法.该方法首先基于改进的Retinex理论对人脸灰度图像进行光照预处理;然后对处理后人脸图像中鼻子周围的遮挡阴影区域进行光照补偿;最后利用主动外观模型定位人脸特征点,并选取关键特征点计算人脸身份特征,进而实现人脸身份识别.基于扩展Yale人脸数据库和CMU-PIE数据库进行实验,结果表明所提方法能有效改善人脸图像的光照情况,提高人脸身份识别率.     

一种基于局部特征的人脸识别方法

针对五官的局部特征，提出一种具体的识别方案。与传统弹性图匹配的方法相比，该方案提取的人脸局部的特征，大大降低了运算量，理论和实验都表明了该方案的可行性。在对人脸图像预处理之后，利用积分投影的方法，获取五官的位置，而后采用奇异值分解（SVD）去提取五官附近的局部特征，作为人脸的主要特征。比较了SVD和离散傅里叶变换（DFT）两种特征提取的方法，结果表明，通过SVD提取人脸的局部特征在减少计算量的基础上，能够很好保留人脸的特征，达到了较好的识别效果。