基于分块加权LBP技术的人脸识别算法

人脸识别属于生理特征识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物识别技术,是我国人工智能技术领域的首个成熟技术。LBP(Local Binary Patterns)算法,又称局部二值模式算法,是一种灰度范围内的纹理描述方式。传统LBP算子提取的特征信息只能体现局部的人脸信息,不能完整表达全部人脸信息。在基本LBP算法的基础上提出基于分块加权LBP技术的人脸识别算法,将人脸分为5×3子分块,根据人脸五官在人脸识别中的不同贡献度赋予不同的权重提取人脸信息特征。通过在ORL和YALE两种人脸数据库中训练不同样本数,比较传统LBP方法、5×3分块LBP方法和5×3分块加权LBP方法的人脸识别准确率,实验证明分块加权LBP技术在人脸识别中可以有效提高识别准确率。     

基于判别分析与低秩投影的人脸识别算法

针对目前人脸识别算法的误识率高、 鲁棒性差等不足, 设计一种基于判别分析与低秩投影的人脸识别算法, 以获得更优的人脸识别结果. 首先对人脸图像进行分块, 提取每个子块的局部特征, 并判别分析提取人脸的全局特征; 然后通过低秩投影选择对人脸识别结果贡献较大的特征组成特征向量; 最后采用最小二乘支持向量机根据“一对多”的原则建立光照人脸识别的多分类器, 并对多个人脸数据库进行仿真实验. 实验结果表明, 该算法可找到最优人脸识别特征子集, 降低光照人脸的误识率, 人脸识别速度得到明显提升, 且人脸识别效果优于其他人脸识别算法.     

基于分块加权的局部保持投影的人脸识别

为增强对姿势、表情、光照等变化的鲁棒性,提出了一种加权的分块局部保持投影人脸识别算法.算法先对样本图像分块,对分块得到的子图像利用局部保持投影算法分别提取局部特征信息,并利用k近邻点的类标信息和样本影响力函数计算各分块子图像的权重.该算法能够有效地抽取图像的局部特征,对人脸表情和光照条件变化较大的图像表现尤为突出,在AT&T和Yale人脸库上的比较实验说明了该算法的有效性.     

新闻图像中重要人物的自动检测和识别研究

针对网络新闻图像中人物的不同表情、光照、姿势等因素带来的视觉空间差异造成的人脸检测效果差的问题,提出滑动窗口自适应方法和肤色特征相融合,检测新闻图像中的人脸。针对单样本条件下的人脸识别问题,提出有监督的双向二维局部保持投影法,提取人脸特征。结合图像子特征加权方法,先将人脸图像分块,子图像的子集作为一个子特征统计权重,采用人为投票的方式进行识别。实验选取雅虎新闻图像和新华网新闻图像。结果表明,滑动窗口自适应算法在不同类别新闻图像中人脸检测率提高了3%到10%,人脸识别率在一定范围内提高了5%。     

分块PCA和奇异值分解相结合的人脸识别算法

针对分块PCA算法对位移、旋转等几何变化比较敏感的缺点,提出一种基于分块PCA和奇异值分解相结合的人脸识别算法。该算法分别提取分块子图像的PCA特征和奇异值特征,在此基础上得到同时包含分块PCA和奇异值信息的距离测度,利用最小距离分类器进行分类识别。在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法能够得到较高的识别率。     

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。     

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.     

基于LTP和局部PCA的低分辨率人脸识别算法

针对单特征提取人脸识别算法识别率较低的问题,提出一种基于多特征融合的低分辨率人脸识别算法.首先,利用局部三值模式(local ternary pattern, LTP)和局部主成分分析(principal component analysis, PCA)提取低分辨率人脸特征,将其分割成若干块并统计各子块的特征直方图;其次,融合各子块的局部主成分分析和局部三值模式的直方图并级联各个分块,作为新的人脸特征;最后,通过卡方距离度量训练集和测试集直方图的相似度,采用最近邻算法识别相似度.实验结果表明,所提算法对环境和光照变化更具鲁棒性,识别率得到有效提升.     

监督局部线性嵌入在人脸识别中的应用

为了提高人脸识别算法的识别率,提出了一种Gabor小波与监督局部线性嵌入(Supervised Locally Linear Embedding,SLLE)相结合的人脸特征提取算法。针对SLLE不能有效消除图像信息中冗余的高阶相关性,算法首先采用Gabor小波对人脸图像进行多方向、多分辨率滤波,提取图像在不同空间频率上的特征;然后采用监督的局部线性嵌入算法对该Gabor特征进行维数约简。在ORL和YALE人脸库上的实验显示,就算法有效提高了人脸识别的识别率。     

基于多尺度Retinex算法结合PCA特征加权的人脸识别方法

结合多尺度Retinex算法和PCA算法的特点,并引入权重系数,提出了一种新的人脸识别方法.首先,在人脸图像的预处理阶段,利用多尺度Retinex算法提取人脸图像光照不变分量,然后用PCA算法提取人脸光照不变量的主特征;为进一步减少光照变化对人脸识别率的影响,对提取到的主特征的前两个向量加小于1的权重系数;接着利用k近邻分类器进行人脸分类识别;最后基于CAS_PEAL_R1光照子集人脸库,在Matlab环境下进行仿真实验,实验结果表明该方法提高了人脸识别率.     

融合多尺度多特征的人脸识别方法

为降低光照、噪音、姿态等变化的影响,减少有效局部信息的损失,提出了使用图像的变换特征,及多尺度分块线性鉴别分析的算法.将图像进行多尺度划分,对划分后的每个子图像分别抽取其低频部分或奇异值,组合起来作为该图像的特征向量,进行线性鉴别分析.针对单一特征表示图像时的局限性,又提出了融合多尺度低频特征和多尺度奇异值特征进行人脸识别的方法.在ORL和Yale人脸库上的实验结果显示,所提出的算法识别精度明显提高,泛化能力较强.     

基于稀疏编码和机器学习的多姿态人脸识别算法

为改善多姿态人脸识别效果, 设计一种稀疏编码和机器学习相融合的多姿态人脸识别算法. 首先对多姿态人脸进行采集和预处理, 并提取基于稀疏编码的人脸图像特征; 然后采用主成分分析对特征进行处理, 降低多姿态人脸识别的特征维数, 提高多姿态人脸识别效率; 最后采用机器学习算法中的支持向量机建立多姿态人脸识别 分类器, 并采用标准人脸数据库和多姿态人脸数据库对算法性能进行验证. 验证结果表明, 该算法可有效提高多姿态人脸识别正确率, 大幅度减少多姿态人脸的平均识别时间, 取得了比对比算法更优的识别结果, 从而验证了该算法的优越性.     

一种基于奇异值分解的人脸识别新方法

基于奇异值向量方法进行人脸识别时,由于提取的奇异值向量特征所包含的人脸图像的有效信息少,导致人脸识别率低下。基于此提出了一种基于奇异值分解的人脸识别新方法——矩阵的秩-逼近法。利用ORL人脸数据库进行实验,并采用最近邻决策规则来进行分类识别。实验结果显示,提出的方法比基于奇异值人脸识别方法具有优越性,本算法能大大地改善识别效果。     

基于最佳鉴别特征和相关向量机的人脸识别算法

为了获得更高的人脸识别正确率,满足人脸识别的实时性,提出一种基于最佳鉴别特征和相关向量机的人脸识别算法.首先,采用小波变换对人脸图像进行降噪预处理,提取人脸的多方向、多尺度Gabor特征;然后采用核主成分分析对人脸的Gabor特征进行筛选,找到对人脸识别结果影响较大的最佳鉴别特征,有效降低特征数量,去除特征间的冗余信息;最后采用相关向量机对最佳鉴别特征向量进行学习,建立人脸识别的多分类器.选择标准人脸库与经典人脸识别算法进行对比实验,实验结果表明,该算法的人脸平均识别率得到大幅度提高,人脸平均识别时间远少于经典人脸识别算法.     

基于监督拉普拉斯特征映射算法的人脸识别

为了提高人脸识别算法的识别率,提出了一种基于局部奇异值分解(Local Singular Value Decomposition,LSVD)和监督拉普拉斯特征映射(Supervised Laplacian Eigenmap,SLE)的人脸图像识别方法。由于奇异值向量具有良好的稳定性、转置不变性等特点,首先利用局部奇异值分解方法从人脸图像中提取特征向量;然后采用监督拉普拉斯特征映射算法对已获取的人脸特征进行维数约简。在Yale和ORL人脸库上的实验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别的性能。     

基于Gabor小波能量子带分块的稀疏表示人脸识别

基于稀疏表示分类的人脸识别通常提取特征脸、随机脸和费歇尔脸这些整体特征,忽略了局部特征在克服光照和表情变化方面的优越性。针对以上问题,本文提出了基于Gabor小波能量子带分块的稀疏表示人脸识别算法。首先将人脸图像进行不同尺度和方向下的Gabor小波变换,对得到的每个能量子带进行分块,然后将各子块能量信息融合组成子带的特征向量,再将各能量子带特征向量融合组成增强的Gabor特征向量,最后将该特征应用于稀疏表示人脸识别。实验结果表明,该算法对于光照和表情变化具较好的的鲁棒性。     

基于几何图像滤波的3D人脸识别算法

针对表情变化下的三维人脸识别问题,提出了一种基于几何图像滤波的特征提取方法,并根据样本图像滤波后的特征分布函数给出最优卷积滤波器的设计过程.首先,利用网格平面参数化方法,将人脸网格映射到边界为正四边形的平面区域内,经过线性插值采样得到具有三维形状的二维几何图像;然后,将整体几何图像切割成局部分块图像的集合,在每组局部分块图像构成的训练样本库中利用差分进化算法对滤波器进行优化设计;最后,利用训练得到的最优滤波器提取对应分块图像的局部特征并计算相似度,将相似度得分融合,即可得到最终识别结果.利用FRGC v2人脸数据库进行实验验证,结果表明,使用几何图像滤波能显著提高算法的精度和鲁棒性.     

基于多分类器融合的人脸识别方法

提出了一种融合整体和局部信息进行人脸识别的新方法。首先利用DCT LDA方法提取表达人脸信息能力强的左眼、右眼和嘴巴的局部特征,利用F isherface方法和简单频谱脸方法提取人脸的整体特征,然后应用多分类器组合规则融合整体和局部特征,实验结果表明利用加法融合规则在ORL和FERET数据库上识别率分别达到98.45%和90.79%,说明了该方法的有效性,同时也表明将多分类组合应用于人脸识别是一种比较可行的思路。     

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.