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。     

人脸识别应用中的Gabor核选择算法(英文)

因为Gabor特征的维数很高并且存在大量信息冗余,所以很有必要研究合适的降维算法以降低Gabor特征的维数.为了解决这个问题,提出了最优Gabor尺度和方向的选择算法.在这个算法中,把所有的样本和每一个Gabor核进行卷积,并对所有的卷积结果分别计算类内距离和类间距离.最后,通过计算类间距离和类内距离的比值选择比值最大的Gabor核就是对应的最优Gabor核.为了验证本文算法的有效性,分别在YALE、AR、FERET人脸数据库上进行实验,结果表明较大尺度和某些方向构成的Gabor核对应的特征具有较好的鉴别力.     

基于Gabor变换的表情识别系统的设计

针对Gabor特征维数和冗余度较高的缺点,对Gabor小波变换特征进行分块,提取了所有子块局部统计特征,然后使用PCA+LDA方法对这些特征进行选择,最后采用决策树分类法进行了人脸表情识别.实验结果表明:此方法在维数降低的同时,其识别性能比传统的方法更具优势.     

基于AdaBoost和遗传算法的快速人脸定位算法

针对采用AdaBoost算法构建人脸检测器时存在的特征冗余问题,提出了一种新的快速人脸定位算法.首先用AdaBoost算法选取类Haar小波特征(称作AdaHaar特征),然后用遗传算法在低维的AdaHaar特征空间进一步优选,消除冗余并得到相应的权系数,最终的人脸检测器由这些优选的弱分类器及其相应权系数线性组合而成.实验结果表明,采用文中算法训练的人脸检测器在检测正确率、检测速度及占用内存等方面的性能都得到了改善.     

人脸识别中基于互信息的特征优选

人脸识别领域中常用Gabor小波系数表示人脸特征.然而,提取的人脸Gabor特征是高维数据,不可避免存在冗余和随机噪声的干扰.为了有效利用Gabor特征进行人脸识别,提出一种新的Gabor特征选取方法.首先计算训练集上的任两张人脸图像的Gabor特征差,生成类内空阃和类外空间.用单个Gabor特征训练筒单两值分类器,以其在类内空间和类外空间的分类错误率作为判据评价该Gabor特征的分类能力.在选取分类错误低的特征的同时还要再评估候选特征与已选特征间的互信息,这样优选出具有无冗余、低误差率的特征.最后对这些优选的Gabor特征进行主成分分析和线性判别分析完成人脸识别.在CAS-PEAL大型人脸数据库上的实验结果表明,所提出的方法不但可大大降低Gabor特征的维数,而且还有效提高了识别精度.     

基于Gabor小波和支持向量机的人脸识别

提出一种将Gabor小波和支持向量机相结合的人脸识别算法。运用AdaBoost算法在复杂背景图像中快速准确地检测出人脸部分,进而用Gabor小波提取归一化人脸图像的特征。最后采用支持向量机进行人脸的分类识别。在ORL人脸库和CAS-PEAL-R1人脸库中对算法进行了测试,结果表明该算法识别率较高。     

基于Gabor小波变换与支持向量机的人脸识别

提出一种将Gabor小渡变换与支持向量机相结合的人脸识别算法。首先用Gabor小波对人脸图像进行特征提取,由于变换后的特征维数较高,所以要对变换特征进行降维。本文采用一种改进的二维主元分析方法实现。最后采用支持向量机进行人脸的分类识别。在ORL人脸库中对算法进行了测试．结果表明该算法识别率较高。     

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.     

分区域特征提取的人脸识别算法

针对人脸识别准确率易受人脸表情变化影响的问题,提出了一种分区域特征提取的人脸识别算法。首先,在预处理图像上标记出14个人脸关键点,并将人脸图像划分为表情易变区域和不变区域;然后,分别用Gabor+LBP和Gabor+分块LBP两种特征提取通道对表情不变区域和易变区域进行特征提取;最后,将所得的特征直方图级联,并进行身份验证。经FERET(face recognition technology),LFW(labled faces in the wild)及自制人脸数据库验证,文中算法准确率分别达到了99.14%,98.5%,96.52%。在FERET数据库中,该文算法准确率较DeepID和Gabor+分块LBP算法分别提高了1.88%和3.6%,F1(调和平均数)分别提高了1.8%和2.86%。实验结果表明,分区域特征提取的人脸识别算法对人脸表情变化具有很强的鲁棒性。     

基于小波变换的人脸表情特征提取

首先通过直方图均衡化处理增强图像的整体对比度,使图像的细节更加清晰.通过离散余弦变换来降低图像特征维数、去除冗余信息、保留重要的低频信息.然后利用Gabor小波变换,选取不同的尺度和方向对人脸表情特征进行提取.最后通过实验结果对比证明预处理后的图片在进行小波变换时能节省大量的运算时间.