基于图像重构和l_0范数稀疏表示的人脸识别算法

用现有的人脸识别方法处理人脸姿态和光照的变化仍有一定的难度,本文提出一种基于图像重构和l_0范数稀疏表示的人脸识别算法:首先,采用深度学习网络提取人脸特征;然后,根据提取的特征重构人脸图像;最后,用l_0范数快速稀疏分类的识别算法在重构图像上进行识别.基于FERET人脸数据库的实验结果表明,本算法可在姿态变化比较大的情况下保持较高的人脸识别率以及较快的识别速度.     

基于分布式压缩感知的伪装人脸识别

提出了一种基于分布式压缩感知(DCS)的算法,并应用于伪装人脸识别.该算法从一个人脸图像集中提取共同特征和独有特征,这些特征在表达原人脸集的不同类型的信息具有各自的物理意义,因此能提高人脸识别的性能,同时采用了主成分分析(PCA)法进行降维.在AR人脸数据库的实验结果显示,相比于稀疏表示算法(SRC),该算法能提高识别率和识别速度,即使在较少训练图像的情况下也能取得好的识别效果.     

基于联合动态稀疏表示方法的多图像人脸识别算法

采用联合动态稀疏表示方法构造一种新型的多图像人脸识别模型.该模型在多张人脸图像的稀疏表示矩阵上,利用动态数集得到联合动态稀疏表示矩阵,识别多图像的人脸.在多张人脸图像作为测试样本的情况下,利用多图像之间的关联性提高人脸图像识别的准确率.最后利用CMU人脸图像库对该算法进行仿真,结果表明其识别率较其他算法有很大的提高.     

Curvelet变换在人脸识别中的应用研究

针对小波只能反映信号的点奇异性,无法实现人脸图像面部轮廓和五官曲线信息的最优稀疏表示,提出了一种基于第2代Curvelet的人脸识别算法.通过对人脸图像进行第2代Curvelet变换,分解得到表征人脸基本信息的低频系数,再利用双向2维主成分分析((2D)2PCA)进行降维,并结合最近邻算法进行人脸识别.以ORL人脸数据库进行试验,结果表明:与基于小波变换的算法相比,该算法具有更高识别率和更短的识别时间.     

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.     

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。     

基于选择性注意和部分连接神经网络的人脸识别

为了克服以往人脸识别方法因特征提取带来的信息损失与不确定性因素,提出了一种应用于复杂场景中人脸识别方法,这种方法不需要进行特征提取.先对整幅图像使用选择性注意方法,在得到的显著区域中利用Adaboost算法进行人脸搜索与定位,最后将可能包含人脸区域的所有像素全部输入训练好的部分连接神经网络(Parcone)模型进行识别.整个识别过程全部自动完成,不需人工干预,也不必对图像进行预处理.通过利用MIT-CBCL人脸数据库和自建图像库进行的仿真实验表明,该人脸识别方法在复杂背景中具有较高的识别率,可适用于其他类型的目标识别.     

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.     

基于图像处理的人脸检测研究

针对人脸识别的预处理,采用图像处理技术解决了人脸检测问题。首先建立输入图像的肤色模型,然后进行开运算处理,以消除图像噪声利于后面的眼睛定位。再对二值图像做灰度投影实现人脸粗分割,定位双眼。最后对细化分割出来的人脸区域进行标准化操作,包括灰度的均衡处理和Mallat算法二维小波分解。灰度均衡把原始图像的直方图变换为均匀分布的形式,增加像素灰度值的范围。小波分解可以压缩图像,以降低算法的复杂度。每个步骤通过处理前后人脸图像的对比彰显所做步骤的意义。人脸检测的最终结果是获得64×64大小的人脸图像。此图像包含了人脸的有效信息,在此图像的基础上才能进行后续的提取特征、设计支持向量机,进而做人脸识别。     

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.     

基于正则化协同表示的鲁棒PCA人脸识别

针对人脸图像复杂环境变化,提出了一种基于正则化协同表示的鲁棒PCA人脸识别算法。算法首先通过协同表示计算重构样本与测试样本之间的残差,根据残差选取与测试样本临近的训练样本组成新的字典;然后在该字典上通过鲁棒PCA依次进行低秩误差分解,并计算误差矩阵的平滑性、稀疏性;最后联合协同表示的残差以及低秩分解中的平滑性和稀疏性构建判别准则进行人脸图像的分类识别;在ORL、AR等人脸库的实验表明:基于正则化协同表示的鲁棒PCA人脸识别算法不仅能够在复杂环境变化下取得良好的识别性能,而且保持了协同表示的优势,大大减少运行时间。     

一种动态剪枝的协同稀疏表示方法研究及应用

该文提出一种动态剪枝的协同稀疏表示方法,通过建立2种不同的训练样本筛选策略,再融合2种策略的优点及结合TPTSR框架进行图像识别,以求获得更好的分类效果.在带噪声的人脸数据集上进行对比实验,结果表明:该方法可以在人脸受到遮挡和光照变化的影响下达到更高的识别率,并具有较强的鲁棒性.     

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。     

位平面分解的人脸识别集成方法研究

研究了基于集成技术的人脸识别,主要包括集成个体分类器的生成与分类结果的融合.为了提高分类器个体间的差异性,通过位平面分解及移动窗口技术生成基分类器,然后对所分解模式的各层进行融合,以确定最后的决策,这些融合方法包括乘法规则、和规则、多数投票规则、最大值规则、最小值规则与中值规则.另外,针对ORL数据库,实验研究了不同融合方法的人脸识别的性能,并对不同的人脸识别方法的性能进行了比较.结果表明,在基于位平面分解的人脸识别集成方法中,应用和规则的融合方法,其性能也优于其他的人脸识别方法.     

基于面部表情GEM和稀疏立方矩阵的三维人脸识别方法

针对姿态和表情变化对3D人脸识别影响较大的问题,提出一种基于面部表情通用弹性模型(generic elastic models,GEM)和稀疏立方矩阵的3D人脸识别方法.利用面部表情通用弹性模型构造3D人脸数据库,3D重建模型为所有人脸姿态创建稀疏立方矩阵(sparse cubic matrix,SCM),并利用自动头部姿态估计法获得人脸图像中三元组角度的初始估计值;为每个子集估计的三元组角度选择SCM的阵列;通过稀疏表示从SCM中选择阵列与探针图像.在FERET,CMU PIE和LFW数据库上的实验验证了提出方法的有效性.与几种优秀3D人脸识别方法相比,提出的方法识别率更高,当姿态变化角度较大时尤为明显.此外,对于480×640图像,LFW数据库上,预处理、人脸检测和分类的总平均处理时间仅为89.4 ms.     

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。     

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.     

基于局部正脸合成和两阶段表示的三阶段人脸识别算法

基于两阶段表示的人脸识别算法（TPTSR）识别率高,并且对遮挡、噪声等干扰鲁棒,但是当人脸姿态有较大变化时,TPTSR算法的识别率会明显下降.针对这一问题,提出基于局部正脸合成和TPTSR的三阶段人脸识别算法:第一个阶段,正脸合成阶段,利用提出的正脸合成算法和视点库,将偏转角度较大的测试样本合成相应的正脸,作为新的测试样本;第二个阶段,样本筛选阶段,选择出对最新的测试样本最具表示能力的M个训练样本;第三个阶段,决策识别阶段,用这M个训练样本做人脸识别.通过与经典算法的对比实验证明,提出的3PTSR人脸识别算法能有效解决多姿态人脸识别问题.      

基于MBC和POEM特征的人脸识别方法

针对人脸识别中单一特征难以取得理想效果的问题,提出了基于MBC和POEM特征融合的人脸识别方法.首先,在归一化的人脸图像上提取MBC编码图和POEM编码图,在每个编码图块上生成特征向量,应用线性判别分析对特征向量进行低维映射,并对其进行赋权相加得到最终相似度.所提算法在FERET的Dup1,Dup2,Fb和Fc 4个测试库上取得了较高的识别率,分别为93.77%,90.60%,99.58%和99.49%;在误识率为0.1%的条件下,在4个测试库上的认证率分别为95.70%,92.31%,99.75%和100%,进一步验证了该方法的有效性.