基于支持向量机的人脸识别算法研究

对基于支持向量机的人脸识别算法进行了研究,并通过仿真实验验证算法的有效性.通过缩小图像的尺寸和离散余弦变换(DCT)来实现图像的预处理,应用基于类内平均脸的主成分分析(PCA)提取人脸图像的特征,应用支持向量机(SVM)实现人脸图像识别.还重点对影响人脸识别系统速度和识别准确率的相关因素进行了研究,为研究人脸识别技术的应用提供理论依据.     

基于支持向量机的人脸识别算法研究

本文基于支持向量机对人脸识别的算法进行了研究,并通过仿真实验验证算法的有效性。通过缩小图像的尺寸和离散余弦变换(DCT)来实现图像的预处理,应用基于类内平均脸的主成分分析（PCA）提取人脸图像的特征,应用支持向量机（SVM）实现人脸图像识别。本文还重点对影响人脸识别系统速度和识别准确率的相关因素进行了研究,为研究人脸识别技术的应用提供理论依据。     

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.     

部分遮挡人脸的检测技术分析

生物识别技术是计算机技术的一个新的应用领域,人脸识别成为生物识别中的一个热点问题,人脸检测是人脸识别的前期重要工作部分。现有的人脸检测算法多是针对简单背景下只有一个人验的图像进行的,对部分遮挡人脸的检测很少研究。文中提出局部遮挡人脸恢复的属性关系图方法．通过对较复杂背景下10幅图像实验（包括遮挡人脸和非遮挡人脸）,该算法对非遮挡人脸的正确检测率为98％,对遮挡人脸的准确检出率为62％。该算法对部分遮挡人脸的检测有一定的指导意义,但需要进一步的实验和提高准确检出率。     

多姿态人脸图像处理方法研究

通过对传统人脸识别系统图像处理的方法以及具体的特点进行研究，然后结合多姿态人脸识别技术的要求，提出了适合多姿态人脸识别的人脸图像处理方法。该文主要采用的是人脸图像的标准化方法、归一化处理以及由单视图生成多姿态的图像处理技术，最终形成了对多姿态人脸图像进行综合处理的技术。     

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.     

使用三维图像进行人脸识别

近年来,由于有着广泛的应用前景,人脸分析逐渐成为计算机视觉与模式识别领域的研究热点,人脸分析中包含的课题很多,如：人脸检测、人脸跟踪、人脸识别、表情分析等。本文以人脸识别作为研究重点,提出了基于三维图像的人脸识别方法。由于三维图像不能直接转换为灰度进行计算,本文使用HSL色彩空间中的HS分量进行特征提取,既降低了计算维度,又避免了将图像转换为灰度图像。然后结合PCA方法计算待测图片的HS分量到样本的距离,通过计算两个分量距离的加权和,找出到样本的最小距离达到识别的目的。本文经过试验得出当权值取0.75时,采用本文的算法能够95%以上。相比基于灰度的人脸识别方法本文提出的基于三维图像的识别算法具有更高的识别率,并且所需的训练样本也较少。随着三维图像采集设备的普及,本算法也具有推广意义。     

基于对称最大间距准则的人脸识别方法

在最大间距准则算法中引入对称性思想,提出了基于对称最大间距准则(SMMC)的人脸识别算法。该算法首先引入镜像变换,将人脸图像生成镜像图像,依据奇偶分解原理,把人脸图像分解成镜像奇、偶对称图像,然后分别对奇偶对称图像进行最大间距准则,提取所需的鉴别特征。在ORL和Yale标准人脸库上的实验结果表明,该算法通过利用镜像变换扩大了样本容量,发挥了最大间距准则算法的优点,提高了人脸识别率。     

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.     

人脸识别系统的设计与实现

随着社会信息化、网络化的发展,自动身份认证逐渐成为一种趋势,人脸识别以其特有的便利性成为当前研究的热点.在学习前人的图像处理技术基础上,综合考虑各方面条件,在算法上采用人脸识别领域中的HAAR方法对人脸进行检测,采用PCA方法进行人脸特征提取;在图像显示上采用JavaWeb开发的SSH框架对图像进行处理,将C++图像处理的便利条件和Java Web开发的友好效果结合起来.最终实现的功能是:从人脸图像库中找出与上传人脸最相似的前三个人脸图片,并显示他们的信息.     

基于人脸轮廓的人脸归一化方法

人脸识别作为生物识别技术的一种,具有无接触、安全和方便的特点.人脸识别技术广泛应用于人机交互、交易认证及安防等领域,一直是生物识别技术研究的热点.人脸检测、特征定位、人脸归一化和特征提取是人脸识别研究的重点,决定着人脸识别系统的最终性能.设计了基于人脸轮廓的人脸归一化方法,根据归一化中出现的问题,进一步提出了人眼位置与人脸轮廓结合的人脸归一化方法.实验结果表明在Yale人脸图像库上人眼位置与人脸轮廓结合的人脸归一化方法具有更高的正确率.     

用于人脸识别的人脸图像标准化算法

人脸图像的标准化，作为人脸图像预处理过程，是计算机人脸识别中很重要的一个环节。论文给出了一种改进的人脸图像标准化算法。该算法首先利用人脸图像的垂直灰度投影曲线确定脸的左右边界；接着根据人脸图像的水平灰度投影曲线来确定眼、嘴的位置；然后依据确定的眼、嘴以及脸的左右边界这些参数对图像进行剪裁和缩放；最后获得人脸的标准图像。采用ORL人脸数据库进行仿真实验，结果表明，该算法基本消除了背景、头发、服装等干扰，保留了人脸识别所需的主要信息，更利于后续的特征提取与识别，解决了常规方法不适合侧面人脸图像或者闭上双眼的人脸图像的问题，是一种有效的方法。     

基于虚拟曝光融合的光照自适应人脸图像增强方法

为了提高复杂光照条件下的人脸识别性能,提出一种基于虚拟曝光融合的光照自适应人脸图像增强方法。该方法针对检测到的人脸图像,计算其平均亮度,并与经由统计学习得到的正常光照人脸图像的亮度区间进行比较,判定其光照水平,分为低光照、高光照或正常光照,然后基于相机响应模型采用虚拟曝光融合的方法对低光照和高光照人脸图像进行光照增强处理,此过程循环迭代处理直到增强的人脸图像平均亮度达到正常水平。这种光照自适应增强后的人脸图像可作为输入无缝接入现有的人脸识别算法中,从而改善人脸识别系统性能。在Extended Yale B和CMU_PIE人脸图像数据库上的实验结果表明,该方法能有效提高复杂光照下的人脸识别率。     

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.     

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。     

一种基于快速PCA和简化PSO的带噪声人脸识别

针对传统人脸识别算法在带噪声环境下识别效率低下的问题,文中以FERET、CMU_PIE_FAC及ORL数据库的人脸图像为研究对象,提出一种基于快速PCA和简化PSO的人脸识别改进方法。通过对不同噪声环境下的人脸图像进行滤波消噪处理,并引入快速PCA算法对图像数据进行特征降维,然后利用简化PSO算法进行SVM的参数优化,构建最终的SVM分类模型,以实现人脸识别。结果表明:人脸图像受高斯或椒盐噪声污染会对识别效果产生一定的影响,利用滤波消噪处理可以从一定程度上抑制噪声干扰,与此同时,在数据降维过程中,采用快速PCA算法以计算低维度矩阵的本征值去替代高维度协方差矩阵的本征向量求解,在保证较高的图像解释程度的同时,运算速度明显加快,与传统的PCA、PSO算法结合SVM模型进行人脸识别效果相比,提出的改进算法在保证较高的人脸识别精度情况下,识别过程的计算量大大减少,具有一定的实用价值。     

基于最小二乘支持向量机的人脸识别算法

通过计算机对人脸进行分析,从而确定身份的技术统称为人脸识别,其具体内容包括图像预处理、特征选择和提取、分类。首先介绍了支持向量机和最小二乘支持向量机的基本思想和数学模型,推导了最小二乘支持向量机的算法步骤,在对人脸图像进行预处理的基础上,采用奇异值分解扩展算法提取人脸特征,然后再采用上述算法对人脸图像进行分类。通过实验可知本文中的算法可以对人脸图像进行有效分类,对解决小样本分类问题是有效的、可行的。     

Android平台人脸识别方法研究

研究直接系统编程实现人脸识别、基于组件技术的人脸识别和基于云计算的人脸识别三种算法.直接系统编程算法可实现基于肤色的人脸检测;基于组件方式应用OpenCV库可实现人脸的检测和特征比较;云计算方式可实现人脸识别、情感计算等功能.研究人员可根据设计要求选择算法,满足识别系统的需求.     

基于位平面和协作表示的人脸识别算法

为提高人脸识别的准确性和高效性,提出了一种基于位平面信息的协作表示人脸识别算法,利用8位灰度图像的8个位平面和协作表示原理进行人脸识别.采用直方图均衡算法增强图像的对比度,并将均衡后的图像分解成8个包含有不同信息的二进制位平面图像.根据各位平面图像包含的识别信息量对它们进行加权求和,构造虚拟人脸图像.最后在虚拟人脸图像数据库上采用协作表示进行识别.实验结果表明,该算法具有较高的识别率和较快的识别速度.