基于SVM信息融合方法的人脸表情识别

提出一种基于支持向量机(SVM)的信息融合方法进行人脸表情识别．该方法首先对 预处理后的人脸图像进行局部特征和整体特征的提取;然后用最小距离分类器、最近邻距离 分类器、最大相关分类器、径向基函数(RBF)神经网络分类器进行表情识别;最后构造一 个三阶的多项式支持向量机对多个分类器的输出进行决策融合以达到人脸表情识别的目的．     

基于SKLLE和SVM 的人脸表情识别

为有效提取人脸表情图像特征并降低特征向量维数,该文提出一种基于监督核局部线性嵌入(Supervised Kernel Locally Linear Embedding,SKLLE)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的降维和分类方法.利用人脸表情图像数据本身的非线性流形结构信息和标签信息实现维数约简,提取低维嵌入特征用于人脸表情识别,采用支持向量机代替传统的K近邻分类器.基于JAFFE人脸表情图像库和Cohn-Kanade人脸表情数据库的实验结果表明,该方法可以很好地实现维数约简,达到较高的识别率,有效地提高了人脸表情识别的性能.     

一种基于离散小波变换和支持向量机的人脸识别新方法

为提高人脸识别系统的性能，提出了一种基于离散小波变换DWT（discrete wavelet transform）特征提取和支持向量机（SVM）分类的人脸识别方法。首先，采用DWT对人脸图像进行降维和去噪，然后，对小波低频子图像进行核辨别分析（KDA）提取人脸特征，最后，结合SVM进行分类识别。基于该方法，对ORL人脸库进行分类识别，采用39个特征识别率达到98．2％。仿真结果表明，该方法明显减少了高频干扰对人脸特征的影响，增强了特征的辨别能力。而且，SVM有效地提高了分类器的分类和推广能力。     

年龄变化鲁棒的人脸确认算法研究

针对具有较大年龄差的人脸确认系统中的人脸老化问题,提出了一种基于等价局部Gabor二值模式特征的差空间人脸确认算法。首先提取人脸图像的多尺度、多方向的Gabor特征,并对上述特征进行等价LBP运算;其次将LBP图谱进行直方图化,并对直方图进行向量化和差空间运算;最后建立支持向量机(SVM)分类器得出分类结果进而实现身份认证。实验结果表明,本算法在FGnet人脸库上的正确认证率可达94.64%,且对光照与表情变化具有鲁棒性。     

参考中性表情的人脸表情识别

为充分利用视频中人脸表情与中性表情的差异,提出了一种新的对非特定人脸的表情识别方法.该方法针对低复杂度的视频表情识别应用场景,利用参考中性表情的特征点偏移角表征被测表情的变化信息,同时利用二维主成分分析(2DPCA)法提取被测表情帧的二维主成分特征,从而综合使用表情的动态和静态特征,并使用支持向量机分类器进行表情分类识别.在JAFFE人脸表情库上的实验结果表明,相对于仅使用2DPCA的静态图像表情识别方法,文中所提方法的人脸表情识别准确率平均提高7%.     

基于非负矩阵分解的面部表情识别研究

提出了一种基于非负矩阵分解与支持向量机相结合的面部表情识别方法。使用直方图均衡化等方法对人脸图像进行预处理,使用非负矩阵分解算法进行表情特征提取,采用支持向量机对面部表情进行分类。以Matlab为仿真工具,在日本女性人脸表情数据库上测试。取得了66.19％的识别率。     

基于不变矩和支持向量机理论的船舰目标识别

基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)理论和不变矩(Invariant Moments)理论,提出一种船舰目标识别方法。首先,对图像进行预处理,将彩色图像转化为灰度图像;然后利用Hu不变矩来提取图像的七个不变矩特征;最后,选用支持向量机作为分类器,并将计算出的图像的七个矩特征作为支持向量机的输入对支持向量机进行训练和测试。实验证明,将不变矩特征提取方法与SVM相结合用于模式识别,可以得到很高的分类效率和准确率。     

基于小波变换和回归分析的人脸识别

利用小波变换对训练图像和待识别图像进行小波分解,提取低频分量,通过行扫描转化为列向量,作为特征向量;在此基础上,提出利用多元线性回归分析方法,利用最小二乘法获得训练特征与待识别特征之间的线性模型,经由残差分析确定待识别样本的类别．利用ORL人脸库,与支持向量机(SVM)分类器和K-最近邻分类器(KNN)进行了对比实验,实验结果表明本文算法识别精度跟SVM相当,优于KNN．     

基于主元分析与支持向量机的人脸识别方法

基于支持向量机（SVM）在处理小样本，高维数及泛化性能等强方面的优势，提出了一种基于主元分析（PCA）与SVM的人脸识别方法，利用PCA方法对人脸图像进行特征提取，再利用SVM与最近邻分类器相结合的策略对特征向量进行分类识别，剑桥ORL的人极数据库的仿真结构验证了本算法是有效的。     

基于支持向量机的车型分类的设计

基于支持向量机的车型分类的设计思路是通过视频采集获得车辆图像,对车辆图像进行图像预处理和特征提取后,得到分类器所需数据特征,而后采用支持向量机和二元决策树对车型分类。采用三个支持向量机的分类器和二元决策树相结合对特征数据进行分类识别,最终实现了车型分类。通过利用Libsvm(SVM模式识别与回归的软件)进行实验,取得了较好的分类效果。     

基于小波变换和改进PCA的人脸特征提取算法

针对在人脸图像高维数据降维时单纯使用主成分分析(PCA)算法的提取精度和速度受限问题,  提出一种基于小波变换和改进PCA的混合特征提取算法. 该方法首先对人脸图像进行小波分解, 选取低频分量对人脸图像进行特征提取;然后利用改进的PCA算法进行主成分提取, 获得代表人脸特征的特征向量; 最后将该算法应用于Olivetti Faces人脸库数据集的图像分类. 实验结果表明, 经过该混合算法处理后的图像特征数据, 由卷积神经网络(CNN)算法分类识别时准确率提升10%, 识别速度提高约37%.     

彩色分量流形特征融合的人脸识别

对人脸图像RGB彩色空间三分量的非线性流形嵌入进行了分析,提出一种结合了流形学习技术和图像彩色信息的人脸识别方法。 该方法对人脸图像的彩色三分量分别采用局部线性嵌入（LLE）方法进行特征提取,提取的特征进行归一化处理和特征融合,采用线性判别分析（LDA）增加分类判别性,最后采用k最近邻法（kNN）进行分类。 该方法中提取的特征,能够保持人脸图像数据的非线性结构,同时利用了人脸图像的彩色信息。 对比实验结果表明,利用了彩色信息的三分量流形学习特征融合方法,比Fisherface特征灰度图像和单个彩色分量的人脸识别性能有所改善。      

基于多方向Gabor特征图稀疏表示的鲁棒人脸识别方法

为提高对光照、表情、姿态等可变因素的鲁棒性,提出一种基于多方向Gabor特征图稀疏表示的人脸识别方法.对人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换,然后将同一方向不同尺度的Gabor特征进行融合得到多方向特征图,再对每个方向的融合特征图提取Gist特征并赋予自适应权重,接着将所有方向特征图的自适应加权Gist特征串联构成人脸图像特征向量,最后利用稀疏表示分类方法实现人脸识别.实验结果表明,本文算法在Yale、ORL和Extended Yale B人脸数据库上的平均识别率分别达到99.8%、99.7%和100.0%.      

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DT-CWT和SVM的人脸图像集成分类方法

利用二元树复小波变换对人脸图像进行5尺度小波分解,并提取每一尺度下6个方向高频子图小波系数模的均值和标准方差组成60维的特征向量表征人脸,然后采用支持向量机的一对一分类算法对ORL人脸图像库进行分类实验,结果表明二元树复小波变换和支持向量机的集成方法能有效提高人脸图像的分类精度.     

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.     

人脸检测与识别

人脸是人主要的身份特征之一,人脸识别在信息管理、身份验证、视频监控、机器视觉等领域有着重要的实用价值.本文以中央民族大学信息工程学院本科生人脸数据库为背景,从应用的角度出发,开发了基于人脸识别的学生身份确认系统.整个系统主要分为图像预处理、人脸检测和人脸识别三个部分.图像预处理包括图像大小归一和图像灰度均衡;人脸检测采用Harr分类器;利用PCA（主成分分析）获得投影矩阵和维数适中的能够表征人脸的特征向量;基于最近邻原则,进行人脸匹配.系统测试结果表明,该系统能够完成基于人脸识别的学生身份信息查询功能.     

基于独立成分分析的人脸图像特征提取与识别

特征提取是人脸识别的关键环节之一。文章首先简述了独立成分分析（ Independent Component Analysis,ICA）的基本模型和原理,介绍了快速独立成分分析FastICA方法特征提取的一般过程。然后给出了FastICA算法中分离矩阵的并行计算算法。最后,利用ORL人脸图像数据库在Matlab环境下进行了仿真实验。实验结果表明,FastICA方法是一种有效的特征提取方法,并讨论了影响分类识别的几个因素。