基于Gabor小波和PCA的人脸识别

针对人脸识别中采集到的图像由于受光照、表情变化、脸部部分遮挡等因素影响而导致识别率低的问题,将Gabor小波多尺度、多方向的滤波特性和主成分分析(PCA)的降维特性相结合,提出一种对脸部整体特征进行提取的GPCA算法.通过将该算法应用于ORL人脸库、Yale人脸库和AR人脸库中的人脸识别,证明了该方法的有效性.     

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.     

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。     

基于多尺度张量类标子空间的人脸识别算法

提出一种基于多尺度张量类标子空间的人脸特征提取算法,提高人脸识别对光照的鲁棒性,同时不破坏原始数据固有的高阶结构和数据之间的相关性。采用多尺度小波变换组建人脸三维张量样本,将三维人脸张量空间投影到低维张量子空间,对高维人脸进行降维和特征提取,应用多线性主成分类标算法对样本进行类标号,同时使用最近邻算法完成人脸识别。利用CAS-PEAL-R1东方人脸库进行评测,实验结果表明,该识别算法比经典的主成分分析、线性判别分析和多尺度Gabor识别算法具有更好的识别效果。     

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LBP和Gabor混合特征的近红外人脸识别

综合局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)和Gabor·函数特征的优点,并结合余弦相似度和主元分析(Principal ComponentAnalysis,PCA)方法,提出特征混合的人脸识别算法并研究4种不同的LBP和Gabor特征混合的方法.在871人的近红外人脸图像库上的实验表明,基于LBP和Gabor混合特征的人脸识别方法能获得较高的人脸识别正确率和较低的误识率.     

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.     

基于Gabor的伸长局部二值模式及其人脸识别应用

提出一种基于Gabor的伸长局部二值模式(elongated local binary pattern,ELBP)的人脸识别方法。该方法首先对人脸图片进行Gabor滤波,得到一组Gabor幅值图像(Gabor magnitude maps,MMPs);然后利用ELBP提取每一幅幅值图像的纹理特征,并用ELBP纹理特征的直方图特征和平均最大距离梯度幅值特征联合表示该图像纹理特征;最后,通过比较测试图片和训练集的直方图交叉距离进行识别。在YALE,YALE-B,UCD-VALID,CMU-PIE等人脸库进行测试,所提方法取得了理想的效果,证明所提方法能够有效地进行人脸识别。     

基于多方向Gabor特征图协同表示的鲁棒人脸识别

为提高基于稀疏表示分类(SRC)算法在可变光照、姿态和表情下的人脸识别性能,提出一种基于多方向Gabor特征图(MGFM)和协同表示分类(CRC)的鲁棒人脸识别方法。首先,对人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换,并融合同一方向不同尺度的Gabor特征;其次,在每个方向的融合特征图上提取Gist特征。在进行人脸识别时,可采取2种方法:1)将人脸图像所有方向的Gist特征直接串联或自适应加权后串联构成人脸全局特征向量,并使用协同表示分类器得到识别结果;2)对人脸图像每个方向的Gist特征向量分别使用协同表示分类器进行预分类,预分类时使用自适应K近邻策略确定候选类并进行评分,取总得分最高的类作为识别结果。最后,在ORL,Extended Yale B和AR等人脸数据库上开展人脸识别实验,由提出的方法分别取得99.8%,100%和99.7%的识别准确率和较快的执行速度。研究结果表明:本文方法利用多方向Gabor特征图(MGFM)建立人脸图像的特征表示能有效描述人脸局部信息,利用自适应K近邻策略改进协同表示分类算法能取得较高的识别准确率和执行效率。     

人脸识别中一种新的Gabor特征提取方法

为了有效利用Gabor特征进行人脸识别，提出一种新的Gabor特征提取方法．首先利用类别可分离性判据评价Gabor展开系数的分类能力，选择最有利于识别的Gabor展开系数构造新的Gabor特征、然后对人脸不同局部位置处采样点的分类能力进行评价，选择分类能力最强的位置提取特征点、最后就新的Gabor特征对光照和表情变化的适应性进行测试．实验结果表明，新的特征提取方法能够在小样本条件下有效提高识别率，减少特征数量，并对环境变化具有一定的适应能力．     

A robust face recognition method using multiple features fusion and linear regression

This paper presents a robust face recognition algorithm by using transform domain-based multiple feature fusion and lin- ear regression. Transform domain-based feature fusion can provide comprehensive face information for recognition, and decrease the effect of variations in illumination and pose. The holistic feature and local feature are extracted by discrete cosine transform and Gabor wavelet transform, respectively. Then the extracted holistic features and the local features are fused by weighted sum. The fused feature values are finally sent to linear regression classifier for recognition. The algorithm is evaluated on AR, ORL and Yale B face databases. Experiment results show that our proposed algo- rithm could be more robust than those single feature-based algo- rithms under pose and expression variations.     

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.     

基于面部表情和双流网络的驾驶员疲劳检测

提出了一种基于面部表情的驾驶员疲劳检测方法,该方法结合了传统特征提取和双流卷积神经网络。首先,对采集的驾驶员图片进行预处理,使用Dlib进行人脸检测以及人脸特征点定位。然后,根据人脸特征点获取人脸表情感兴趣区域以及嘴部区域,并分别提取Gabor特征和局部二值模式（local binary patterns,LBP）特征。最后,利用设计的疲劳表情识别网络对获取的两种传统特征进行信息融合以及疲劳表情识别。实验表明,提出的方法具有较高准确率,能够适应驾驶室内不同光照条件的场景,具有较强的鲁棒性。     

Multi-modal face parts fusion based on Gabor feature for face recognition

A novel face recognition method,which is a fusion of multi-modal face parts based on Gabor feature(MMP-GF),is proposed in this paper.Firsdy,the bare face image detached from the normalized imagewas convolved with a family of Gabor kernels,and then according to the face structure and the key-pointslocations,the calculated Gabor images were divided into five parts:Gabor face,Gabor eyebrow,Gaboreye,Gabor nose and Gabor mouth.After that multi-modal Gabor features were spatially partitioned intonon-overlappi...     

增强LGBP融合广义平均神经网络的鲁棒人脸识别研究

针对人脸识别中由于人脸表情、姿态、尺度等变化而影响识别效果的问题,提出一种融合增强局部Gabor二值模式和广义平均神经网络方法。首先,对归一化的人脸图像进行多方向、多尺度Gabor小波滤波,将生成的Gabor幅值模式分成多个子区域;然后,利用增强局部二值模式对每个子区域进行操作形成特征向量;最后,利用广义神经网络进行识别。在ORL、FERET及LFW上的实验利用错误接受率、错误拒绝率等错误率和时间复杂度评估方法的有效性。实验结果表明,相比其它几种较新的方法,取得了更好的识别效果。     

基于小波分析的人脸识别算法

提出一种利用小波分析提取人脸特征的方法。对人脸图像做小波分解,用网格划分其子图像,在各子块上提取统计特征,用其训练多分类支持向量机模型,最后用训练好的支持向量机进行人脸识别。选择ORL人脸库对该算法进行实验,与PCA算法的比较结果证明了该算法在识别性能方面的优越性。     

基于Gabor特征和局部二值模式融合的纹理图像识别

传统的Gabor滤波方法和局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)算法提取的纹理特征鉴别能力不足,导致纹理识别精度不够理想.为了解决上述问题,提出一种将全局Gabor特征和局部LBP特征进行融合的纹理图像识别方法.该方法利用Gabor滤波方法提取纹理图像的全局特征,利用LBP算法提取纹理图像的局部特征,然后在最近子空间分类器的框架下实现全局和局部特征的融合以及纹理图像识别.在CURe T和KTH-TIPS基准纹理库上的实验结果表明,笔者提出的方法显著超越了传统Gabor滤波方法和LBP算法的纹理识别精度.