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.     

基于小波变换和独立成分分析的人脸识别

针对传统的独立成分分析算法对光照、表情、姿态等敏感的不足,提出了一种结合小波变换和独立成分分析的人脸识别方法.人脸图像首先经过小波变换后选取低频子图像进行独立成分分析,提取人脸图像特征,最后根据最近邻分类器分类.分析了样本数目、小波分解级数对平均识别率和识别时间的影响.基于ORL人脸数据库的实验结果证明了本方法在识别性能方面相对于单一方法的优越性.     

基于快速小波变换和FLD的人脸识别算法

针对快速性和识别率要求较高的人脸识别应用场合,提出了一种基于快速小波变换(FWT)和Fisher线性鉴别(FLD)的人脸识别算法.首先用Haar小波对标准人脸图像分别进行1尺度和2尺度分解,然后用Fisher线性鉴别法对原始图像、1尺度和2尺度分解图像提取特征,最后利用最近邻法对提取到的特征进行识别.利用ORL标准人脸图像库对算法进行了仿真,结果表明,此算法取得了较快的识别速度和较高的识别率.     

一种基于小波分量变换的人脸图像光照归一化算法

基于小波变换原理,提出一种基于小波分量变换的人脸图像光照归一化算法.人脸图像经过二维离散小波变换(DWT),被分解成4个子分量(LL,HL,LH,HH).将低频分量(LL)进行对数变换和分段线性变换,对高频分量(LH,HL,HH)进行Gamma变换.对所有子分量进行小波逆变换,对经小波重构后的人脸图像进行中值滤波.分别在Yale B和CMU-PIE人脸数据库中对本文算法进行光照归一化有效性试验;对比本文算法与其他22种光照归一化算法的处理时间及处理效果;进行分段线性变换和伽马变换参数比较试验及人脸识别试验.结果表明:本文算法执行速度快,处理效果好,人脸识别率高,适用于不同光照条件的人脸识别系统.     

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.     

一种自适应加权的基于Gabor滤波器的人脸识别方法

为了改善Gabor滤波器的识别性能,提出了一种自适应的基于Gabor 滤波器的特征权重选择的人脸识别方法. 首先将训练样本进行镜像变换,由镜像偶对称图像构成探测图像集,然后把每幅人脸图像采用离散余弦变化进行降维, 经过Gabor 小波变换提取人脸特征, 再自适应地计算出不同特征对识别的不同贡献并加权到鉴别特征中,最后根据最近邻分类器分类.基于ORL和Yale 人脸库上的实验结果验证了改进算法的有效性.     

一种基于DCT和KPCA的人脸识别算法

提出了一种基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform DCT)和核主成分分析(Kernel Principal Components Analysis KPCA)的人脸识别方法,首先对原始人脸进行DCT变换,选取低频系数重构人脸,然后通过KPCA提取特征,最后利用最近邻法进行分类,在ORL人脸数据库上的实验表明这样的方法能够获得比KPCA更好的识别性能。     

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。     

采用Gabor变换和双方向LDA进行人脸识别

将Gabor变换和双方向LDA(BDLDA)算法相结合,提出了一种可以解决小样本问题的人脸识别新算法.该算法把人脸图像经过 Gabor 小波变换后得到的每个输出图像都看成是独立的样本,使得每类人脸样本的样本数成倍增加.然后采用BDLDA算法来提取人脸特征,并专门设计了针对人脸特征矩阵的最近邻分类器和最小距离分类器来进行分类判决.在 ORL 人脸库和 FERET人脸库中的实验结果表明,当每类的训练样本数较少时,该算法能大幅度提高人脸识别率,甚至当每类训练样本数仅为1时,也能得到较高的性能.     

基于小波变换的Bayesian人脸识别方法

从小波变换良好的多尺度特征表达能力和Bayesian方法良好的识别能力出发,提出了一种基于小波的Bayesian人脸识别方法.首先对人脸图像进行小波分解,其次对得到的每幅低频子图进行Bayesian人脸识别,最后利用Yale人脸图像库进行了试验.实验表明,与传统的方法相比较,该方法提高了识别率,降低了运算量.     

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.     

基于小波变换特征提取和神经网络分类的人脸识别

为提高人脸图像识别率,提出一种将小波分析与神经网络相结合的人脸识别方法。用二维离散小波变换函数对人脸图像进行二维离散小波变换,提取其低频系数作为人脸特征值,用三层神经网络进行分类、识别。实验证明,和单纯的小波方法及神经网络方法进行人脸识别相比,这种方法收敛步数少、用时短、具有较高的识别率。     

基于分块2D DCT和(2D)~2PCA的人脸识别

人脸识别是生物特征识别技术中的重要研究领域,应用前景广阔.研究者们虽然提出了很多人脸识别算法,但其性能仍需进一步改进.为了提高现有人脸识别算法的识别准确率,提出了一种新的基于分块二维离散余弦变换(2DDCT)和双向二维主成分分析((2D)2PCA)的人脸识别算法.首先,将图像分块,利用2DDCT进行图像压缩,去除冗余信息,并通过逆2DDCT重建图像;其次,通过(2D)2PCA消除图像的行、列相关性,降低特征维数;最后,应用最近邻分类器进行人脸识别,在ORL人脸数据库中的实验证明了本算法的有效性.     

CLAHE融合低频DCT系数重变换的人脸识别算法

针对人脸识别中由于伪装(如围巾、太阳镜和头发)或其他物体引起的面部遮挡而严重影响识别率的问题,提出了CLAHE融合低频DCT系数重变换的人脸识别算法。首先将图像划分成多个互不重叠的局部小块,使用受限直方图均衡化对局部子块进行局部对比拉伸以实现去噪;然后,通过缩减适当数目的低频DCT系数来消除人脸图像中的光照变化;最后,利用核主成分分析进行特征提取,最近邻分类器完成最终的人脸识别。在扩展Yale B、FRGC V2.0及一个户外人脸数据库上的实验验证了所提算法的有效性及鲁棒性。实验结果表明,相比几种线性表示算法,本文算法在处理鲁棒人脸识别时取得了更高的识别率。     

一种改进的基于Gabor小波的人脸识别方法

针对人脸识别中传统的Gabor小波方法存在特征维数高、识别时间长、存储开销大的缺点,提出了一种结合奇异值分解和Gabor小波的改进方法.首先通过Gabor小波变换对人脸图像滤波得到特征图像,然后对训练集的特征图像进行奇异值分解获取基空间,将人脸图像投影到统一的基空间提取奇异值特征,再选择一定数量的奇异值构成人脸鉴别矢量,最后采用最近邻分类器进行识别.在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法在识别性能上优于单一的Gabor小波方法.     

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。     

采用二代曲波变换和反向传播神经网络的人脸识别方法

针对小波变换在人脸识别中存在识别正确率较低的问题,提出了一种基于二代曲波变换的人脸识别方法.首先将所有样本图像和测试图像通过基于"打包"的快速离散曲波变换进行分解,获得不同尺度、不同角度的曲波变换系数,再利用曲波变换分解系数中包含了人脸重要特征信息的低频系数,作为特征参数送入反向传播(BP)神经网络中进行学习训练,最后将训练好的BP神经网络用于人脸识别.经剑桥大学ORL人脸库的图像识别实验表明,所提方法的识别正确率达到95%,比Daub(2)小波基的小波变换方法的识别正确率提高了2.5%.     

曲波变换和独立分量分析的人脸识别

为了获得更高的人脸识别率,加快人脸识别速度,提出了曲波变换和独立分量分析相融合的人脸识别算法。首先采用曲波变换对人脸图像进行处理,得到尺度和方向上的曲波系数,并对曲波系数进行加权和融合,然后采用独立分量分析选择对人脸识别具有重要贡献的特征,减少冗余特征,加快人脸分类器的识别速度,最后采用最小二乘支持向量机建立人脸识别的分类器,并采用经典人脸数据库进行仿真分析。结果表明,该文算法的人脸平均识别率超过了95%,平均识别时间完全可以满足人脸在线识别要求。     

基于局部分割的快速人脸识别

针对人脸识别系统易受光照,表情与遮挡等因素的影响,提出一种基于局部分割的快速人脸识别算法。首先,建立高斯肤色模型,并融合几何特征快速实现人脸粗定位;然后,利用局部初次匹配与全局特征的方法排除背景环境对人脸检测的干扰以及减少匹配过程中的计算量,同时运用LBP算子对2D-Fr FT的幅度与相位特征的互补信息进行编码;最后,采用最近邻分类器进行分类识别。本文的方法在公共人脸图像数据库上进行仿真实验。结果表明,该算法简单、鲁棒性高、在速度与准确性方面具有良好的性能。     

基于小波低频子带的奇异值分解的图像识别

提出一种基于小波低频子带的统一特征空间奇异值分解的人脸识别方法.首先利用小波变换提取人脸图像的低频子带,然后作傅立叶变换,获得低频子带的频谱;将低频子带的频谱投影到标准脸奇异值分解的统一特征空间,投影系数作为人脸识别特征;采用L_1距离进行最小距离分类,实验结果表明,该方法比统一特征空间奇异值分解方法可获得更高的识别率.