基于面部曲线特征融合的三维人脸识别

针对三维人脸识别,提出了一种基于面部等测地轮廓线并结合局部特征和整体特征的人脸识别方法.首先,在人脸中提取到鼻尖点等测地距离的点组成等测地轮廓线来表征人脸面部曲面;然后,根据重采样后轮廓线上点的邻域信息提取局部特征,根据轮廓线的整体形状信息提取人脸整体特征;最后,分别利用比较局部特征和整体特征,将比较结果在决策级融合,给出最终识别结果.所提算法在FRGC(face recognition grand challenge)v2.0数据库上进行测试,测试结果表明,特征融合后的识别性能优于单一特征的识别率,且具有较好的表情鲁棒性.     

基于光照子空间的人脸识别研究

利用球面谐波模型建立的9D光照子空间进行人脸识别.用SFS方法获得人脸表面特征点深度,以特征点深度为基础,用NURBS方法重构三维人脸,并用该三维人脸的法向量计算球面谐波基图像,进行人脸识别.结果表明,以所求的球面谐波基图像为基础进行人脸识别,不仅提高了人脸表面法向量的精度,减少了运算量,而且使得人脸的识别率明显提高....     

基于特征融合的三维人脸识别

针对单一的人脸特征在识别中的局限性,将基于深度图像的全局特征和基于测地线的局部特征进行融合,以提高识别率.将三维人脸点云转换为深度图像后进行预处理,然后使用主成分分析法(PCA)找到一个低维的特征脸空间,依照最近邻法则将其与库集样本进行匹配,所得结果即为全局特征;将测试样本与模板人脸进行匹配,得到35个特征点,这些特征...     

基于稀疏表示的快速三维人脸识别方法

随着计算机技术和三维成像技术的发展,三维人脸识别因不易受光照、装扮变化的影响成为人脸识别和身份验证的新趋势,但是对于表情、姿态变化其识别率还是有待于改善,时间开销较长.本文提出基于稀疏表示原理,对人脸重要的特征鼻尖点进行提取,采用最近邻分类器进行分类识别.实验结果表明,对表情变化等具有较高的鲁棒性和识别效果,且时间开销极小,优于传统的三维人脸识别方法.     

基于贝赛尔曲面的三维人脸特征点定位方法

三维人脸识别技术中,人脸特征点的精确定位和匹配对后期的人脸识别起了极为关键的作用,为此提出了一种新的三维人脸特征点定位方法,利用矩阵特征分解求解每个特征点的基准平面,进而可用贝塞尔曲面来表达特征点附近的局部三维表面结构,对不同复杂结构的表面可用不同的精度描述,采用局部搜索和全局形状模型的约束相结合得到三维人脸特征点的精确定位.对三维人脸的特征点进行定位的实验结果证明,该方法比其他基于曲率分析的方法具有更精确的定位精度.     

基于区域改进LBP的三维人脸识别

针对三维人脸识别中的表情问题,提出一种基于区域改进局部二值模式(LBP)的三维人脸识别算法.首先将预处理后的三维点云转化为深度图并进行归一化处理;然后根据表情对人脸的影响,利用二元掩膜提取人脸的刚性、半刚性和非刚性区域;对每个局部区域,计算其改进LBP特征,并用等价模式进行表征;最后使用稀疏表示分类器(SRC)对单个局部区域进行识别实验,并使用带权重的稀疏表示分类器(W-SRC)对刚性和半刚性区域进行决策级融合,给出最终识别结果.在FRGC v2.0人脸数据库上的实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和较高的识别精度.     

结合加权相似值和相似投票的视频流人脸识别

为了提高利用Gabor特征进行人脸识别的识别率和鲁棒性,文章提出了一种新的视频流人脸识别方法.首先根据人脸不同位置特征点的识别能力不同,选取对识别贡献比较大的眉毛和眼睛部位进行特征提取;然后根据不同特征点Gabor特征的分类能力,采用加权相似值和相似性投票相结合的方法进行视频流人脸识别.实验结果表明,该方法比传统方法具...     

一种基于压缩感知的单样本人脸识别方法

针对人脸姿态、光照和表情等各方面原因引起人脸识别率不高的问题,提出了一种基于单样本特征点形变成冗余样本的压缩传感人脸识别方法.将人脸图像信号进行小波变换得到系数的稀疏表示,采用高斯随机测量矩阵进行测量得到离散人脸单样本,基于特征点形变人脸三维模型生成冗余样本,通过稀疏特征点正交匹配追踪非线性重建算法重建冗余图像进行人脸识别.仿真实验结果表明,所提出的算法相对于同类算法,时间复杂度较低、精确度较高、鲁棒性较强,且随复杂环境变化,其优势更明显.     

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.     

局部测地距离估计的增量等距特征映射算法

基于经典等距特征映射（ISOMAP）算法易受噪声干扰和邻域大小影响,采用局部测地距离估计输入数据点的初始邻域,并结合增量学习思想,提出一种基于局部测地距离估计的增量ISOMAP算法进行降维,以提高ISOMAP算法的分类能力.人脸识别试验表明,该算法识别性能优越,对噪声和几何形变具有鲁棒性.
     

基于省域路网的高速公路联网监控与人脸识别技术改进

当前人脸识别技术普遍存在识别精度低、抗干扰能力差的问题,为此,设计了基于省域路网的高速公路联网监控与人脸识别技术改进。介绍了高速公路联网监控系统设计的目的和需具备的功能。给出系统总体结构,其主要包括控制中心与外场终端设备,外场终端设备利用省域路网和控制中心设备进行通信,以此完成监控信息的采集与发布;通过透视投影成像阶段和摄像机标定阶段完成对省域路网视频的预处理,构建光照补偿模型和人脸特征检测模型,最终实现人脸识别技术的优化。实验结果表明,所设计方法相对于传统方法,就有较高的识别精度、其识别处理速度快、抗干扰能力强。     

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.     

基于形变模型的三维人脸快速重建改进算法

针对传统三维人脸重建算法效率低且难以满足实际应用的缺陷, 提出一种三维人脸重建改进算法。该算法基于ASM（Active Shape Model) 增强算法, 自动地对特定二维人脸特征区域进行准确定位, 并实现三维人脸数据库的归一化; 利用稀疏形变模型对特定正面二维人脸进行快速三维重建; 采用明暗纹理恢复算法对重建后的三维模型人脸特征区域的每个顶点法线进行约束, 并将其应用于人脸识别中。实验结果表明, 该方法可实现对特定正面二维人脸快速三维重建, 并取得较好的三维重建精度与识别率, 与经典ASM算法相比, 精度提高12.3%, 迭代次数减少6次。     

基于深度卷积神经网络与中心损失的人脸识别

传统人脸识别方法手工设计特征过程复杂、识别率较低,对于开集人脸识别通用深度学习分类模型特征判别能力较弱。针对这两方面的不足,提出了一种以分类损失与中心损失相结合作为模型训练监督信号的深度卷积神经网络。首先,利用构建的应用场景数据集优调从公共数据集获得初始化参数的深度人脸识别模型,解决训练数据过小和数据分布差异问题,同时提高模型训练速度;然后,以传统损失函数和新的中心损失作为迁移学习过程中的监督信号,使得类内聚合、类间分散,提高模型输出人脸特征的判别能力;最后,对人脸特征进行主成分分析,进一步去除冗余特征,降低特征复杂度,提高人脸识别准确率。实验结果表明,与传统人脸识别算法相比该算法可以自动进行特征提取,并且相对于通用深度学习分类模型该算法通过度量学习使特征表示更具判别力。在自建测试集和LFW、YouTube Faces标准测试集上都取得了较高的识别率。     

基于人脸识别技术的人证比对系统设计

针对复杂应用场景下人脸识别系统效率低、实时性差和证件信息运用不充分等问题,设计了基于人脸识别技术的人证比对系统.将该系统应用于多人脸视频场景中,可缩小人脸检测识别范围,提高识别速度和识别率,解决了复杂场景下人脸比对效率低的问题;采用补偿光的办法,解决了强背光对人脸图像检测及特征提取产生的影响.     

地球椭球面上另一种形式的测地坐标系的建立

提出了地球椭球面上另一种形式的测地坐标系,定义了两族互为正交的坐标曲线的参数,推导出测地平行线长度归化因子的计算公式,与习用的测地坐标系－－大地坐标系相比较,由此来表述地球椭球面上的点位,有其特有的优点,有利于在较大的局部地区中建立三维GIS可视化模型。     

基于DCT和BP神经网络集成的人脸识别

人脸识别是模式识别和图像处理领域的研究热点和难点,尽管已提出了许多方法,然而如何在变化的环境下实时、高效地识别人脸仍是一个难题.鉴于离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)有较高的压缩性能和快速算法以及集成神经网络良好的泛化能力,提出了基于DCT和神经网络集成的人脸识别方法.首先用DCT提取人脸特征矢量,然后构建集成BP(back propagation)神经网络对人脸进行分类识别.在ORL(olivertti research laboratory)人脸库上的仿真实验结果表明,提出的方法取得了较快的训练和识别速度、较高的识别率,因此该方法是一种快速高效的人脸识别方法.     

一种基于语义特征的快速人脸检索方法

运用数字图像处理技术、人脸模式识别技术与传统的数据库检索技术,融合基于文本的图像检索和基于内容的图像检索两者技术优势为一体,避开了在图像之间进行的繁琐匹配处理过程;以200人为待测样本进行检索实验,正确检索出来的为155人,完全匹配的为125人,系统的识别率为75.55％,平均检索时间小于0.1 s;实验证明,这种方法具有很强的鲁棒性,使用此方法所建立的语义人脸图像检索系统,具有快速、高效、实用的特点.