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。     

基于改进粒子群算法的医学图像分类研究

针对医学图像具有很高的特征维度和非常大的交叉性及相似性、极其容易造成类别归属混乱、导致医学图像多类别分类精度普遍较低的问题,首先提出了一种惯性权重自适应的粒子群算法,并以此为基础引入交叉算子提出一种混合优化算法.然后,采用中值滤波法、直方图均衡化方法对医学图像进行去噪、图像增强等预处理.最后运用改进后的混合粒子群算法集成SVM、KNN、Ada Boost分类器对医学图像进行特征分类研究.试验表明,本文算法的分类结果无论是直接特征提取,还是SIFT特征提取,相对于传统的分类器多类别分类准确率都有所提升;针对MIAS数据集,多类别分类相比于现有的分类算法有明显的精度提升.     

基于多尺度卷积神经网络的交通标志识别

针对自然场景中交通标志识别问题涉及的识别准确率和实时性改善需求,提出了一种改进的基于多尺度卷积神经网络(CNN)的交通标志识别算法.首先,通过图像增强方法比选实验,采用限制对比度自适应直方图均衡化方法作为图像预处理方法,以改善图像质量.然后,提出一种多尺度CNN模型,用于提取交通标志图像的全局特征和局部特征.进而,将组合后的多尺度特征送入全连接SoftMax分类器,实现交通标志识别.采用德国交通标志基准数据库(GTSRB)测试了所提算法的有效性,测试结果表明,算法在GTSRB基准数据集上获得98.82%的识别准确率以及每幅图像0.1ms的识别速度,本文算法具有一定的先进性.     

采用稀疏SIFT特征的车型识别方法

针对实际应用中因图像清晰度低等因素导致的车型识别误差过大的问题,提出了一种基于稀疏尺度不变转换特征(sparse scale invariant feature transform,S-SIFT)的车型识别方法。该方法用背景建模方法检测交通视频运动目标,提取目标SIFT特征;通过L1约束计算出SIFT特征的稀疏编码,并用最大池化方法降低稀疏编码维度,在线性SVM分类器中完成车型分类,弥补了背景建模方法识别误差过大、不具备车型分类功能的缺陷。经G36高速公路实际应用表明:算法对车辆场景识别率可达98%以上,车型识别准确率可达89%以上,对低清晰度、不同视角、雨雪、遮挡等场景有很好的鲁棒性;图像平均处理时间不超过40ms,可满足系统对实时性的要求,在准确率和时间效率两方面均明显优于传统的SIFT方法和HOG方法。     

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%.      

基于改进稀疏编码模型的图像分类算法

针对图像表示,提出了一种基于改进稀疏编码模型的图像分类算法.首先,提取表示图像视觉局部特征的SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 描述子;然后,利用稀疏编码方法生成基于SIFT描述子的视觉词汇库,将SIFT描述子编成稀疏向量;通过有效稀疏向量的区域融合和空间结合而获取整体的稀疏向量并用于图像表示;最后,采用随机森林多分类器对稀疏向量进行训练和测试.结果表明,与现有的算法相比,该算法的性能更佳,可以有效表示图像的特性并提高其分类的准确率.     

基于HOG-多尺度LBP特征的人脸性别识别

针对人脸性别识别中单一特征描述子对人脸信息表达的不足,提出一种方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)和多尺度局部二值模式(local binary patterns,LBP)多特征融合的人脸性别识别算法.首先,对输入图像进行裁剪和缩放得到多个分辨率的人脸图像,再分别提取LBP统计直方图并合成一个特征向量;然后,提取目标图像头肩模型的HOG特征得到HOG特征向量;最后,将LBP特征向量与HOG特征向量合成一个新的特征向量,应用支持向量机(support vector machine,SVM)进行训练.在自建的人脸库中采用10折交叉法测试该算法的准确性,准确率可达93.0%,结果表明该算法对人脸性别识别的准确率优于其他单一的特征提取算法.     

采用HOG特征和机器学习的行人检测方法

针对基于方向梯度直方图(HOG)/线性支持向量机(SVM)算法的行人检测方法中存在检测速度慢的问题,提出一种将HOG特征与Adaboost-BP模型相结合的行人检测方法.利用边缘检测技术快速检测出行人候选区域,提取出多尺度多方向的HOG特征,利用Adaboost算法训练多个反向传播神经网络用于构建强分类器,实现对测试样本图像的检测识别.结果表明:文中方法具有更高的检测率、更低的误报率和漏检率,具有较好的检测效果.     

一种基于Harris-SIFT特征点检测的LBP人脸表情识别算法

针对LBP算法在提取全局特征时不具有针对性的缺点,提出一种基于Harris-SIFT特征点检测的LBP人脸表情识别算法。该算法引入Harris得到表情图像的角点,同时运用SIFT检测算法得到图像的局部最大最小值,通过Harris算法对SIFT特征点进行过滤,得到表情图像的准确感兴趣点;设计特征点最大区域选取法和特征点周围邻域选取法,将选取的区域作为LBP特征提取的输入图像;运用SVM多分类器得到每种表情的识别率。实验表明,该算法能更有效地提取表情特征,达到较好的识别效果。     

改进的SIFT特征人脸识别方法ADSIFT

针对光照、表情、噪声等因素容易造成误识别的问题,提出一种改进的SIFT特征人脸识别方法.对每个训练图像,先提取得到SIFT特征向量集合,利用每个SIFT特征向量,并选择阈值构造一个弱分类器.利用一种基于Adaboost的算法从每个训练图像的弱分类器集合中选出一部分,确定其对应的阈值和权重,然后构造出该训练图像的相似度函数.根据相似度函数可计算出目标图像与每个训练图像的相似度,从而求出目标图像与每个类的训练图像的平均相似度,则目标图像属于平均相似度最高的类.实验表明在ORL人脸数据库上则可达到98%识别率,优于现有的方法.     

基于彩色空间多特征融合的表情识别算法研究

目前的人脸表情识别方法大多是在灰度图像上采用单一特征算子,如 Local Phase Quantization(LPQ),Local Binary Patterns(LBP),Histograms Of Oriented Gradients(HOG),Gabor等,进行分类识别,但这类方法在复杂光照条件下识别率并不理想。为取得较好的识别率,本文首次提出了基于彩色图像多特征融合的表情识别算法。该算法首先在不同彩色分量上分别提取LPQ、LBP、HOG及Gabor多种特征,然后对高维特征进行线形鉴别分析并采用最近邻法进行表情分类,最后对多特征分类结果采用Adaboost算法进行融合。本文算法在具有复杂光照条件的Multi-PIE人脸库上进行了验证,取得了88.30%的平均识别率。实验结果表明：相比于基于灰度图像的单一特征识别算法,本文提出的算法能较大幅度地提高人脸表情识别率。     

基于小数据集下BN建模的面部表情识别

针对面部表情识别过程中获得的特征样本稀少的问题,提出了一种基于小数据集下贝叶斯网络(BN)建模的面部表情识别方法。首先提取面部表情图像的几何特征和HOG特征,经特征融合和归一化等处理构成动作单元(AU)标签样本集,其次提出了用于面部表情识别的BN结构,并将定性专家经验转化为BN条件概率之间的约束集合,随后引入凸优化最大化求解完成BN模型参数的估算,最后利用联合树推理算法识别出面部表情。实验结果表明：在小数据集条件下,与支持向量机(SVM)、Adaboost和卷积神经网络(CNN)等人脸表情分类方法相比,该方法能够取得更准确的面部表情识别结果。     

基于SIFT的车标识别算法

针对车标识别过程中匹配阈值难、识别速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的特征匹配车标识别算法.利用SIFT算子对图像的视角、平移、放射、亮度、旋转等不变特性进行提取,并采用BP神经网络算法自主选取车标图像特征进行分类、匹配和识别.仿真实验结果表明,简单车标和复杂车标的识别率平均值均达90%以上,该算法识别速度较快、识别率较高,能满足实际应用的需要.     

人脸识别考勤技术研究

人脸识别考勤系统因其便捷性、准确性、易于管理性,取代打卡机成为一种新兴的考勤方式。本文提出一种人脸识别考勤系统的设计方案,包括人脸识别子系统和考勤管理子系统。人脸识别子系统从获取的视频中利用Adaboost算法检测出人脸区域,对检测出的人脸区域进行归一化、去噪等处理,对处理好的图像用HOG＋PCA＋LDA特征提取,把提取出的人脸特征向量与注册形成的人脸特征向量利用最近邻方法比对,将识别结果放入考勤数据库中。考勤管理子系统主要实现的有考勤规则的制定、对考勤数据做统计并生成报表及系统维护等功能。     

一种基于维度约减的快速人脸检测方法

针对视频监控中的高维度和复杂环境的困难,文章提出一种基于主成份分析与Adaboost的视频人脸检测算法．该方法先使用PCA方法对特征空间进行降维,并以PCA特征建立误分率最小化弱分类器,最后使用Adaboost算法提升弱分类器性能,将所有已训练的弱分类器联合成一个强分类器．实验证明,在正面人脸样本和具有复杂表情变化的人脸测试集上,该方法可以得到很好的检测结果．     

基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法

有效提取特征有利于提高后续人体动作识别的准确率。针对人体动作识别时方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)特征维数过高和相似动作不好区分的问题,提出一种基于特征优选和图像相似度的人体动作识别算法。实验对比三种降维方法主成分分析法(principal component analysis,PCA)、PCA+Pearson、PCA+Spearman处理后的动作识别率,证明PCA+Pearson相关系数的降维效果最佳。同时将全局特征八星模型与降维后的局部特征HOG特征组合在一起全面表征人体动作,并计算相邻两帧图像相似度,自适应分配一个判别周期内单帧支持向量机分类结果的统计权值,最后二次分类人体姿态识别结果。在标准数据集KTH上进行实验,该算法识别准确率为94. 5%,较其他方法有所提高,在视频人体动作识别领域有较好应用价值。     

基于HOG-CSLBP与深度学习的跨年龄人脸识别算法

针对人脸识别中识别精度低的问题,提出一种基于深度学习的跨年龄人脸识别算法.该方法创新性地将方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)和中心对称局部二值模式(Center Symmetric Local Binary Pattern,CSLBPS)组合方法用于人脸图像特征提取,获得包含结构和强度信息的图像融合特征,然后使用二叉树对特征信息进行降维,降维特征作为深度信念网络的可视层输入量,弥补深度新信念网络无法达到图像局部特征要求的缺陷.通过训练好的深度网络模型对测试样本进行学习,在深度信念网络的最顶层对特征进行分类识别.实验结果表明,该方法能高精度实现人脸识别,且与其他方法比较,该方法性能优于其他方法,说明该方法具有可行性和有效性.     

基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法

鉴于尺度不变特征变换(SIFT)结构复杂域,k-d树匹配算法对于高维特征计算量过大,对SIFT特征信息利用少并且匹配的结果有大量误差,因此提出一种基于感知哈希与尺度不变特征变换的快速拼接算法.首先,使用感知哈希算法,提取匹配图像与待匹配图像的HASH指纹,快速识别出两幅图像的相似部分;然后,计算并提取出相似区域SIFT特征点.在特征点匹配算法上,替换传统的k-d树算法,利用SIFT特征点的主方向以及坐标位置信息过滤掉不必要的特征点匹配,减少匹配耗时;最后,用加权最佳拼接缝图像融合算法消除突变,完成拼接.实验结果显示,本文算法提取的特征点数比传统算法更少,在匹配算法上减少计算量,同时还粗过滤了一部分误匹配,提高了匹配准确度,算法的耗时较传统方法有明显提升.