采用自适应加权扩展LBP的单样本人脸识别

提出了一种采用自适应加权扩展LBP(AWELBP,adaptively weighted extended local binarypattern)的单样本人脸描述方法,首先对单样本的人脸图像进行多尺度分块,对子块的图像进行扩展均匀LBP算子运算,同时同步生成图像局部熵图谱(LEM,local entropy map),计算每一子块对整体人脸图像纹理描述的贡献度图谱,根据贡献度图谱对每个子块的LBP直方图进行自适应加权,最后将各子块的LBP直方图进行连接形成人脸特征。本算法在ORL、Yale、Yale B人脸库上对部分遮挡、表情变化、光照变化等环境进行测试,并与传统算法以及与多种LBP改进算法进行比较,结果表明该算法对部分遮挡、表情变化和光照等环境下单样本人脸描述具有较好的效果。     

基于局部投影信息的客户相关算法研究

在特征提取过程中,样本图像特别容易受到某些外部条件变化的干扰,如光照变化、拍摄角度以及表情姿态等,而这些变化大都依赖人脸的局部信息.为了提高算法在这些条件变化下的人脸验证效果,提出了基于局部投影信息的客户相关算法.新算法在充分利用局部保持投影和鉴别性局部保持投影的优势上,进一步结合客户相关方法,将不同类别之间的差异表示得更加清楚,得到更具有判别能力的投影向量.通过在XM2VTS数据库上进行的人脸验证实验,证明了新算法在人脸验证方面的优势.     

新闻图像中重要人物的自动检测和识别研究

针对网络新闻图像中人物的不同表情、光照、姿势等因素带来的视觉空间差异造成的人脸检测效果差的问题,提出滑动窗口自适应方法和肤色特征相融合,检测新闻图像中的人脸。针对单样本条件下的人脸识别问题,提出有监督的双向二维局部保持投影法,提取人脸特征。结合图像子特征加权方法,先将人脸图像分块,子图像的子集作为一个子特征统计权重,采用人为投票的方式进行识别。实验选取雅虎新闻图像和新华网新闻图像。结果表明,滑动窗口自适应算法在不同类别新闻图像中人脸检测率提高了3%到10%,人脸识别率在一定范围内提高了5%。     

基于Gabor小波能量子带分块的稀疏表示人脸识别

基于稀疏表示分类的人脸识别通常提取特征脸、随机脸和费歇尔脸这些整体特征,忽略了局部特征在克服光照和表情变化方面的优越性。针对以上问题,本文提出了基于Gabor小波能量子带分块的稀疏表示人脸识别算法。首先将人脸图像进行不同尺度和方向下的Gabor小波变换,对得到的每个能量子带进行分块,然后将各子块能量信息融合组成子带的特征向量,再将各能量子带特征向量融合组成增强的Gabor特征向量,最后将该特征应用于稀疏表示人脸识别。实验结果表明,该算法对于光照和表情变化具较好的的鲁棒性。     

基于不同分块多特征优化融合的人脸识别研究

针对光照、姿态、表情等复杂情形下人脸识别率较低的问题,提出基于不同分块多特征优化融合的人脸识别方法.首先考虑了局部二值模式、局部相位量化特征和小波变换特征.进一步,考虑单一分块算法会使分割线周边信息不能完整提取,从而丢失对人脸识别的有用特征,提出了人脸灰度图像多重分块的方法.最后,采用遗传算法对不同分块多特征进行权值寻优,得到最优权值.在大规模人脸数据集FRGC2.0数据库上进行实验四验证,验证率达到95.31%(FAR0.1%),首选识别率为99.06%,相比于前期文献,该算法能多方位提取人脸特征信息,提高人脸识别率,且所用特征较少.     

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.     

基于几何图像滤波的3D人脸识别算法

针对表情变化下的三维人脸识别问题,提出了一种基于几何图像滤波的特征提取方法,并根据样本图像滤波后的特征分布函数给出最优卷积滤波器的设计过程.首先,利用网格平面参数化方法,将人脸网格映射到边界为正四边形的平面区域内,经过线性插值采样得到具有三维形状的二维几何图像;然后,将整体几何图像切割成局部分块图像的集合,在每组局部分块图像构成的训练样本库中利用差分进化算法对滤波器进行优化设计;最后,利用训练得到的最优滤波器提取对应分块图像的局部特征并计算相似度,将相似度得分融合,即可得到最终识别结果.利用FRGC v2人脸数据库进行实验验证,结果表明,使用几何图像滤波能显著提高算法的精度和鲁棒性.     

基于判别分析与低秩投影的人脸识别算法

针对目前人脸识别算法的误识率高、 鲁棒性差等不足, 设计一种基于判别分析与低秩投影的人脸识别算法, 以获得更优的人脸识别结果. 首先对人脸图像进行分块, 提取每个子块的局部特征, 并判别分析提取人脸的全局特征; 然后通过低秩投影选择对人脸识别结果贡献较大的特征组成特征向量; 最后采用最小二乘支持向量机根据“一对多”的原则建立光照人脸识别的多分类器, 并对多个人脸数据库进行仿真实验. 实验结果表明, 该算法可找到最优人脸识别特征子集, 降低光照人脸的误识率, 人脸识别速度得到明显提升, 且人脸识别效果优于其他人脸识别算法.     

改进PCA-LDA的人脸识别算法研究

针对主成分分析(PCA)未充分利用样本类别信息及线性鉴别(LDA)在小样本时识别率低的问题,提出了一种基于PCA和LDA相融合的人脸识别算法。该算法首先将输入人脸图像进行几何位置规范化和灰度分布均衡化预处理;然后利用PCA算法将人脸训练图像投影到低秩特征子空间,利用LDA算法计算类间离散度大、类内离散度小的特征子空间,从而获得PCA-LDA的人脸融合特征空间;最后将训练样本、测试样本投影至融合的特征空间,并利用最近邻准则实现对测试样本的识别。实验结果表明,该算法能够有效融合PCA和LDA的优势,提高系统识别的鲁棒性和效率。     

基于子模式的二维主成分分析融合复判别分析的人脸识别

提出了一种有效的人脸表示与识别的方法。为了能有效地保持各个子块间的空间关系,该方法首先对图像进行分块,对分块后各子样本集使用二维PCA方法分别抽取图像行间信息和列间信息,然后将子块的行和列特征融合成子复数特征矩阵。再利用复二维判别分析C2DLDA方法,从子复数特征矩阵中进一步进行特征提取,最后把各子复特征矩阵拼成相应原始图像的特征矩阵。实验结果表明,该方法降低了特征的维数,减少了表情和光照等因素对人脸识别准确率的影响,获得了较好的识别性能。     

一种基于分块差图像的2DPCA人脸识别方法

用2DPCA方法对分块差图像进行特征提取,以进一步提高人脸识别的效果.首先利用2DPCA算法对原始样本进行重构,建立差图像样本空间,以减轻光照差异对人脸识别带来的干扰;然后基于新的图像样本实施分块,考虑到不同位置分块图像的局部特征差异,为获取最佳的鉴别特征,采用2DPCA方法对所有对应位置的分块差图像训练样本各自提取特征;最后根据各训练样本和测试样本在特征空间的最小距离,即每个训练样本和测试样本所有对应分块图像在各自特征空间投影距离之和的最小值,完成模式分类.仿真实验结果表明,该方法使识别效果得到了有效地改善.     

基于曲线表示的人脸表情合成

先将人脸边缘图像分割为曲线段集, 通过度量图像在曲线段两侧的局部纹理差异, 形成特征序列. 在此基础上, 比较人脸样本集出现一类特定表情前后的图像, 量化曲线段集和特征序列在此类表情运动作用下的变化, 找出其中模式, 从而在仅有某样本中性表情图像时, 根据模式合成出样本在发生某类特定表情变化后的曲线段集和特征序列. 运用该方法, 可在初始样本有限的情况下, 通过合成表情特征有效扩展样本空间, 使识别算法更好地适应表情变化.     

融合多尺度多特征的人脸识别方法

为降低光照、噪音、姿态等变化的影响,减少有效局部信息的损失,提出了使用图像的变换特征,及多尺度分块线性鉴别分析的算法.将图像进行多尺度划分,对划分后的每个子图像分别抽取其低频部分或奇异值,组合起来作为该图像的特征向量,进行线性鉴别分析.针对单一特征表示图像时的局限性,又提出了融合多尺度低频特征和多尺度奇异值特征进行人脸识别的方法.在ORL和Yale人脸库上的实验结果显示,所提出的算法识别精度明显提高,泛化能力较强.     

基于FWT-Projection-BPNN的表情识别

提出了一种基于快速小波变换一投影-BP神经网络(FWT-Project-BPNN)的人脸表情识别方法.该算法首先利用快速小波变换(FWT)对表情图像进行变换,以期在不明显损失图像信息的基础上达到压缩数据量的目的.然后分别对变换后的水平方向与垂直方向的高频数据子图做水平方向与垂直方向投影.将得到的水平与垂直向量组成该表情识别算法的特征向量,最后建立一对一的BP神经网络来进行训练.实验结果表明,该算法能够在一定条件下快速且较准确地识别出悲伤、愤怒、高兴、惊讶、恐惧、厌恶、中性7种通用样本表情.     

局部归一化的人脸光照处理方法

复杂的光照变化是影响人脸识别的一个关键问题,针对人脸图像中的光照变化问题,采用图像局部归一化处理方法对人脸进行光照处理,提取光照不变性特征,并进行对比实验研究.实验结果表明,局部归一化算法可以使图像保持正常光照条件下具有的局部统计特性,对消除光照影响有较好的作用.     

基于分块局部二元模式的鉴别特征抽取方法及人脸识别

提出了一种基于分块局部二元模式(LBP)的鉴别特征抽取方法.该方法对人脸图像进行分块,再对分块后的子图像矩阵采用LBP算子抽取LBP特征.由于LBP是利用一串二进制码表征较小图像块的局部纹理,这有助于提高人脸识别的性能.采用主分量分析(PCA)方法对由所有分块后子图像的LBP特征向量构成的新训练集进行维度缩减,最后以Fisher线性鉴别分析(LDA)对缩减后的PCA特征进行鉴别特征提取.在ORL人脸库和YALE人脸库上的实验结果表明,该方法优于传统的PCA和LDA方法.     

基于局部特征和集成学习的鲁棒彩色人脸识别算法

为了充分利用人脸图像的局部信息、改善现有基于整体特征的彩色人脸识别算法的识别率,提出了一种基于局部特征和集成学习分类器的鲁棒彩色人脸识别算法.在特征提取阶段,使用自适应四元数pseudo-Zernike矩(AQPZMs)来描述图像子块的特征.对于具有较大熵的图像子块使用较高阶次的四元数pseudo-Zernike矩(QPZMs)提取特征,反之则使用较低阶次的QPZM s.在匹配识别阶段,使用集成学习分类器进行判别.针对不同彩色人脸图像库的测试结果表明,当人脸图像受到光照、表情等因素影响时,与采用QPZMs或者四元数二维主成分分析(Q2DPCA)进行整体特征提取的识别算法相比,所提算法的识别率更高.     

分块PCA和奇异值分解相结合的人脸识别算法

针对分块PCA算法对位移、旋转等几何变化比较敏感的缺点,提出一种基于分块PCA和奇异值分解相结合的人脸识别算法。该算法分别提取分块子图像的PCA特征和奇异值特征,在此基础上得到同时包含分块PCA和奇异值信息的距离测度,利用最小距离分类器进行分类识别。在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法能够得到较高的识别率。     

基于改进LTP算子和稀疏表示的人脸表情识别

为了提高实际应用中的人脸表情识别率,本文提出了改进局部三值模式算法(ILTP),并结合稀疏表达分类器(SRC)组成新的算法应用于人脸表情识别.该算法首先利用ILTP算法对人脸表情图像进行特征提取,然后将得到的图像顶层特征数据和图像底层特征数据作为SRC的输入,从而完成人脸表情分类.基于JAFFE数据的实验结果表明:改进算法的人脸表情识别率达70.48%,具有较高的可行性.     

改进的基于DCT与局部保持投影的人脸识别方法

引入基于局部保持能力判据的特征选择算法对融合离散余弦变换(DCT)和局部保持投影的人脸识别方法进行改进.首先对人脸图像进行DCT变换,得到DCT系数,然后以不同频率DCT系数的拉普拉斯值作为局部保持能力判据对DCT系数进行选择,最后对选出的DCT系数执行局部保持投影算法提取识别特征,在ORL人脸数据库上的实验结果证明了该方法的有效性.