基于弹性模板和K近邻结合的表情识别算法

视频流中检测到的关键帧图像包含了足够的表情信息,为了将这些表情信息进行分类和识别,文章提出了一种新的弹性模板匹配算法,它首先针对经Gabor小波变换后的表情模板,运用模板图像中表情关键点的检测算法,根据表情关键点的特征信息,构造表情弹性图,通过改变表情模板弹性图中关键点的位置,将表情模板与被测表情弹性图进行非刚性匹配,进而得到两者之间的相似程度,最后通过改进的K-近邻分类策略,实现被测图像表情的有效分类与识别.     

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。     

新生儿疼痛面部表情的特征提取

针对新生儿的疼痛表情识别,提出了将Gobor小渡变换与改进的KDA相结合的特征提取方法.首先时新生儿面部图像进行Gabor变换,然后针对变换后的Gabor特征,用一种改进的核鉴别分析方法对它进行二次特征提取.该方法从根本上解决了表情识别中因小样本问题而引起的核类内离散度矩阵(kernel within-class scatter matrix)奇异性的问题.最后,对提取的特征用支持向量机进行了疼痛表情的分类识别.实验结果表明,此表情特征提取方法能够显著改善表情识别系统的性能.     

基于SKLLE和SVM 的人脸表情识别

为有效提取人脸表情图像特征并降低特征向量维数,该文提出一种基于监督核局部线性嵌入(Supervised Kernel Locally Linear Embedding,SKLLE)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的降维和分类方法.利用人脸表情图像数据本身的非线性流形结构信息和标签信息实现维数约简,提取低维嵌入特征用于人脸表情识别,采用支持向量机代替传统的K近邻分类器.基于JAFFE人脸表情图像库和Cohn-Kanade人脸表情数据库的实验结果表明,该方法可以很好地实现维数约简,达到较高的识别率,有效地提高了人脸表情识别的性能.     

基于卷积网络与特征脸的面部表情聚类

相比于人脸识别，表情识别是更细粒度的图像分类，不同表情之间的差异非常细微，一般的聚类算法难以处理面部表情数据的分类问题。本文提出了一种基于卷积神经网络的Expression-EigenFace特征聚类算法，对数据集样本进行预处理，通过人脸检测和定位技术，将人脸分割重组形成情绪特征脸；将处理后的特征脸送入预训练好的卷积网络进行提取特征；通过聚类算法对所提取的特征进行聚类，完成人脸面部表情聚类的过程。实验结果表明：相比没有经过任何处理的表情图像聚类，本文方法在调整兰德系数(adjusted rand index, ARI)、调整互信息(adjusted mutual information, AMI)和标准化互信息(normalized mutual information, NMI)这几个聚类评估指标上都有大幅提升，证明了所提出的特征脸聚类算法的有效性。     

基于小波变换和模糊c-均值聚类的图像边缘检测

提出一种结合小波变换和模糊聚类技术对图像边缘进行检测的新算法．首先,对图像进行小波变换。并将相邻尺度小波系数相乘以增强边缘和去除噪声,然后利用模板得到四个方向的小波模梯度值,并以其作为特征作成待分类点集,最后,采用模式识别中的模糊c-均值聚类技术进行自动分类,实现边缘检测．实验结果表明,该算法具有较好的边缘检测和抑制噪声的能力。     

基于Gabor变换的雷达图像滤波及无监督分割

提出了一种基于Gabor小波变换的多尺度、多方向的SAR图像去除斑点噪声及纹理分割算法．根据SAR图像的特点设计一组Gabor滤波器，对SAR图像进行二维Gabor变换，得到一组滤波后多分辨率、多方向的图像．通过对滤波后的图像分别进行非线性变换，再用非相干均值平滑滤出斑点噪声，并计算每个像素在选定窗口内的能量，以此检测出纹理特征，用均方误差聚类方法得到分割的图像．给出对SAR图像进行纹理分割的满意实验结果，对照试验表明，该方法优于空间灰度共现矩阵方法．     

NMF在人脸表情识别中的应用

文章将NMF分解用于提取人脸表情子空间特征,并进行人脸表情识别。将人脸图像在特征脸空间上投影,得到的投影系数作为识别人脸表情的特征向量,采用K近邻分类器进行人脸表情识别。     

Gabor原子网络法在雷达目标高分辨距离像识别中的应用

针对飞机目标的分类问题 ,介绍了一种称为 Gabor原子网络的高分辨雷达目标距离像识别算法。 Gabor原子网络的输入层采用 Gabor原子变换作为预处理单元 ,完成对特征的提取。Gabor原子网络的隐层和输出层组成一个多层前馈网络 ,采用改进的反向传播算法对权值进行调整。文中同时给出了网络在训练过程中自动调整 Gabor原子节点的特征参数的算法。对 3种缩比模型飞机的微波暗室转台数据进行了分类 ,结果表明三维空间内的 Gabor原子网络方法比一维空间内的原始距离像或 Fourier幅度方法和二维空间内的 Gabor变换或小波变换方法更适合高分辨雷达目标距离像的识别     

结合领域知识和多特征表示的唐卡破损区域分割算法

针对佛像类唐卡中出现的一致性破损区域的分割进行研究。首先对头光区域投影,利用一维函数对称性检测方法得到图像的对称轴,提出基于对称轴的分块分割方法得到初始分割结果;然后利用Gabor变换提取纹理特征,结合Lab空间颜色特征,构造多尺度多特征集合,最后采用K最近邻分类算法(K-Nearest Neighbor,KNN)得到一致性破损区域的模板。研究结果表明:该方法对于具有对称性的佛像类破损唐卡图像中出现的一致性破损区域的分割效果良好。     

基于3D梯度投影描述的微表情捕捉与识别

以3D梯度描述为依据,提出了一种基于3D梯度投影描述捕捉微表情关键帧的方法.首先,通过对视频流中面部特征区域的投影梯度方向直方图的直观描述来分析面部表情动作趋势,进而通过直方图的峰值区域捕捉微表情所在的关键帧;然后,运用多尺度多方向的Gabor滤波器组提取微表情特征区域的Gabor图谱,并引入局部二值模式进行特征降维;最后,通过基于梯度量级加权的最近邻算法进行微表情的识别与分类.实验结果表明:该方法摆脱了传统视频流表情分析系统对于动态图像序列进行逐帧检测识别的不足,较为有效地实现了图像序列中微表情关键帧的捕捉与识别,提高了系统的实时性与准确性,基本满足微表情对于系统强实时性的需求.     

改进的基于模糊C-均值聚类的图像分割算法

目前的FCM类型的算法聚类数目的确定需要聚类原形参数的先验知识,否则算法就会产生误导.为了提高图像分割算法的抗噪性能,用K均值聚类算法简单、快速的优点对模糊C均值聚类算法进行改进.结合图像的邻域信息,对图像的直方图作均衡化处理,改善图像质量,通过自适应滤波,降低噪声对分割效果的影响.先用K均值聚类算法对图像进行分割,快速的获得较为准确的聚类中心和初次分割图像,避免了FCM算法中初始聚类中心选择不当造成的死点问题.用邻域灰度均值信息代替传统模糊C均值聚类算法中的灰度信息,对K均值聚类得到的图像作二次分割.该方法能更好的抑制噪声的干扰,提高了聚类算法的分割精确度.     

应用Gabor纹理特征的水管内壁图像分类

Gabor滤波器在图像分析和机器视觉方面得到广泛应用.将Gabor滤波用于识别地下水管内壁图像,对管壁损坏程度进行分类.针对Gabor函数之间的非正交性,优化参数,尽量减少滤波输出数据中的冗余信息,使用一组不同频率响应和角度特性的Gabor滤波器获取图像块纹理信息,并用主分量分析(principal components analysis, PCA)对得到的高维特征向量进行降维.对提取的纹理特征进行k-均值聚类,实验结果验证了该方法的有效性.
     

基于LabVIEW 的面部表情识别系统的设计

针对传统界面表现不清晰, 编程语句繁琐的问题, 基于LabVIEW 软件设计了系统的面部表情识别界面。对面部表情识别系统设计中的关键问题进行探讨, 利用Matlab, 应用离散小波理论算法进行表情图像特征提取, 并采用弹性模版匹配算法进行情绪识别。实验结果表明, 基于LabVIEW 的面部表情识别系统, 应用LabVIEW软件简单的语句设计了清晰互动的界面, 其识别率可达到85%以上。     

基于Mutual Boost和支持向量机的表情识别

主要研究自动人脸表情识别(FER),首先使用Gabor算法提取人脸图像的特征,再针对Gabor特征维数高、冗余大及利用传统的AdaBoost算法进行特征选择时特征间仍存在较大冗余的特点,引入了基于互信息的AdaBoost算法(MutualBoost)进行特征选择,降低特征维数和减少特征间的冗余信息量。然后再以SVM分类器进行分类。本算法在JAFFE表情库上进行测试,结果验证了算法的有效性。     

一种基于模糊核聚类算法的图像分类方法

聚类分析是数据分析的一个重要方法.通过引用核函数,将核方法应用到模糊C均值(Fuzzy c-Means,FCM)算法中,优化FCM算法的目标函数,使样本点被非线性变换映射到高维特征空间进行聚类,不仅改善了聚类效果,而且增强了算法对噪声的鲁棒性.在真实样本集上进行了仿真实验,分类结果证实了该算法的有效性和普适性,因而是一种较为简单和实用的图像分类方法.     

基于核的多超球面一类支持向量机分类算法

为了降低单超球面一类支持向量机(One Class-SVMs,简称OC-SVMs)分类算法的错分率,提出了一种基于核的多超球面一类支持向量机分类算法.算法利用核空间中样本特征差异突出的特性,首先对样本在核空间进行K-均值聚类,然后使用OC-SVMs对各子类训练建立多超球面分类模型,实现分类判决.实验结果表明,算法有效地提高了分类精度.     

基于权重系数模糊C均值聚类

传统基于模糊C均值聚类图像分割算法易受复杂纹理和噪声干扰,无法准确分割图像。针对这一现象,提出一种基于权重系数模糊C均值聚类算法,并将其应用于图像分割中。算法定义权重系数矩阵,将每个像点的邻域信息引入到像点间相似性度量中,计算每个像点与聚类中心点的邻域相似程度,根据权重系数矩阵确定邻域中每个像点在邻域特征计算中所占权重,增强了算法对噪点和杂波的鲁棒性。实验结果表明,与传统模糊C均值聚类算法相比,该文算法获得更加精确的图像分割结果。     

空间加权模糊C均值聚类图像分割算法

为了提高模糊C均值聚类(FCM)算法用于图像分割时对噪声的鲁棒性,在FCM算法中引入了图像像素的邻域约束,提出一种空间加权模糊C均值聚类图像分割算法。首先根据邻域像素的模糊隶属度函数值,定义像素分类标记的局部先验概率,然后将该局部先验概率融入标准的FCM算法的目标函数中,从而提出一种空间加权模糊C均值聚类图像分割算法。仿真实验通过合成图像和真实图像验证了该算法的有效性和鲁棒性。     

基于聚类的建筑物直线特征提取算法

建筑物图像中提取直线是视觉导航、特征识别等很多应用中的关键步骤。针对建筑物图像。提出了一种新的基于聚类的直线提取算法。该算法在Canny边缘的基础上,使用一个聚类算法将边缘分类,减少了因噪声形成的小短线对直线检测的误检或漏检现象;对于每一个分类使用直线识别准则,进一步剔除图像聚类中的伪直线;最后使用改进的Hough变换（standardHoughtransform）将直线提取出来。克服了传统Hough变换执行速度慢的缺陷。实验结果表明,文章提出的算法具有较快的运算速度,较高的直线提取准确性．较低的漏检和误检情况。其性能优于传统的Hough．变换和相位编组法。