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Gabor小波的特征提取技术应用

介绍人脸识别和小波技术,分析其工作原理,给出Gabor小波技术的基本特征和特征提取方法,提出了把Gabor小波技术应用于人脸识别技术中的实验步骤。     

人脸识别系统的设计与实现

随着社会信息化、网络化的发展,自动身份认证逐渐成为一种趋势,人脸识别以其特有的便利性成为当前研究的热点.在学习前人的图像处理技术基础上,综合考虑各方面条件,在算法上采用人脸识别领域中的HAAR方法对人脸进行检测,采用PCA方法进行人脸特征提取;在图像显示上采用JavaWeb开发的SSH框架对图像进行处理,将C++图像处理的便利条件和Java Web开发的友好效果结合起来.最终实现的功能是:从人脸图像库中找出与上传人脸最相似的前三个人脸图片,并显示他们的信息.     

Curvelet与子空间方法人脸识别的鲁棒性研究

曲波变换对曲线的有效表达使得它可以成功地应用于人脸识别,研究了曲波变换结合子空间方法用于人脸识别中的方向性和鲁棒性问题.针对人脸的表情变化,曲波的中高频系数获得了优于小波高频系数的性能,与曲波的中高频系数具有方向敏感性的特点相一致.针对光照变化.虽然曲波的低频受到较大影响,但中高频系数表现出与小波系数相当的性能,说明曲波在保持曲线敏感性的同时保有对光照变化的鲁棒性.     

人脸检测与识别方法研究

人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别等．分析了有关人脸检测问题的研究方法并对其进行了分类和评价,重点介绍了人脸自动识别这一领域的研究方法并对其进行了简要分析评价,最后提出了人脸图像处理领域的研究展望．     

科技奥运成果展示

新技术让奥运焰火绚丽多彩;多项新技术保证了“大脚印”的成功迈出;高科技地铁让奥运出行更加便捷;人脸识别技术成功用于奥运会开幕式;太阳能为奥运发光发热。     

ATM系统多通道自动识别及监控功能的研究与实现

针对目前银行系统中ATM自动柜员机存在的不安全因素,将生物识别技术与传统识别方法相结合,构建了基于密码、人脸、指纹和第二代身份证识别的多通道身份自动识别系统,同时安装传感器视频监控模块,以增强ATM自动柜员机的自动识别及安全监控能力。设计中以实用性、可操作性、人性化设计为主,确保ATM系统的鲁棒性和安全可靠,且该系统可随着ATM系统软件进行升级。     

人脸识别算法在监狱通道管理中的应用

针对监狱通道管理的特点, 将人脸肤色模型、 模板匹 配及主分量分析等图像处理和统计学习经典算法有效地结合, 开发了实时有效的人脸识别算法模块. 测试结果及分析表明, 该模块在特定应用中对于人脸定位与验证有一定的优越性.     

基于球面调和函数的人脸识别

根据在任意光照下朗伯凸表面的图像可以由一个低维线性子空间近似这一原理,提出了一种新的人脸识别方法．首先使用共形变换原理把训练样本图像投影到球面和圆柱面的一个区域上,然后对球面和圆柱面上的图像用多项式插值方法进行扫描和插值,得到离散函数图像表达式．接着利用球面调和函数估计球面上图像的9个低频谐波系数,对待定的阶数求范数后得到三维的向量．最后依据最近邻决策规则进行识别．实验表明与PCA方法、Fisherface方法以及SVD方法相比,该方法的识别率和对光照、姿态的鲁棒性均有明显的提高．     

一种新的线性判别准则在人脸识别中的应用

针对Fisher线性判别分析(LDA)在进行人脸识别这种小样本问题分类时常常遇到类内散度矩阵Sw奇异,而无法直接应用的问题,提出一种新的线性判别准则,即:定义一个新的准则函数,在对类内散度矩阵无奇异性要求的情况下,找到此准则函数最优的权向量.应用此判别准则和Fisher LDA方法分别在ORL人脸数据库上选取40个人的图像进行识别率的测试,Fisher LDA方法的识别率为0.95,而本文方法的识别率可以达到0.955,优于Fisher LDA方法.