基于改进的LLE和FSVM方法在人脸识别中的应用

针对人脸识别问题,提出了一种新的算法。该算法首先用gabor小波对人脸图像进行特征提取。然后采用LLE算法进行降维。最后用FSVM和三叉决策树相结合设计识别分类器进行人脸识别。在降维的过程中,针对高维空间相似性度量函数和自适应参数选取方法上,对LLE算法进行了改进。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高识别率。     

基于几何特征的动态人脸识别

针对当下人脸识别算法复杂、实现困难,提出了一种基于几何特征的动态人脸识别算法.该算法首先进行人脸特征的定位,以反馈形式为基础,提高其准确率.同时对数据采集功能进行了改进.对同一用户采用了不同时刻下的10张图片,减小特征定位引起的偶然误差,提高了识别速度的同时也降低了误识率.     

改进的线性判别分析算法及其在人脸识别中的应用

提出了一种改进的线性判别分析(LDA)算法,能有效地解决传统LDA算法的两个局限,即小样本问题及在多类情况下传统的Fisher准则非最优．该算法还能提高某一(几)个指定类别的分类率．这种算法的关键在于使用不损失“有判别力信息”的方法来降维,同时在传统的Fisher准则中引入加权函数,得到与分类率直接相关的改进准则．在ORL人脸数据库上的比较实验结果证实了该算法的有效性．     

基于局部约束字典学习的非线性降维人脸识别

针对现有的非线性降维(NLDR)算法复杂度高而不能很好地处理现实世界大规模数据集的问题,提出了基于局部约束字典学习的非线性降维(LCDL-NLDR)方法。首先通过一些潜在的标志点重构极小的内在流形,并将训练数据和未知数据自然地嵌入到内部流形中;然后利用局部约束字典学习(LCDL)算法在非线性流形中学习由标志点组成的紧密原子集;最后利用最近邻分类器完成人脸的识别。在扩展的YaleB及CMU PIE两大人脸数据库上的实验验证了所提方法的有效性及鲁棒性,通过与几种先进的字典学习算法比较表明,所提算法提高了嵌入质量,取得了更高的识别率,同时也大大地降低了NLDR算法的复杂度。     

基于相似性约束的面部幻象在人脸识别中的应用

为了根据低分辨率（LR）人脸图像生成高分辨率（HR）图像以提高人脸识别率,设计了四个相似性约束函数,提出了基于相似性约束的面部幻象方法。首先利用LR-LR约束计算出输入的LR人脸图像与训练集中各LR人脸图像之间的相似性;然后利用LR-HR约束描述输入的LR人脸图像与HR训练图像之间的局部结构相似性,同时增强相邻幻象图像块之间的平滑约束;最后利用空间相似性约束减少远离幻象图像块的那些图像块的影响。在FERET、Yale及ORL三大通用人脸数据库上的实验结果表明,相比其它几种较为先进的面部幻想生成方法,所提方法得到的幻想图像分辨率更高,此外,所提方法得到了更高的识别率。     

局部模式纹理描述符在光照变化的人脸识别中的应用

针对光照变化的人脸识别系统识别率偏低的问题,提出了基于局部模式纹理描述符的人脸识别方法,通过提取出局部模式对光照改变不敏感的纹理特性,采用距离转换度量(Distance Conversion Metrics, DCM)和K均值(K-Mean)算法,有效地提高了人脸识别的识别率。所提方法的有效性分别在ATR-Jaffe及Yale两大人脸库上得到了验证,实验结果表明,与其它最先进的几种方法相比,所提方法在处理非限制条件下的人脸识别问题上取得了更好的识别效果。     

基于小波变换和小波神经网络的3D遮挡人脸识别方法

提出一种基于小波变换和小波神经网络的3D遮挡人脸识别方法.首先,对待检测人脸的深度图像进行小波变换,计算各层小波变换系数与数据库中平均人脸深度图像的小波变换系数之间的距离,通过阈值分割得到遮挡区域的二值掩膜,进而得到人脸的遮挡区域;然后,对非遮挡区域提取小波变换系数,构建小波神经网络分类器,依据小波网络的人脸空间距离进行3D遮挡人脸识别.仿真实验表明,该文方法对3D人脸的有意遮挡和无意遮挡的鲁棒性强、识别性能好.     

Tensorflow人脸识别系统设计

人脸识别是近几年深度学习的典型代表,Tensorflow这个深度学习平台通过卷积神经网络能够有效的学习和训练进而达到识别人脸,系统采用OpenCV中的Haar-like人脸识别分类器由OpenCV和Tensorflow相互结合搭建。能有效的捕捉人脸,并通过深度学习对人脸进行分类。     

一种使用神经网络的网吧身份识别方法

随着深度学习技术的成熟,使用神经网络的人脸识别在公共安全等领域扮演着越来越重要的角色,对提升公共场所管理水平具有重要意义。对此,根据神经网络模型提出了一种网吧身份识别算法,该算法根据数据稠密程度分为3种应用模式:1∶1模式使用了多特征融合分类算法; 1∶All模式使用了2-channel卷积神经网络算法; 1∶N模式使用了循环神经网络算法。模型能够解决人脸识别中系统"冷启动"、计算开销过大、人脸随时间逐渐变化等问题,对于网吧"实名制"管理的规范化和智能化有着十分重大的意义。     

一种人脸图象自动识别方法及实验

为了很好解决小样本情况下线性鉴别矢量的求解问题,定义了Fisher极小准则函数与广义Fisher极小准则函数,并从理论上说明了二者的等价性。基于广义Fisher极小准则函数,推导出一个新的广义特征方程。具有最多鉴别信息的鉴别矢量可通过求解新方程得到。人脸图象的识别结果表明,本文方法具有较优性能。