一种基于面部纹理特征融合的人脸表情识别方法

针对人脸表情识别领域受噪声和遮挡等因素影响识别率不高的问题,结合局部和全局特征,提出一种基于面部表情的情感分析混合方法.首先,通过将梯度直方图(HOG)与复合局部三元模式(C-LTP)融合来进行特征提取;其次,将HOG和C-LTP提取的特征融合到单个特征向量中;最后,采用多类支持向量机分类器把特征向量进行情感分类;最后...     

融合加速稳健特征的子空间人脸识别方法

为了充分利用人脸特征信息更加准确全面地描述人脸,提高现有识别算法的识别率,提出一种融合改进的加速稳健特征和子空间特征进行人脸识别的方法。利用AAM形状模型的训练方法,训练得到41个点的人脸形状模型;对每幅图像进行特征点初歩定位,找到并保留与初歩定位的特征点空间距离最近的SURF特征点。将SURF特征点描述子利用PCA降维,得到改进的SURF局部特征向量。然后利用PCA对图像进行全局特征提取,将局部特征与全局特征进行融合,组成全新的特征向量。最后通过特征向量的匹配实现识別。对包括本算法和PCA-SIFT算法在内的6种不同识别算法进行了验证。实验结果表明,提出的算法在改变ORL人脸库中训练集样本数的情况下,识别率均优于其他算法;在样本数为5的情况下比PCA-SIFT方法提高了4.3%,可见该算法提高了人脸的识别率具有较强的鲁棒性和分类性。     

基于双通道特征自适应融合的红外行为识别方法

针对现有行为识别算法在红外视频中表现不佳的问题,提出一种基于双通道特征自适应融合的红外行为识别算法.在该方法中,2个通道提取的特征分别是改进的密集轨迹特征和光流卷积神经网络特征.改进的密集轨迹特征是在原始密集轨迹特征中加入灰度值权重,强调红外视频的成像特征;光流卷积神经网络特征是在原始视频对应的光流图序列中提取的,该特征具有较强的全局描述能力.通过自适应融合模型将2个通道特征的概率输出进行自适应融合,得到最终识别结果.实验结果表明,在现有红外行为识别数据集上,该算法有效地提高了识别准确率.     

多尺度积角点检测和视觉颜色特征的鲁棒车牌定位算法

车牌图像包含的尺度、仿射变化及其复杂的背景是影响车牌定位准确度的重要因素。在高斯差（DOG）尺度空间框架下,笔者提出了一种基于多尺度乘积的角点特征和视觉颜色特征提取及其相融合的车牌定位算法。基于高斯差尺度空间的图像边缘信息,应用多尺度乘积分别提取具有尺度和仿射不变特性的角点和颜色特征,并在两特征融合结果基础上确定车牌位置候选区域;最后通过车牌区域特征点之间的距离及密集关系实现车牌的准确定位。对大量实拍的复杂环境下的车辆图像进行测试表明,该算法对车牌定位具有快速、高效的定位效果,且在噪声、仿射变换等方面的鲁棒性表现较好。     

基于特征融合的三维人脸识别

针对单一的人脸特征在识别中的局限性,将基于深度图像的全局特征和基于测地线的局部特征进行融合,以提高识别率.将三维人脸点云转换为深度图像后进行预处理,然后使用主成分分析法(PCA)找到一个低维的特征脸空间,依照最近邻法则将其与库集样本进行匹配,所得结果即为全局特征;将测试样本与模板人脸进行匹配,得到35个特征点,这些特征...     

基于多层次特征融合的Transformer人脸识别方法

卷积神经网络中的卷积操作只能捕获局部信息,而Transformer能保留更多的空间信息且能建立图像的长距离连接.在视觉领域的应用中,Transformer缺乏灵活的图像尺寸及特征尺度适应能力,通过利用层级式网络增强不同尺度建模的灵活性,且引入多尺度特征融合模块丰富特征信息.本文提出了一种基于改进的Swin Transformer人脸模型——Swin Face模型.Swin Face以Swin Transformer为骨干网络,引入多层次特征融合模块,增强了模型对人脸的特征表达能力,并使用联合损失函数优化策略设计人脸识别分类器,实现人脸识别.实验结果表明,与多种人脸识别方法相比,Swin Face模型通过使用分级特征融合网络,在LFW、CALFW、AgeDB-30、CFP数据集上均取得最优的效果,验证了此模型具有良好的泛化性和鲁棒性.     

一种基于局部特征融合的表情识别方法

表情识别是人工智能和模式识别的研究热点,而特征融合方法则是表情识别中重要的技术方法之一.基于嘴部的Gabor小波特征和几何特征对表情识别有重要作用,提出一种仅用嘴部不同特征进行特征融合的表情识别方法.该方法将嘴部的Gabor小波特征和几何特征进行特征融合后再使用最近邻分类器分类.根据不同样本库、不同识别方法的对比实验结...     

基于改进的并行特征融合人脸表情识别

基于信息融合理论和线性鉴别分析,提出了一种改进的并行特征融合人脸表情识别方法.该方法首先将不同表征下的人脸表情特征利用复向量组合起来,构成复特征向量,然后利用具有不同权重的最大散度差鉴别分析方法进行进一步的复特征提取.在不同样本库、不同类型特征融合下的实验结果表明,该方法在优化投影轴和避免"小样本"问题的同时得到了满意的识别结果.     

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.     

基于脊波变换的线性判别分析人脸识别方法

在线性判别的基础上提出了一种基于脊波变换的线性判别分析算法,有效地解决了传统线性判别分析算法的小样本问题.首先利用Radon变换将二维人脸图像转换为投影矩阵,然后进行小波变换获取脊波系数矩阵,最后采用线性判别分析方法提取特征后作分类.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.     

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。     

一种基于综合特征的鞋底图像识别方法

本文提出了一种基于综合特征的鞋底识别方法,即提取鞋底的形状、直方图、纹理特征,将这些特征进行内部和外部归一化形成鞋底图像的综合特征.实验结果表明根据鞋底图像综合特征进行识别是很有效的.     

视频人脸识别中基于聚类中心LLE的特征相似性融合方法

针对大部分现有视频人脸识别方法通常仅利用代表性范例或图像集而较少研究有效融合的问题,提出了一种基于聚类中心特征相似性融合方法。首先,使用局部线性嵌入从原始数据空间学习低维嵌入,并利用STHAC算法将投影划分为LLE特征空间聚类;然后,从基于局部外观的聚类中得到特征相似性,在贝叶斯最大后验概率分类框架中对范例点和聚类子空间进行相关相似性匹配;最后,借助于范例重要性概率完成人脸的识别。在视频人脸数据集CMU Mobo、Honda/UCSD和ChokePoint上的实验验证了所提方法的有效性,实验结果表明,相比几种传统的方法,所提方法取得了较高的识别精度和较低的计算复杂度。     

线性模型中基于稳健诊断的局部影响分析

 在线性回归模型的局部影响分析中,通过用具有高崩溃点的稳健估计替代局部影响分析诊断统计量中投影矩阵的方法,给出了一种有效识别影响点的方法.实例分析说明,该方法对高杠杆点及掩盖效应具有较好的识别效果.     

一种基于2DPCA和DLDA的人脸识别方法

一维方法特征提取时运算量大，图像较大时很不方便．二维的方法特征提取直接，速度快，但提取出的特征是矩阵，特征数量大，影响分类速度．结合2者的优点，提出二维与一维相结合的特征提取方法来识别人脸．先用二维PCA（2DPCA）处理原始图像，降维后进行DLDA处理．在ORL人脸库中验证了这种算法的可行性，结果表明识别率和分类速度均有提高．     

基于特征融合的面部表情识别

针对传统Gabor变换在提取表情特征时,冗余较大、特征维数较高的不足,结合ASM自动特征定位技术,提出了一种基于特征点Gabor特征和ASM形状特征相融合的面部表情识别方法. 实验表明,两种特征的融合,可有效地利用特征点的局部纹理信息和脸部器官的整体形状信息,达到了更好的面部表情识别效果.     

融合子区域局部二值模式特征与深层聚合网络的人脸识别

针对深度网络对人脸噪声敏感,且学习过程容易忽视人脸结构信息的问题,提出融合子区域局部二值模式(local binary pattern,LBP)特征和深层聚合网络的人脸识别算法。将人脸图像划分为不同子区域,并采用局部二值模式对人脸进行预处理,获取子区域人脸的LBP特征。不同子区域LBP特征输入不同的稀疏自动编码器,实现深层特征提取;然后不同稀疏自动编码器的输出特征通过全连接方式实现特征聚合,获得人脸特征向量用于分类。通过大量实验获取了最优的聚合网络模型架构和网络参数取值,改善了人脸识别效果。     

利用多颜色空间特征融合方法检测近似目标

以棉花中羊毛、白头发、塑料膜等杂质的检测为应用背景,提出一种利用多颜色空间特征融合方法。该方法构建了颜色特征评价函数,对近似目标在不同颜色空间的特征表现进行评估,从中抽取近似目标的若干最优特征;再利用区域信息相关度权值小波分析算法进行多特征融合,获取近似目标的图像。实验结果表明,融合图像比原始图像及单色空间图像具有较高的图像信息量值,近似目标视觉特征明显增强。此方法为提取与背景特征相近的近似目标提供一条新思路。     

基于虚拟曝光融合的光照自适应人脸图像增强方法

为了提高复杂光照条件下的人脸识别性能,提出一种基于虚拟曝光融合的光照自适应人脸图像增强方法。该方法针对检测到的人脸图像,计算其平均亮度,并与经由统计学习得到的正常光照人脸图像的亮度区间进行比较,判定其光照水平,分为低光照、高光照或正常光照,然后基于相机响应模型采用虚拟曝光融合的方法对低光照和高光照人脸图像进行光照增强处理,此过程循环迭代处理直到增强的人脸图像平均亮度达到正常水平。这种光照自适应增强后的人脸图像可作为输入无缝接入现有的人脸识别算法中,从而改善人脸识别系统性能。在Extended Yale B和CMU_PIE人脸图像数据库上的实验结果表明,该方法能有效提高复杂光照下的人脸识别率。     

一种自适应的EDTLBP人脸识别方法

局部二值模式(local binary pattern,LBP)算子只采用0阈值编码,忽略像素对比度信息,造成了特征提取单一﹑抗干扰能力差的缺点。主要从两方面对以上问题加以改善:为获取光照变化环境下最具有鉴别能力的多元特征空间,采用交叉验证算子筛选出两组最优动态阈值,分别进行LBP编码;为有效融合提取的多尺度特征,引入信息熵估算各阈值编码后的LBP特征权重,作为不同阈值特征融合时的贡献率。所提方法 EDTLBP(entropy dynamic threshold local binary pattern)在各组对比实验中均取得了最优结果,其中,在不可控光照环境下的户外人脸库上更取得了100%的理想识别率。实验结果表明,EDTLBP方法在光照变化环境下具有极强的自适应性。