一种结合稀疏表示和切比雪夫矩的人脸识别算法

在基于稀疏表示的人脸识别算法的基础上,利用切比雪夫矩在图像重建及抗噪声方面的良好性能,提出了一种结合稀疏表示和切比雪夫矩的人脸识别算法,对有无加性噪声干扰的人脸图像进行识别.给出了详细的数学推导过程和算法实现步骤,并通过实验对算法进行了验证.针对扩展的Yale B人脸库和AR人脸库的识别结果表明,当特征空间维数为496时,该算法在不同光照条件和不同表情条件下的识别率分别为98.33%和88.72%,在添加椒盐噪声后像素破坏比例小于60%的条件下识别率为100%.与基于随机脸的最近邻分类法、最近子空间分类法及传统SRC算法相比,该算法在抵抗图像的细节信息变化方面具有更好的鲁棒性.     

一种新的模糊稀疏表示人脸识别算法

稀疏表示人脸识别算法的主要思想是:一个未知的测试图像可以近似表示为所有与其隶属同类的训练样本的一个线性组合.然而,人脸之间存在着极大的相似性,同时易受到外部环境的影响,人脸分类的本身存在着一定的不确定性.针对这种不确定性,结合模糊集合理论,提出了一种新的模糊稀疏表示人脸识别算法.首先,引入一个非线性函数描述人脸的相似性程度.然后,基于该相似性度量以及最近邻分类器思想,定义一个自适应的模糊隶属度函数来分配人脸对类的隶属程度.而这一过程恰使得这些隶属度是稀疏化的.最后,将稀疏化的模糊隶属度作为训练样本表示测试样本的权值系数,进而重构测试图像.采用MATLAB在ORL和Yale人脸数据库上进行仿真实验,验证了该算法的有效性和稳定性.     

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。     

基于多方向Gabor特征图稀疏表示的鲁棒人脸识别方法

为提高对光照、表情、姿态等可变因素的鲁棒性,提出一种基于多方向Gabor特征图稀疏表示的人脸识别方法.对人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换,然后将同一方向不同尺度的Gabor特征进行融合得到多方向特征图,再对每个方向的融合特征图提取Gist特征并赋予自适应权重,接着将所有方向特征图的自适应加权Gist特征串联构成人脸图像特征向量,最后利用稀疏表示分类方法实现人脸识别.实验结果表明,本文算法在Yale、ORL和Extended Yale B人脸数据库上的平均识别率分别达到99.8%、99.7%和100.0%.      

基于自然状态背景人脸图像数据库的建立

为了解决人脸识别算法设计与测试中图像样本背景单一,难以测试算法在自然环境中的识别效率这一问题,采用了分类实践的方法,建立了基于自然状态背景的人脸图像数据库;同时,设计了图像采集系统,实现了多种状态采集模式,使图像数据库状态丰富.该图像数据库建立了多种状态子库,包括姿态子库、光照子库、表情子库、佩戴饰物子库、时间跨度子库,同时还包括了夜间模式下的人脸图像.研究结果表明:该数据库对于设计高效算法,测试算法在不同状态下的鲁棒性具有很大的价值.该成果对于人脸识别算法的研究和开发具有一定的应用和参考意义.     

一种动态剪枝的协同稀疏表示方法研究及应用

该文提出一种动态剪枝的协同稀疏表示方法,通过建立2种不同的训练样本筛选策略,再融合2种策略的优点及结合TPTSR框架进行图像识别,以求获得更好的分类效果.在带噪声的人脸数据集上进行对比实验,结果表明:该方法可以在人脸受到遮挡和光照变化的影响下达到更高的识别率,并具有较强的鲁棒性.     

基于联合动态稀疏表示方法的多图像人脸识别算法

采用联合动态稀疏表示方法构造一种新型的多图像人脸识别模型.该模型在多张人脸图像的稀疏表示矩阵上,利用动态数集得到联合动态稀疏表示矩阵,识别多图像的人脸.在多张人脸图像作为测试样本的情况下,利用多图像之间的关联性提高人脸图像识别的准确率.最后利用CMU人脸图像库对该算法进行仿真,结果表明其识别率较其他算法有很大的提高.     

基于深度学习和约束稀疏表达的人脸识别算法

目前的人脸特征匹配算法大多关注于单图像与单图像的匹配而不能有效利用图像序列之间的相关信息,因而提出了一种基于深度学习与约束稀疏表达的人脸特征匹配算法.通过CNN网络对人脸图像进行特征提取,并利用改进的稀疏表达方法自动选取相似的图像序列进行特征匹配,有效地利用了图像序列之间的相关信息.实验结果表明,该算法在LFW和AR数据库上取得了很好的效果并优于传统的SRC,L1-norm和CRC-RLS算法.      

姿态鲁棒的分块稀疏表示人脸识别算法

针对稀疏表示人脸识别算法对姿态变化敏感的问题,提出一种姿态鲁棒的分块稀疏表示人脸识别算法,通过对人脸进行分块表示并利用仿射变换模型对姿态变化建模,提高稀疏表示人脸识别算法对姿态变化的鲁棒性.同时,通过最小化图像分块重构误差来估计仿射变换参数初值,有效提高仿射变换参数估计精度,进而提升人脸识别算法的性能.实验结果表明,本文算法可在一定程度上克服姿态变化造成的对齐误差,比现有相关算法具有更好的姿态鲁棒性和识别性能.     

基于改进稀疏编码模型的图像分类算法

针对图像表示,提出了一种基于改进稀疏编码模型的图像分类算法.首先,提取表示图像视觉局部特征的SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 描述子;然后,利用稀疏编码方法生成基于SIFT描述子的视觉词汇库,将SIFT描述子编成稀疏向量;通过有效稀疏向量的区域融合和空间结合而获取整体的稀疏向量并用于图像表示;最后,采用随机森林多分类器对稀疏向量进行训练和测试.结果表明,与现有的算法相比,该算法的性能更佳,可以有效表示图像的特性并提高其分类的准确率.     

基于稀疏编码的提取人脸整体特征算法

为了提高特征的分类效果 ,提出了一种新的基于稀疏编码的人脸特征提取方法。稀疏编码是去除图像冗余的一种有效方法 ,适于描述具有 non- Gaussian分布的图像集合。和基于主成分分析 (PCA )的传统方法相比 ,利用稀疏编码提取的特征具有更好的分类特性。根据稀疏编码的聚类特性 ,利用模糊 C均值聚类对稀疏编码基函数进行初始化以进一步提高特征的可分性。人脸识别的试验结果表明 ,该方法明显优于传统的“特征脸”方法 ,是一种有效的图像整体特征提取方法     

图像分类中多流形上的词典学习

传统的基于稀疏编码的图像分类算法没有考虑不同特征之间的关系。针对这一不足,该文提出了一种新的词典学习算法。该算法考虑特征所处的多个流形空间上的拓扑结构,并显式地对其进行建模,然后将该模型嵌入到稀疏编码算法中构造多流形上的词典优化目标函数。为求解该优化问题,还提出了使用坐标下降的方法,同时给出了收敛性分析。在图像分类3个基准数据集上的实验结果表明,提出的算法分类性能超过了基于传统稀疏编码的算法。这也进一步证明了该算法的有效性。     

基于稀疏表示分类算法的复合绝缘子憎水性检测方法

复合绝缘子表面憎水性的检测是判断其防污闪性能的主要手段之一.本文引入稀疏表示分类算法实现了对复合绝缘子憎水性图像的检测分类.运用最小一范数方法计算稀疏表示系数,通过计算最小残差图像来搜索与测试图像最匹配的训练样本图像,从而准确识别出检测试样的憎水性HC等级.该算法避开了一般模式识别算法中较复杂的特征提取环节,为复合绝缘子憎水性图像识别检测提供了新的思路.实验结果表明,该方法能有效地应用于复合绝缘子憎水性图像的分级.     

基于二维图像矩阵的稀疏表示分类方法

利用稀疏表示对图像分类时,需要将二维图像转换为一维特征向量,这大大增加了计算复杂度和忽略了图像矩阵中固有的局部结构信息.为了解决上述问题,设计了完全基于二维特征矩阵的稀疏表示人脸分类方法.首先将二维图像转为2D Fisherface矩阵,然后直接利用二维矩阵求解稀疏表示和进行分类.整个识别过程中,不需要将二维图像转换为一维向量.实验结果表明,二维特征矩阵在稀疏表示分类中是十分有效的,设计的方法可以更快的运算速度达到更高的识别率.在ORL人脸数据库和Extended Yale B人脸数据库上的识别率分别达到97.5%和99.3%.     

基于稀疏编码和多核学习的图像分类算法

提出了一种基于稀疏编码和多核学习的图像分类算法.首先从图像中提取Dense-SIFT（Dense Scale Invariant Feature Transform）和Dense-SURF（Dense Speeded Up Robust Feature）2种特征,使用稀疏编码对特征点进行处理,得到一系列高维向量,然后对这些高维向量应用max-pooling算法,将图像表示成单个向量.最后,使用改进的多核学习方法对这些向量进行分类,对于不同的特征,使用不同核的组合以达到最好的分类效果.实验结果表明,该算法作为词袋（BoW）模型的改进,能够提高分类准确率.
     

基于稀疏编码和机器学习的多姿态人脸识别算法

为改善多姿态人脸识别效果, 设计一种稀疏编码和机器学习相融合的多姿态人脸识别算法. 首先对多姿态人脸进行采集和预处理, 并提取基于稀疏编码的人脸图像特征; 然后采用主成分分析对特征进行处理, 降低多姿态人脸识别的特征维数, 提高多姿态人脸识别效率; 最后采用机器学习算法中的支持向量机建立多姿态人脸识别 分类器, 并采用标准人脸数据库和多姿态人脸数据库对算法性能进行验证. 验证结果表明, 该算法可有效提高多姿态人脸识别正确率, 大幅度减少多姿态人脸的平均识别时间, 取得了比对比算法更优的识别结果, 从而验证了该算法的优越性.     

稀疏表示的图像分类研究综述

良好的特征提取方法能减轻后续图像分类与识别的工作量。针对具体的分类问题提出了不同的特征提取方法,并在图像分类和识别任务上取得了较好的效果。然而,已有的基于传统方法的特征提取存在一些明显不足,即随着视觉任务规模的增大,直接利用这些传统方法进行特征分类,效果并不理想。提出的特征表达方法,在图像最基本特征基础上进行矢量量化、稀疏编码或其它表达以形成一幅图像最后的特征。着重介绍基于稀疏表示的特征分类算法并对其进行分析,最后探讨存在的问题和今后研究的方向。     

基于RPCA的群稀疏表示人脸识别方法

针对训练样本图像和测试样本图像均存在光照、污染、遮挡等情况下的人脸识别问题,提出一种基于鲁棒主成分分析的群稀疏表示人脸识别方法(group sparse representation face recognition method based on robust principal component analysis, GSR-RPCA)。该方法将人脸图像由空域变换到对数域,增强人脸图像的对比度,并通过结构非相关鲁棒主成分分析算法从训练样本图像矩阵D中分解出干净的低秩部分人脸图像矩阵A和误差图像矩阵E,以增强恢复数据的鉴别力;学习A与D之间的低秩映射关系矩阵P,并用P将存在遮挡的测试样本映射到其潜在的子空间下,得到干净的测试样本y;计算y在A上的群稀疏表示系数,并利用类关联重构残差对测试人脸进行识别,获得测试人脸的所属类别。在CMU PIE,Extended Yale B和AR数据库上的实验结果显示,提出方法具有较高的识别率和较强的鲁棒性。     

高光谱图像半监督局部稀疏嵌入降维算法

针对目前高光谱图像半监督降维算法中基于流形学习的开放性选择近邻参数问题,以及利用传统算法不能有效地获取标签数据的局部信息,提出了一种无需考虑近邻参数的半监督局部稀疏嵌入（SELSE）算法.该算法基于稀疏表示理论,通过求解范数优化问题构建稀疏系数图,并且利用有限的标签数据最大化类间信息,提取高光谱图像的特征.在AVIRIS高光谱遥感图像的Indian Pine数据集上进行仿真实验,结果表明所提出算法在分类精度和计算效率上都有所提高.     

基于面部表情GEM和稀疏立方矩阵的三维人脸识别方法

针对姿态和表情变化对3D人脸识别影响较大的问题,提出一种基于面部表情通用弹性模型(generic elastic models,GEM)和稀疏立方矩阵的3D人脸识别方法.利用面部表情通用弹性模型构造3D人脸数据库,3D重建模型为所有人脸姿态创建稀疏立方矩阵(sparse cubic matrix,SCM),并利用自动头部姿态估计法获得人脸图像中三元组角度的初始估计值;为每个子集估计的三元组角度选择SCM的阵列;通过稀疏表示从SCM中选择阵列与探针图像.在FERET,CMU PIE和LFW数据库上的实验验证了提出方法的有效性.与几种优秀3D人脸识别方法相比,提出的方法识别率更高,当姿态变化角度较大时尤为明显.此外,对于480×640图像,LFW数据库上,预处理、人脸检测和分类的总平均处理时间仅为89.4 ms.