一种多角度的人脸识别方法

针对传统人脸识别方法的识别率受角度变化影响大的缺点,提出了一种多角度的人脸识别方法.首先用多个不同角度的主动表观模型(AAM)估计人脸旋转角度;然后通过多角度模型合成正面人脸;最后采用线性判别分析法(LDA)获取最佳分类特征,并对其进行识别.实验结果表明:与主成分分析法(PCA)相比,该方法对不同角度的人脸具有更高的识别率.     

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PCA与ICA的人脸识别算法研究

ICA是一种基于数据高阶统计信息的有效的数据独立特征提取技术,它能够更好地表示人脸的局部特征,ICA是PCA从二阶统计分析向高阶统计分析的拓展.本文提出了一种加权融合这两种技术的人脸特征提取算法,并结合不同的相似性度量进行了人脸识别实验.结果表明,该方法比用一种单独的特征提取方式识别率要高.     

仿生算法与主成分分析相融合的人脸识别方法

基于人脸特征提取问题可以转化为组合优化问题这一思路,提出了仿生算法与主成分分析相融合的人脸识别算法.该方法先通过主成分分析方法得到人脸特征子空间;然后在已有特征的基础上,分别通过遗传算法与离散粒子群算法进一步提取出可使识别正确率达到最高的人脸图像特征.在ORL人脸库上的实验结果表明:与传统的主成分分析相比,该方法不仅能进一步降低特征子空间的维数,从而提高识别速度,而且能获得更高的识别率.     

曲波变换和独立分量分析的人脸识别

为了获得更高的人脸识别率,加快人脸识别速度,提出了曲波变换和独立分量分析相融合的人脸识别算法。首先采用曲波变换对人脸图像进行处理,得到尺度和方向上的曲波系数,并对曲波系数进行加权和融合,然后采用独立分量分析选择对人脸识别具有重要贡献的特征,减少冗余特征,加快人脸分类器的识别速度,最后采用最小二乘支持向量机建立人脸识别的分类器,并采用经典人脸数据库进行仿真分析。结果表明,该文算法的人脸平均识别率超过了95%,平均识别时间完全可以满足人脸在线识别要求。     

基于混合Gauss模型的鲁棒性人脸识别算法

针对人脸图像受表情、光照、角度变化等因素影响,传统算法难以获得较理想的人脸识别结果问题,提出一种基于混合Gauss模型的鲁棒人脸识别算法.先将每副图像划分成子块,提取其方向梯度直方图特征,并加入子块相应的空间位置信息产生人脸图像的局部特征向量;再采用全部图像的局部特征向量训练混合Gauss模型生成人脸特征向量;最后采用最小二乘支持向量机建立人脸识别分类器,实现人脸匹配与识别.采用ORL,Yale和CIGIT人脸库进行仿真对比测试,仿真结果表明,该算法的人脸识别率高于其他人脸识别算法,对光照、角度、表情等有较强的鲁棒性,且可以获得更快的人脸识别速度.     

单训练样本视频监控俯视人脸识别研究

近年来视频监控已普遍应用于各行各业,因此基于监控视频人脸识别也成为了智能监控系统中重要的研究领域.然而,由于监控视频人脸通常是非正面人脸,传统性能优良算法应用于视频人脸识别时,其性能也明显降低.同时,单张训练人脸问题在监控视频人脸检测和识别是一个普遍问题.因此为了能有效地提高单训练多姿态人脸识别的正确识别率,文章提出了一种基于三维建模技术的人脸识别算法.该算法先由一张二维高清正面人脸生成一个三维人脸模型,然后再进一步在该三维人脸空间里产生多种姿态的人脸模型,并由此获得多张相应姿态下的二维虚拟人脸,最后利用原始正面样本和所得到的虚拟人脸来构筑训练人脸库.该算法用SCface视频监控人脸库中加以验证,与传统的PCA和LDA算法相比,该算法对监控视频人脸的识别率提高了13%.由此表明,文章介绍的算法是一种有效的人脸识别算法,能有效地提高对俯视人脸的识别率.     

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.     

基于小波变换和独立成分分析的人脸识别

针对传统的独立成分分析算法对光照、表情、姿态等敏感的不足,提出了一种结合小波变换和独立成分分析的人脸识别方法.人脸图像首先经过小波变换后选取低频子图像进行独立成分分析,提取人脸图像特征,最后根据最近邻分类器分类.分析了样本数目、小波分解级数对平均识别率和识别时间的影响.基于ORL人脸数据库的实验结果证明了本方法在识别性能方面相对于单一方法的优越性.     

使用三维图像进行人脸识别

近年来,由于有着广泛的应用前景,人脸分析逐渐成为计算机视觉与模式识别领域的研究热点,人脸分析中包含的课题很多,如：人脸检测、人脸跟踪、人脸识别、表情分析等。本文以人脸识别作为研究重点,提出了基于三维图像的人脸识别方法。由于三维图像不能直接转换为灰度进行计算,本文使用HSL色彩空间中的HS分量进行特征提取,既降低了计算维度,又避免了将图像转换为灰度图像。然后结合PCA方法计算待测图片的HS分量到样本的距离,通过计算两个分量距离的加权和,找出到样本的最小距离达到识别的目的。本文经过试验得出当权值取0.75时,采用本文的算法能够95%以上。相比基于灰度的人脸识别方法本文提出的基于三维图像的识别算法具有更高的识别率,并且所需的训练样本也较少。随着三维图像采集设备的普及,本算法也具有推广意义。     

基于贝叶斯网络和卷积神经网络的手绘草图识别方法

为实现笔画的分组和识别,现有的草图识别算法通常会采用限制用户的绘图习惯来达到目的.该文提出了利用贝叶斯网络和卷积神经网络(CNN)的草图识别方法解决此问题.首先,使用高斯低通滤波器处理输入草图,得到更平滑的图像.然后将连续输入的笔划分为两部分,分别使用贝叶斯网络和卷积神经网络对分割后的笔画进行识别,当笔画的可靠性大于阈值时,以贝叶斯网络的识别结果为准,反之采用CNN的识别结果.实验结果表明,该文算法在电路符号绘制过程中的识别率和绘制完成后的识别率均取得了较好的结果.该文算法具有良好的应用前景.     

基于判别分析与低秩投影的人脸识别算法

针对目前人脸识别算法的误识率高、 鲁棒性差等不足, 设计一种基于判别分析与低秩投影的人脸识别算法, 以获得更优的人脸识别结果. 首先对人脸图像进行分块, 提取每个子块的局部特征, 并判别分析提取人脸的全局特征; 然后通过低秩投影选择对人脸识别结果贡献较大的特征组成特征向量; 最后采用最小二乘支持向量机根据“一对多”的原则建立光照人脸识别的多分类器, 并对多个人脸数据库进行仿真实验. 实验结果表明, 该算法可找到最优人脸识别特征子集, 降低光照人脸的误识率, 人脸识别速度得到明显提升, 且人脸识别效果优于其他人脸识别算法.     

基于特征融合的人脸人耳多生物身份鉴别

针对人头旋转时单一人脸识别率较差的问题,基于人脸与人耳位置上的关联性,提出人脸人耳多生物特征级融合的身份鉴别方法以克服姿态带来的影响．首先采用传统独立成分分析（ICA）方法及其变形分别提取出图像的局部和全局特征,然后将这2种互补的特征进行多模态加权串联融合,并采用基于非线性核函数的主元分析法（KPCA）降维．在USTB图像库上的实验表明,2种独立成分特征具有很好的互补性,多生物识别大大优于单一生物识别,且提出的核非线性降维方法进一步改善了识别性能．     

基于ICA和BP神经网络的人耳图像识别

提出了一种独立分量分析和BP神经网络相结合的人耳识别新方法(ICABP法).首先采用快速独立分量分析方法提取人耳图像的独立基图像和投影向量,然后采用改进的三层BP神经网络进行分类识别.该方法将ICA的空间局部特征提取功能和BP神经网络的自适应功能有机地结合起来,增强了系统的鲁棒性.实验表明,ICABP法取得了很高的识别率.     

基于多层概要结构的数据流的频繁项集发现算法

利用一类基于异或运算的两两相互独立的哈希函数族,实现了对多层结构流数据进行“概括”的概要数据结构.应用该多层概要数据结构,实现了面向数据流的多层频繁项集的动态近似查找算法.实验结果表明,该算法以亚线性的时间和空间消耗,在统计意义上达到了几乎100%的查找和估计精确度.     

基于多层概要结构的数据流的频繁项集发现算法

利用一类基于异或运算的两两相互独立的哈希函数族,实现了对多层结构流数据进行"概括"的概要数据结构.应用该多层概要数据结构,实现了面向数据流的多层频繁项集的动态近似查找算法.实验结果表明,该算法以亚线性的时间和空间消耗,在统计意义上达到了几乎100%的查找和估计精确度.