一种基于局部奇异值分解和最近邻决策规则的人脸识别方法

提出了一种基于局部奇异值分解和最近邻决策规则的人脸图像识别方法。其主要内容包括以下方面：由于奇异值向量具有稳定性、转置不变性等特点,对归一化的人脸图像,采用局部奇异值分解抽取人脸图像特征作为识别特征;针对人脸识别问题,采用最近邻决策规则取代隶属度函数来进行分类识别。实验结果显示,所提出的方法减少了数据计算量,运行速度快,并提高了识别率。同时,人脸识别结果也证明了该方法的有效性。     

基于监督拉普拉斯特征映射算法的人脸识别

为了提高人脸识别算法的识别率,提出了一种基于局部奇异值分解(Local Singular Value Decomposition,LSVD)和监督拉普拉斯特征映射(Supervised Laplacian Eigenmap,SLE)的人脸图像识别方法。由于奇异值向量具有良好的稳定性、转置不变性等特点,首先利用局部奇异值分解方法从人脸图像中提取特征向量;然后采用监督拉普拉斯特征映射算法对已获取的人脸特征进行维数约简。在Yale和ORL人脸库上的实验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别的性能。     

一种基于奇异值分解的人脸识别新方法

基于奇异值向量方法进行人脸识别时,由于提取的奇异值向量特征所包含的人脸图像的有效信息少,导致人脸识别率低下。基于此提出了一种基于奇异值分解的人脸识别新方法——矩阵的秩-逼近法。利用ORL人脸数据库进行实验,并采用最近邻决策规则来进行分类识别。实验结果显示,提出的方法比基于奇异值人脸识别方法具有优越性,本算法能大大地改善识别效果。     

基于局部特征融合的人脸识别研究

针对传统的全局统计特征实现的人脸识别方法在实际应用中存在的诸多不足,本论文从局部特征角度入手探讨了人脸识别方法。首先简要分析了基于信息融合的人脸识别研究现状,在此基础上分析了基于信息融合的Gabor特征描述子基本原理,构建了基于Gabor描述子的多维局部特征融合算子,并给出了算法的具体实现方法。     

基于MATLAB 7.0的人脸识别仿真系统研究

在MatLab7.0环境下,开发一个自动人脸识别仿真系统.详细阐述了开发该系统所采用的主要技术和实现过程,并用采集的普通人脸面相做实验,实验结果表明,该仿真系统可行实用.     

基于统计特征的人脸识别研究

奇异值特征向量是用于图像识别的有效代数特征,但直接用奇异值特征向量做匹配进行人脸识别,识别率极低。通过对人脸图像奇异值向量和其对应的左右正交特征矩阵分析,发现图像的奇异值向量与图像的灰度范围具有相关性,即最大奇异值反映了图像灰度范围的位置,其他奇异值反映了灰度范围的宽度,而且与图像奇异值向量对应的左右正交特征矩阵能够表现图像轮廓的结构信息。基此,提出基于奇异值分解（singular value distribution,SVD）的基空间人脸识别算法,并通过ORL和ORL-IC数据库进行仿真,实验结果分析证明了图像的左右正交特征矩阵能够表现图像轮廓的结构信息。     

改进的基于DCT与局部保持投影的人脸识别方法

引入基于局部保持能力判据的特征选择算法对融合离散余弦变换(DCT)和局部保持投影的人脸识别方法进行改进.首先对人脸图像进行DCT变换,得到DCT系数,然后以不同频率DCT系数的拉普拉斯值作为局部保持能力判据对DCT系数进行选择,最后对选出的DCT系数执行局部保持投影算法提取识别特征,在ORL人脸数据库上的实验结果证明了该方法的有效性.     

一种改进的基于Gabor小波的人脸识别方法

针对人脸识别中传统的Gabor小波方法存在特征维数高、识别时间长、存储开销大的缺点,提出了一种结合奇异值分解和Gabor小波的改进方法.首先通过Gabor小波变换对人脸图像滤波得到特征图像,然后对训练集的特征图像进行奇异值分解获取基空间,将人脸图像投影到统一的基空间提取奇异值特征,再选择一定数量的奇异值构成人脸鉴别矢量,最后采用最近邻分类器进行识别.在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法在识别性能上优于单一的Gabor小波方法.     

基于主元分析的人脸识别方法研究

研究了利用主元分析进行人脸识别的方法。将人脸图像训练集进行主元分析,对得到的变换矩阵应用奇异值分解提取特征子空间,把训练图像和测试图像投影到子空间上,选择分类器进行人脸识别。实验表明,主元分析能很好地在子空间下提取出人脸图像的特征信息,从而实现人脸识别。     

一种基于联合CSVD-2DNMF的人脸识别算法

类估计基空间奇异值分解算法(CSVD)克服了奇异值分解(SVD)造成的重构图像基空间不一致的本质缺陷,但在一定程度上削弱了图像的类别特征。二维非负矩阵分解算法(2DNMF)能在一定程度上避免NMF识别算法中因图像向量化而造成的结构信息丢失、内存花销大等不足,但是随着训练样本数量的增多,迭代速度慢、训练时间长等缺陷也将凸显。根据CSVD与2DNMF的优缺点,提出了人脸识别的联合CSVD-2DNMF算法,进而运用提出的算法在Matlab平台上对ORL人脸数据库中的人脸图像进行了识别实验。实验结果表明该算法能有效的缩短训练时间和提高识别率。     

单样本条件下基于图像增强和Fourier频谱的人脸识别

目前有许多处理正面视觉人脸的识别方法,当有充分数量的有代表性的样本时,能取得较好的识别效果。然而当处理单样本识别问题时,现有的许多方法的识别率将明显下降或甚至不适用。为了加强单训练样本的分类信息,训练样本与其基于受扰动的奇异值的重构图组合成新样本,Fourier频谱作为人脸识别特征,在ORL人脸库上的实验结果表明了该方法的有效性。     

基于MATLAB 7.0的人脸识别仿真系统研究

在MatLab7.0环境下,开发一个自动人脸识别仿真系统。详细阐述了开发该系统所采用的主要技术和实现过程,并用采集的普通人脸面相做实验,实验结果表明,该仿真系统可行实用。     

改进的SIFT特征人脸识别方法ADSIFT

针对光照、表情、噪声等因素容易造成误识别的问题,提出一种改进的SIFT特征人脸识别方法.对每个训练图像,先提取得到SIFT特征向量集合,利用每个SIFT特征向量,并选择阈值构造一个弱分类器.利用一种基于Adaboost的算法从每个训练图像的弱分类器集合中选出一部分,确定其对应的阈值和权重,然后构造出该训练图像的相似度函数.根据相似度函数可计算出目标图像与每个训练图像的相似度,从而求出目标图像与每个类的训练图像的平均相似度,则目标图像属于平均相似度最高的类.实验表明在ORL人脸数据库上则可达到98%识别率,优于现有的方法.     

基于特征融合的人脸识别

针对单一的人脸特征在识别中的局限性,提出了一种基于特征融合的人脸识别方法,首先利用主成分分析获得原始输入图像的特征脸,经图像重构处理得到原始图像的余像,然后抽取余像的特征脸,最后将两种特征脸按一定的权重融合成一个组合特征进行人脸识别,通过针对ORL人脸数据库的实验表明:该特征融合方法的人脸识别是行之有效的,优于传统特征脸的方法,识别率可以达到91.5%.     

人脸识别系统中的特征提取

研究了人脸识别系统中正面人脸的特征提取 .通过区域增长从人脸图像中分割出人脸 ,再利用边缘检测、Hough变换、模板匹配和方差投影技术可以快速有效地提取出人脸面部器官眼睛、鼻子和嘴巴特征 .实验结果表明本文所采用的方法具有较高的准确率和光照鲁棒性 .     

基于子图特征组合的人脸识别技术研究

提出了一种基于子图特征组合的人脸特征提取方法,并结合BP神经网络给出一种人脸识别模型.模型首先将人脸图片分割为子图,然后对每个子图进行离散余弦变换并选择最大的余弦系数表示该子图,最后将这些系数组合为向量作为整幅图像的特征.我们选择BP神经网络作为人脸识别模型中的分类器,并通过实验优化相关参数.基于ORL数据库的模拟实验表明,所提出的特征提取算法是有效的,并且模型具有较高的识别率.     

基于LBP和几何混合特征的人脸识别

提出一种基于ASM几何特征和LBP局部特征的人脸识别新方法。该方法首先使用ASM算法对样本数据进行区域筛选,然后通过LBP特征与ASM特征构建融合特征对人脸进行识别。本文使用JAFFE人脸数据库和CK+数据库进行算法测试,实验结果表明本文提出的方法比单独使用ASM和LBP特征在人脸识别率上有较大的改善。