基于Fisherface和补偿模糊神经网络的人脸识别方法

对基于Fisherface和补偿模糊神经网络的人脸识别方法进行了研究,首先用Fisherface进行特征抽取,构成特征空间。然后对文献中提出的补偿模糊神经网络进行调整使其能解决多类分类问题。最后在特征空间里设计补偿模糊神经网络。实验结果表明,该方法具有良好的性能。     

基于Fisherface和组合KNN分类器的人脸识别算法

基于Fisherfaee和组合K近邻（KNN）分类方法的人脸识别算法首先采用Fisherfaee进行特征提取,构成特征空间。然后,利用组合KNN分类器对提取的特征进行识别。在ORL人脸数据库上的实验结果表明该方法具有良好的性能。     

一种基于核主成分分析的人脸识别方法

针对主成分分析（PCA）算法中存在不能提取非线性特征的问题,提出了利用KPCA提取图像特征,最近邻法分类的人脸识别改进方法。基于ORL数据库的相关实验表明,这样的系统能够取得比传统PCA更好的识别性能。     

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．     

融合图像预处理的人脸识别方法

为了消除光照条件变化以及噪声等因素对人脸识别结果的影响,提出了对人脸图像进行一系列预处理工作,以去除影响人脸识别结果的相关不利因素,再结合主分量分析与线性鉴别分析的进行人脸识别.实验结果表明,所提出的方法不仅提高了识别率,而且减少了训练与分类时间.     

基于局部保留映射与径向基网络的人脸识别方法

局部保留映射（locality preserving projections,LPP）选择人脸子空间特征包含非线性信息而不利于最近邻法分类．基于径向基函数（radial basis function,RBF）分类器可以将非线性可分问题转化为线性可分问题的特点,提出了利用LPP子空间和RBF网络相结合进行人脸识别的方法,LPP算法采用监督模式,RBF网络隐层中心采用正交最小二乘（orthogonal least—squares,OLS）法训练．实验结果表明,该方法在Yale—B和Yale—B Extended人脸数据库上的识别率为95．67％,在CMU—PIE人脸数据库上的识别率为98．52％,具有较好的抗噪能力,识别效果优于特征脸、Fisher脸以及拉普拉斯脸法．     

一种改进的ASM人脸特征点定位方法

传统主动形状模型(active shape model, ASM)利用主成分分析(principal component analysis, PCA)获得形状,根据主成分并结合形状参数建立起统计模型,该方法不能有效更新图像特征空间,会导致模型匹配失败。为了克服上述缺点,提出一种改进的特征提取方法。首先采用增量主成分分析(incremental principal component analysis,IPCA)更新图像集合的特征空间,并采用一种新的模型匹配算法定位目标特征点。改进的新方法不断更新图像特征空间且有效地描述训练样本间的相似性或差异性,新的匹配算法能避免计算协方差矩阵的逆矩阵,能有效降低计算误差。实验结果表明,改进的方法有效提高了定位精度,并降低了匹配的像素偏移值。     

一种适用于处理中药指纹图谱数据的主成分正交分解算法

中药指纹图谱数据具有变量数很大而样本数较小的特点，本文中采用拉格朗日求极值的方法得到一种新的适合用于处理这类数据的主成分正交分解算法．结果表明：所得到新的算法，在处理中药指纹图谱数据时，与传统的主成分分析算法比较，节省存储单元，计算量小，计算速度快，因而计算效率高.     

Curvelet与子空间方法人脸识别的鲁棒性研究

曲波变换对曲线的有效表达使得它可以成功地应用于人脸识别,研究了曲波变换结合子空间方法用于人脸识别中的方向性和鲁棒性问题.针对人脸的表情变化,曲波的中高频系数获得了优于小波高频系数的性能,与曲波的中高频系数具有方向敏感性的特点相一致.针对光照变化.虽然曲波的低频受到较大影响,但中高频系数表现出与小波系数相当的性能,说明曲波在保持曲线敏感性的同时保有对光照变化的鲁棒性.     

基于改进的2DPCA人脸识别方法研究

传统的主成分分析(PCA)方法在图像识别时需将图像矩阵转化成向量,造成图像向量的维数偏高,使得整个特征提取过程的计算量较大;在PCA的基础上,有人提出了二维主成分分析(2DPCA)的方法,但其本质是对图像矩阵按行进行特征提取,虽然消除了图像列的相关性,但是仍然忽视了行的相关性;因此,在此考虑一种改进的方法能同时消除图像行、列的相关性,并通过实验得到了比2DPCA更高效的识别率。     

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。     

一种基于流形正则化的半监督人脸识别方法

在基于流形正则化的框架下提出了一种半监督学习算法(MLapRLS)并将其用于人脸识别.首先构建所有样本的最近邻图来估计数据空间的几何结构,并对多变量线性回归的目标函数增加该流形正则化项,得到针对多类问题的MLapRLS.该方法能充分利用少量有标签样本和大量易于获取的无标签样本来帮助学习以提取有效特征.在Extended YaleB和CMU PIE人脸数据库上的实验结果证明了该方法的有效性.     

一种基于半监督学习的2DPCA人脸识别方法

结合半监督学习中的自学习技术以及二维主成分分析(two-dimensional principal component analysis-2DPCA)方法,提出了一种基于半监督学习的人脸识别方法.在二维主成分分析的基础上,利用少量具有类别标签的样本训练分类器,然后利用半监督学习中的自学习技术,对未知类别标签的人脸样本进行分类,并将具有高置信度的人脸样本加入到训练集中,以此增加训练集中的人脸样本数量.在ORL人脸库和Yale人脸库的实验结果,表明了提出方法的有效性.     

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.     

分块PCA和奇异值分解相结合的人脸识别算法

针对分块PCA算法对位移、旋转等几何变化比较敏感的缺点,提出一种基于分块PCA和奇异值分解相结合的人脸识别算法。该算法分别提取分块子图像的PCA特征和奇异值特征,在此基础上得到同时包含分块PCA和奇异值信息的距离测度,利用最小距离分类器进行分类识别。在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法能够得到较高的识别率。     

一类基于多特征的模糊加权人脸识别算法

为提高正确识别率,将Eigenfaces、EigenUpper、EigenTzone和二阶特征脸法四种方法的初步识别结果先模糊化,然后采用模糊综合函数加权组合后获取新的距离函数以得出最终的识别结果.通过针对ORL数据库的实验表明,应用多特征模糊加权算法进行人脸识别是行之有效的.     

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...     

人脸识别技术综述

人脸识别技术就是利用计算机分析人脸图像,从中提取出有效的特征信息,用来识别人的身份的一门技术.近年来该领域的研究有了较大的发展.为了让相关领域内的理论研究和开发人员对目前的进展有一个全面的了解,本文将近年来提出的各种方法分别作了介绍,并对各类方法的性能作了一些比较和讨论,对未来的发展作了展望.     

A robust face recognition method using multiple features fusion and linear regression

This paper presents a robust face recognition algorithm by using transform domain-based multiple feature fusion and lin- ear regression. Transform domain-based feature fusion can provide comprehensive face information for recognition, and decrease the effect of variations in illumination and pose. The holistic feature and local feature are extracted by discrete cosine transform and Gabor wavelet transform, respectively. Then the extracted holistic features and the local features are fused by weighted sum. The fused feature values are finally sent to linear regression classifier for recognition. The algorithm is evaluated on AR, ORL and Yale B face databases. Experiment results show that our proposed algo- rithm could be more robust than those single feature-based algo- rithms under pose and expression variations.