基于图像集匹配(ISM)的正则化最近点法在视频人脸识别中的应用

针对视频人脸识别中传统的图像集算法受光照、表情、姿态及遮掩等变化而影响识别性能的问题,提出了一种图像集匹配的正则化最近点算法。首先,将图库图像集和探针图像集建模成正则化仿射包,利用迭代器自动确定两个图像集间的正则化最近点;然后,利用最近子空间分类器最小化正则化最近点;最后,根据正则化最近点之间的欧氏距离及结构计算RNP集之间的距离,并利用最近邻分类器完成人脸识别。在Honda/UCSD、CMU Mobo和YouTube三大视频人脸数据库上的实验验证了所提算法的有效性及可靠性,实验结果表明,相比其他几种图像集人脸识别算法,所提算法取得了更好的识别效果,同时,大大减少了训练及测试总完成时间。     

基于稀疏表示的快速三维人脸识别方法

随着计算机技术和三维成像技术的发展,三维人脸识别因不易受光照、装扮变化的影响成为人脸识别和身份验证的新趋势,但是对于表情、姿态变化其识别率还是有待于改善,时间开销较长.本文提出基于稀疏表示原理,对人脸重要的特征鼻尖点进行提取,采用最近邻分类器进行分类识别.实验结果表明,对表情变化等具有较高的鲁棒性和识别效果,且时间开销极小,优于传统的三维人脸识别方法.     

基于仿射包的图像集人脸识别的鲁棒算法

针对基于仿射包的图像集人脸识别方法(AHISD)对于异常值数据的敏感性,提出了一种鲁棒性更强的方法(R1-AHISD).以仿射包模型对图像集建模,通过R1-PCA算法获得仿射子空间的正交基,进而计算定义的仿射包之间的距离,以最近邻分类器得到分类结果.在Honda/UCSD数据库上的仿真实验表明,本方法可以有效地提高识别率和对异常值数据的鲁棒性.     

基于ROMP算法的人脸识别

针对用传统方法进行人脸识别的识别率不够高的问题,本文在人脸识别中采用正则化正交匹配追踪算法(ROMP),并把其与基于NN,匹配追踪(MP),正交匹配追踪(OMP)的人脸识别算法进行了对比.该算法能一次从冗余字典中选取多个原子,并能够通过正则化准则对选取的原子进行再次筛选,获得最优的原子.实验结果表明,在不同特征提取方法和训练样本数改变的情况下,基于ROMP的人脸识别算法的识别率优于其他算法.     

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.     

稀疏正则化及其在医学图像复原中的应用

论文旨在对受模糊和噪声影响的医学图像进行恢复.极小化由保真项构成的能量泛函是图像恢复普遍采用的方法,然而由于该极小化模型的不适定性,对其添加适当的正则化项是必要的.利用医学图像梯度稀疏这一先验条件,对极小化模型添加l_q正则化项.l_q正则化项的添加保证了图像梯度的稀疏性,也使我们不得不求解一个非凸优化问题.利用交替迭代的半二次分裂算法实现对该非凸问题的求解,并给出了该算法的收敛性分析. Shepp-Logan影像模型和MRI图像的数值仿真实验验证了本文的相关理论.基于研究结果,l_(1/2)正则化方法对梯度分布稀疏的医学图像具有良好的降噪与去模糊效果.     

原点无关最近特征分类器及在人脸识别中的应用

受最近特征线分类器的基本设计思想启发,将最近邻法向平面和空间推广,提出了原点无关最近特征平面和原点无关最近特征空间分类器.与最近特征平面、最近特征空间分类器相比,原点无关最近特征分类器最大的优势就在于其定义的特征子空间不依赖于原点位置,而仅由同模式的若干个特征点决定.这种定义提高了相应的模式相似性度量的合理性与有效性.以人脸识别为例,对多种分类器的性能进行比较.实验结果表明,原点无关最近特征分类器在识别率、稳定性等方面均优于同阶的最近特征分类器.     

一种基于人工免疫的小波特征集合最近邻人脸识别算法

将人工免疫及集合最近邻方法应用于人脸检测中,实现一种基于特征的人脸检测算法.首先对人脸图象进行多分辨率小波分解,用低频分量来描述人脸识别,实现数据压缩,并有效削弱光照的影响;然后对小波低频图象进行傅立叶变换,分析变换后的系数矩阵,取得人脸图象的特征向量;采用了人工免疫中的克隆选择算法,对一个人的多张不同表情的人脸图像进行训练,产生一个简约特征集合,用这个简约集合代表此人的人脸特征数据库;就待识别人脸而言,以待识别人脸到人脸数据库中各个人脸特征集合的集合最近邻作为识别结果.实验结果表明,人工免疫算法可以有效地获取训练样本的人脸特征集简约集合,再通过集合最近邻进行人脸识别,可以提高准确率.     

基于小波变换和回归分析的人脸识别

利用小波变换对训练图像和待识别图像进行小波分解,提取低频分量,通过行扫描转化为列向量,作为特征向量;在此基础上,提出利用多元线性回归分析方法,利用最小二乘法获得训练特征与待识别特征之间的线性模型,经由残差分析确定待识别样本的类别．利用ORL人脸库,与支持向量机(SVM)分类器和K-最近邻分类器(KNN)进行了对比实验,实验结果表明本文算法识别精度跟SVM相当,优于KNN．     

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.     

原点无关最近特征分类器及在人脸识别的应用

受最近特征线分类器的基本设计思想启发，将最近邻法向平面和空间推广，提出了原点无关最近特征平面和原点无关最近特征空间分类器．与最近特征平面、最近特征空间分类器相比，原点无关最近特征分类器最大的优势就在于其定义的特征子空间不依赖于原点位置，而仅由同模式的若干个特征点决定．这种定义提高了相应的模式相似性度量的合理性与有效性．以人脸识别为例，对多种分类器的性能进行比较．实验结果表明，原点无关最近特征分类器在识别率、稳定性等方面均优于同阶的最近特征分类器．     

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。     

基于模块化2D-LDA的视频监控中的人脸识别算法

提出了一种基于扩展二维线性判别分析的人脸识别算法．通过扩充人脸样本,提高了人脸识别的性能．同时在视频监控的实际应用环境中进行了仿真,仿真结果表明,改进后的算法在性能和人脸识别精确度方面有了较大的提高．     

基于快速小波变换和FLD的人脸识别算法

针对快速性和识别率要求较高的人脸识别应用场合,提出了一种基于快速小波变换(FWT)和Fisher线性鉴别(FLD)的人脸识别算法.首先用Haar小波对标准人脸图像分别进行1尺度和2尺度分解,然后用Fisher线性鉴别法对原始图像、1尺度和2尺度分解图像提取特征,最后利用最近邻法对提取到的特征进行识别.利用ORL标准人脸图像库对算法进行了仿真,结果表明,此算法取得了较快的识别速度和较高的识别率.     

基于主元分析与支持向量机的人脸识别方法

基于支持向量机（SVM）在处理小样本，高维数及泛化性能等强方面的优势，提出了一种基于主元分析（PCA）与SVM的人脸识别方法，利用PCA方法对人脸图像进行特征提取，再利用SVM与最近邻分类器相结合的策略对特征向量进行分类识别，剑桥ORL的人极数据库的仿真结构验证了本算法是有效的。     

基于多分类器融合的人脸识别方法

提出了一种融合整体和局部信息进行人脸识别的新方法。首先利用DCT LDA方法提取表达人脸信息能力强的左眼、右眼和嘴巴的局部特征,利用F isherface方法和简单频谱脸方法提取人脸的整体特征,然后应用多分类器组合规则融合整体和局部特征,实验结果表明利用加法融合规则在ORL和FERET数据库上识别率分别达到98.45%和90.79%,说明了该方法的有效性,同时也表明将多分类组合应用于人脸识别是一种比较可行的思路。     

基于支持向量机的人脸识别算法

特征提取是人脸识别问题中的一个普遍问题,主要是指通过变换将图像空间中的人脸转化到人脸特征空间中,其目的是用最少的数据量表示原始图像的最多的信息.其中Fisher脸法是常用的特征提取方法,本文采用Fisher脸法和支持向量机的方法,构造了一个能够将图像数据空间的人脸映射到人脸特征空间中,并实施识别的实验系统.分析了该系统的构成与特点,并给出了实验测试结果.     

基于SIFT特征的人脸识别

尺度不变特征变换SIFT(scale invariant feature transform)对图像尺度、旋转、平移具有不变性,而被广泛应用,但是匹配过程中的错配问题难以避免。针对错配点的问题,对匹配策略进行了优化,利用人脸图像中关键点的特征描述子,对局部距离进行加权平均。实验表明,该方法能够有效剔除错配点,提高人脸匹配的正确识别率。     

位平面分解的人脸识别集成方法研究

研究了基于集成技术的人脸识别,主要包括集成个体分类器的生成与分类结果的融合.为了提高分类器个体间的差异性,通过位平面分解及移动窗口技术生成基分类器,然后对所分解模式的各层进行融合,以确定最后的决策,这些融合方法包括乘法规则、和规则、多数投票规则、最大值规则、最小值规则与中值规则.另外,针对ORL数据库,实验研究了不同融合方法的人脸识别的性能,并对不同的人脸识别方法的性能进行了比较.结果表明,在基于位平面分解的人脸识别集成方法中,应用和规则的融合方法,其性能也优于其他的人脸识别方法.