基于二次修正的LBP算子和稀疏表示的人脸表情识别

针对传统局部二元模式(LBP)算子存在直方图维数过高而导致识别速度降低和二值数据对噪声很敏感的问题,在分析传统LBP算子的原理基础上,对人脸表情特征的数据量增加、人脸表情特征向量和特征识别过程的优化进行如下改进:将人脸表情图像经过小波包的分解和重构,得到4幅不同频段的图像,从而有效地增加原表情图像的数据量;采用修正的LBP算法对人脸表情图像进行特征提取,并通过稀疏表示模型优化其特征向量,有效地降低传统LBP直方图的维数,提高人脸表情识别率,二次修正的LBP算法鲁棒性好;构建基于神经网络的多分类器模型,融合多特征多分类器的输出,有效地提高表情特征分类的准确性和稳定性。研究结果表明:与传统LBP算法对比,本算法用于人脸表情的识别时,其识别率得到较大幅度提高,算法鲁棒性好。     

基于特征层融合与BP神经网络的人脸表情识别研究

针对图像处理中人脸表情识别率不高的问题,提出了一种基于特征层融合和神经网络的人脸表情识别方法。利用PCA对原图像进行特征降维处理得到维数较低的表情图像特征,再从粗到细策略对特征进行融合,最后采用神经网络的BP反向传播算法对训练集和验证集经多次迭代后训练好人脸表情模型。将收集到的表情数据进行实验仿真对比表明:本文提出方法与常用的分类算法相比,人脸表情识别率在本文提到的表情数据库上取得更好的效果。     

基于GAN改进的人脸表情识别算法及应用

针对传统人脸表情识别算法存在的特征提取能力差、 识别率低和误分类率较高等问题, 提出一种基于生成对抗网络(GAN)改进的人脸表情识别算法. 利用生成对抗网络的博弈思想, 分别设计特征提取器、 特征合成器和判别器, 通过判别器与特征提取器之间的对抗训练, 不断增强特征提取器提取特征的能力和分类器对人脸表情识别的准确率, 并将其应用在工作人员工作状态智能监测中, 根据表情识别结果判断工作状态, 从而合理分配实验室资源, 提高实验室资源利用率. 改进算法在CK+数据集上多次实验的结果表明： 该算法有较高的鲁棒性, 能有效提高人脸表情识别率.     

基于彩色空间多特征融合的表情识别算法研究

目前的人脸表情识别方法大多是在灰度图像上采用单一特征算子,如 Local Phase Quantization(LPQ),Local Binary Patterns(LBP),Histograms Of Oriented Gradients(HOG),Gabor等,进行分类识别,但这类方法在复杂光照条件下识别率并不理想。为取得较好的识别率,本文首次提出了基于彩色图像多特征融合的表情识别算法。该算法首先在不同彩色分量上分别提取LPQ、LBP、HOG及Gabor多种特征,然后对高维特征进行线形鉴别分析并采用最近邻法进行表情分类,最后对多特征分类结果采用Adaboost算法进行融合。本文算法在具有复杂光照条件的Multi-PIE人脸库上进行了验证,取得了88.30%的平均识别率。实验结果表明：相比于基于灰度图像的单一特征识别算法,本文提出的算法能较大幅度地提高人脸表情识别率。     

基于分布式压缩感知的伪装人脸识别

提出了一种基于分布式压缩感知(DCS)的算法,并应用于伪装人脸识别.该算法从一个人脸图像集中提取共同特征和独有特征,这些特征在表达原人脸集的不同类型的信息具有各自的物理意义,因此能提高人脸识别的性能,同时采用了主成分分析(PCA)法进行降维.在AR人脸数据库的实验结果显示,相比于稀疏表示算法(SRC),该算法能提高识别率和识别速度,即使在较少训练图像的情况下也能取得好的识别效果.     

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.     

基于局部特征和集成学习的鲁棒彩色人脸识别算法

为了充分利用人脸图像的局部信息、改善现有基于整体特征的彩色人脸识别算法的识别率,提出了一种基于局部特征和集成学习分类器的鲁棒彩色人脸识别算法.在特征提取阶段,使用自适应四元数pseudo-Zernike矩(AQPZMs)来描述图像子块的特征.对于具有较大熵的图像子块使用较高阶次的四元数pseudo-Zernike矩(QPZMs)提取特征,反之则使用较低阶次的QPZM s.在匹配识别阶段,使用集成学习分类器进行判别.针对不同彩色人脸图像库的测试结果表明,当人脸图像受到光照、表情等因素影响时,与采用QPZMs或者四元数二维主成分分析(Q2DPCA)进行整体特征提取的识别算法相比,所提算法的识别率更高.     

基于双向二维直接线性判别分析的人脸表情识别

提出基于双向二维直接线性判别分析的人脸表情识别新算法.新算法从水平和垂直两个方向对图像矩阵执行直接线性判别分析,从二维图像中提取图像协方差矩阵,降低特征维数,减少表示图像时所需要的系数及其存储空间.另外,不使用奇异值分解方法,便可得到图像协方差矩阵的特征向量,能够精确地估计图像协方差矩阵.在JAFFE人脸表情数据库中的试验结果表明,所提算法具有较高的识别率.     

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.      

利用粒子群优化的人脸特征提取识别算法

针对如何提高人脸图像识别率问题,提出了利用粒子群优化(PSO)的人脸特征提取识别算法.采用小波变换和张量主成分分析(PCA)方法对人脸图像进行特征提取,利用PSO对提取的特征进行加权处理,根据特征的每一维元素的聚类正确率进行优化选择,从而达到对人脸提取关键性特征的目的.实验结果表明,所提算法能减小光照、表情和姿态变化的影响,在英国曼彻斯特科技大学人脸数据库上的识别率比张量PCA方法提高了12.75%.     

基于SKLLE和SVM 的人脸表情识别

为有效提取人脸表情图像特征并降低特征向量维数,该文提出一种基于监督核局部线性嵌入(Supervised Kernel Locally Linear Embedding,SKLLE)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的降维和分类方法.利用人脸表情图像数据本身的非线性流形结构信息和标签信息实现维数约简,提取低维嵌入特征用于人脸表情识别,采用支持向量机代替传统的K近邻分类器.基于JAFFE人脸表情图像库和Cohn-Kanade人脸表情数据库的实验结果表明,该方法可以很好地实现维数约简,达到较高的识别率,有效地提高了人脸表情识别的性能.     

改进Softmax分类器的深度卷积神经网络及其在人脸识别中的应用

提出了一种有效的特征学习方法,构建了9层结构的卷积神经网络,利用Softmax回归算法进行人脸分类识别.卷积神经网络在输出层利用改进的Softmax进行分类,在隐藏层采用修正线性单元作为激活函数,并在网络中加入局部响应归一化处理,有效避免了梯度消失问题.利用大量人脸图像数据对网络进行预训练,得到较好的网络初始权重.在针对YALE,FERET,LFW-A等人脸数据库进行人脸识别实验中,与现有的几种人脸识别方法 SDAEs,RRC,MPCRC,CRC,SRC等进行对比表明,该方法在各人脸数据库的识别中均得到较高的识别率.     

基于词包模型和SURF局部特征的人脸识别

针对传统人脸识别方法实时性差的缺点,提出了一种加速鲁棒性特征(SURF,speed up robust features)和词包模型(BOW,bag-of-word)相结合的人脸识别方法.图像经过预处理后,使用SURF算法自动提取图像的关键点和相应的特征描述符,再进一步用BOW方法将其编成视觉单词作为人脸的局部特征.最后,采用K最邻近结点算法进行分类识别.使用了2个数据集验证了提出的方法——标准CMU-PIE(卡内基梅隆大学——姿势、光照、表情人脸数据库)人脸库和采集的数据库,分别达到了97.5%和99.3%的识别率,而且特征提取的时间少于0.108 s,识别的时间少于0.017 s.结果表明,本文提出的算法不仅精确而且快速,具有更好的稳定性和有效性.     

一种多尺度可变形部件模型的人脸表情识别的研究

针对现有表情识别研究无法捕捉脸部关键部位特征,提出一种多尺度可变形部件模型(DPM)的人脸表情识别方法。首先,构建多尺度图像的特征金字塔,然后,用随机梯度下降算法训练人脸DPM模型,根据DPM模型中根滤波器与部件滤波器的响应值确定人脸关键部位位置,最后,提取关键部位的HOG特征,将获得的特征输入到分类器中训练。在CK+和JAFFE表情库上的验证结果表明,该方法在不同角度和光照强弱影响下对人脸均有较好的检测和定位效果,提取的人脸关键部位特征在计算速率和识别率上优于对比算法。     

一种基于Harris-SIFT特征点检测的LBP人脸表情识别算法

针对LBP算法在提取全局特征时不具有针对性的缺点,提出一种基于Harris-SIFT特征点检测的LBP人脸表情识别算法。该算法引入Harris得到表情图像的角点,同时运用SIFT检测算法得到图像的局部最大最小值,通过Harris算法对SIFT特征点进行过滤,得到表情图像的准确感兴趣点;设计特征点最大区域选取法和特征点周围邻域选取法,将选取的区域作为LBP特征提取的输入图像;运用SVM多分类器得到每种表情的识别率。实验表明,该算法能更有效地提取表情特征,达到较好的识别效果。     

基于RBF网络的人脸识别和表情分析方法研究

为解决人脸识别过程中出现的无法有效区分多姿态人脸的问题,进一步提高人脸表情识别率。本文在分析现有人脸表情识别方法的基础上,提出新的识别技术,即采用基于径向基函数(RBF)神经网络的方法,首先对图像皮肤和非皮肤像素进行分离,把人脸区域从检测到的皮肤区域中提取出来,然后以人脸表情数据库JAFFE为测试数据库,对人脸图像进行Gabor小波变换(GWT)和离散余弦变换(DCT),最后将该算法用于径向基函数神经网络的训练过程,建立相应优化模型,并将其应用到人脸表情的识别中,研究结果表明,具有收敛速度快、识别率高等优点,比文献中的方法提高了3%和8%的识别率。     

一种多尺度可变形部件模型的人脸表情识别

针对现有表情识别研究无法精确捕捉脸部关键部位特征,提出一种多尺度可变形部件模型(DPM)的人脸表情识别方法。首先构建多尺度图像的特征金字塔,然后用随机梯度下降算法训练人脸DPM模型,根据DPM模型中根滤波器与部件滤波器的响应值确定人脸关键部位位置,最后提取关键部位的HOG特征,将获得的特征输入到分类器中训练。在CK+和JAFFE表情库上的验证结果表明,该方法在不同角度和光照强弱影响下对人脸均有较好的检测和定位效果,提取的人脸关键部位特征在计算速率和识别率上优于对比算法。     

基于改进核判别算法的视频运动人脸图像相似表情识别研究

传统的视频运动人脸图像相似表情识别方法,利用小波变换提取人脸特征,后续特征分解效果不理想,导致表情识别准确度较低。为此,提出基于改进核判别算法的视频运动人脸图像相似表情识别研究。采用积分图法提取视频中的人脸表情,得到特征矩形区域。结合核判别算法对特征矩形区域进行分解得出表情特征矢量。结合弹性模板匹配法,计算和匹配表情特征矢量,得出匹配最优的表情,完成人脸图像相似表情识别。为验证所提方法的应用性能,设计仿真实验。实验结果表明,与传统方法相比,所提方法的表情识别准确度更高。本文设计识别方法具有应用有效性,为相关领域提供可靠依据。     

基于脉冲神经网络人脸特征提取

运用基于复杂度和最佳阈值算法对人脸图像进行人眼特征定位并标准化图像,引入生物并行机制的脉冲神经网络训练输入图像,获得稳定的神经元突触强度矩阵,选取此矩阵系数作为人脸特征向量,用最近邻法则分类识别.利用该突触强度分布矩阵,注入刺激电流,神经网络中原始图像得以重建.实验证明,该方法在表情、姿态变化以及深度旋转的图像中特征定位准确,识别率较高.     

基于改进的卷积神经网络的负面表情识别方法

为了解决传统的基于人工特征的负面表情识别方法在面部无遮挡、姿态非倾斜的人脸表情图像上表现良好,但是在复杂场景下的识别效果较差的问题,提出了一种基于改进的卷积神经网络的负面表情识别方法.首先利用卷积神经网络的无监督特征学习的特性,预训练两个不同拓扑结构的卷积神经网络,用以提取表情特征;然后融合这些特征,训练分类性能更强的支持向量机.改进后的卷积神经网络算法具有较好的鲁棒性和泛化能力,在训练数据库ICML-fer2013上取得了86.2%的识别率,在测试数据库CK+,GENKI和JAFFE上分别取得了81.6%,87.0%和80.8%的识别率.