彩色分量流形特征融合的人脸识别

对人脸图像RGB彩色空间三分量的非线性流形嵌入进行了分析,提出一种结合了流形学习技术和图像彩色信息的人脸识别方法。 该方法对人脸图像的彩色三分量分别采用局部线性嵌入（LLE）方法进行特征提取,提取的特征进行归一化处理和特征融合,采用线性判别分析（LDA）增加分类判别性,最后采用k最近邻法（kNN）进行分类。 该方法中提取的特征,能够保持人脸图像数据的非线性结构,同时利用了人脸图像的彩色信息。 对比实验结果表明,利用了彩色信息的三分量流形学习特征融合方法,比Fisherface特征灰度图像和单个彩色分量的人脸识别性能有所改善。      

融合单演二值编码的人脸表情识别算法

为提高人脸表情识别算法的识别率和鲁棒性,本文提出一种融合单演二值编码的人脸表情识别算法.该算法运用单演信号分析提取多尺度单演振幅、相位和方向三个正交互补的分量,使用单演二值编码对该三种分量的每个尺度进行编码及划分为多个矩形块子区域,并采用分块Fisher线性判别对其降维并提高识别率.实验结果表明:所提算法比传统人脸表情识别算法具有更高的识别率.此外,遮挡对比实验证明了所提算法比传统算法有更好的鲁棒性.     

一种融合LBP纹理特征的多姿态人脸跟踪方法

提出一种改进的Camshift算法,它融合目标人脸的局部二值模式(LBP)纹理特征的T分量,以及肤色的HSV色彩空间的H分量的统计直方图来生成概率分布图像,实现纹理与肤色特征的有效融合;然后,利用Kalman滤波器来预测目标人脸的运动信息,快速地跟踪到目标人脸.实验表明,在复杂的跟踪条件下,这种算法比原始的仅采用颜色直方图信息的Meanshift和Camshift算法,在跟踪速度和精度上有显著的提高.     

基于脊波变换的线性判别分析人脸识别方法

在线性判别的基础上提出了一种基于脊波变换的线性判别分析算法,有效地解决了传统线性判别分析算法的小样本问题.首先利用Radon变换将二维人脸图像转换为投影矩阵,然后进行小波变换获取脊波系数矩阵,最后采用线性判别分析方法提取特征后作分类.在ORL人脸数据库上的比较实验结果证实了该算法的有效性.     

基于分块局部二元模式的鉴别特征抽取方法及人脸识别

提出了一种基于分块局部二元模式(LBP)的鉴别特征抽取方法.该方法对人脸图像进行分块,再对分块后的子图像矩阵采用LBP算子抽取LBP特征.由于LBP是利用一串二进制码表征较小图像块的局部纹理,这有助于提高人脸识别的性能.采用主分量分析(PCA)方法对由所有分块后子图像的LBP特征向量构成的新训练集进行维度缩减,最后以Fisher线性鉴别分析(LDA)对缩减后的PCA特征进行鉴别特征提取.在ORL人脸库和YALE人脸库上的实验结果表明,该方法优于传统的PCA和LDA方法.     

鉴别局部特征分析及其在人脸识别中的应用

由于传统的鉴别主分量分析(DKL)算法中,主分量分析(PCA)基于全局特征,难以提取人脸的局部特性,该文提出鉴别局部特征分析算法.该算法中,局部特征分析(LFA)代替PCA作为线性鉴别分析(LDA)的前端.一方面,LFA在保留大部分全局信息的同时提取局部特征.另一方面,它为信号提供一种有效的低维表示,增强LDA在小样本问题中的数值稳定和推广性能.文中结合开集模式的人脸认证领域,在PoliceFace、OCRLab人脸库和它们的组合库上对新算法和DKL算法进行实验比较.实验表明,通过结合LFA和LDA,新算法明显降低认证错误率在PoliceFace库上,等错误点错误率降低43.10%;在OCRLab库上错误率降低25.87%;在组合库上错误率降低33.16%.     

非局部二值模式人脸表示与识别方法

人脸表示/特征提取是人脸识别技术中最重要的步骤,局部二值模式(LBP)在人脸识别问题中受到了越来越多的关注和研究.为了克服原始LBP算子存在的固有缺陷,本文在其基础上提出了非局部二值模式NLBP算子.相对于原始LBP算子,新的NLBP算子能够实现多尺度分析能力,突出了人脸的关键特征,并能增强人脸表示与识别的鲁棒性.实验验证了新NLBP算子的有效性.     

增强的主分量分类器

主分量分类器是在最大化样本投影代数和的前提下求解分类面法方向,并采用核方法解决线性不可分问题．它对所有真实世界样本(包括野值)的重视程度相同,且只考虑了一个野值．设计并实现了一类鲁棒性较主分量分类器更强的增强型主分量分类器,其中重点讨论了三种典型权设置下的分类器特性．分析和实验证实了增强的主分量分类器的抗野值、噪声性能以及学习和推广能力均优于主分量分类器．     

改进的线性判别回归分类人脸识别算法

对线性回归分类算法进行了改进。考虑了线性回归分类算法中没有考虑的类间信息,通过选择类模式的投影方向判别不同类的模式,不同类的模式互相远离,相同类的模式尽可能靠近来估计投影矩阵;再利用投影矩阵将训练图像及测试图像投影到各类的特征子空间;最后,计算出测试图像与训练图像间的距离,利用K-近邻分类器完成人脸的识别。在FERET人脸数据库上进行实验验证。实验结果表明,相比其他回归分类算法,本算法取得了更好的识别效果。     

一种二次投影识别蛋白质谱数据的新方法

 作为一种蛋白组学工具,质谱法的使用对疾病的早期诊断和治疗带来了革命性的变化。然而,由于面临“维数灾难”问题,大部分机器学习方法不能直接用于识别蛋白质谱数据,同时这些方法也面临着识别性能较低的问题。借鉴主分量分析（PCA）与局部线性判别嵌入（LLDE）在人脸识别方面取得的较好效果,提出了用于蛋白质谱数据识别的二次投影法(DTP)及改进的二次投影法(MDTP)。该方法先对数据去噪并用T检验降维,再提取均方误最小的第一次投影特征向量与可分性最好的第二次投影特征向量,最后将预处理过的数据先后在二次特征向量空间投影并分类。在卵巢癌蛋白质谱数据上的实验表明,二次投影及其改进方法识别性能较好,优于现有各方法。     

基于自适应方向局部三值模式的人脸识别

为了解决局部三值模式特征向量维数过高和不能自适应选取阈值的问题,引入方向局部二值模式的思想,提出了一种具有自适应性的方向局部三值模式(SD-LTP)。SD-LTP通过具有降低特征向量维数的方向局部三值模式来描述图像,将图像全局灰度特征引入编码中以增强算法对全局特征的描述;引入具有自适应性的阈值增强算法的抗噪能力。在ORL和FERET标准人脸库上的实验结果表明,SD-LTP有效地降低特征维数;并显著提高了人脸的识别率。     

一种新的二值图像信息隐藏方法

随着数字媒体的普及,人们已经提出了许多在灰度图像和彩色图像中隐藏信息的方法,但是由于随意修改二值图像的像素值容易引起图像质量的明显下降,所以大多数在灰度图像和彩色图像中隐藏信息的方法不能直接应用到二值图像中.本文提出了一种在二值图像中进行信息隐藏的方法.该方法将二值图像分割成大小为2×2的图像块,利用图像块的奇偶性将一条二进制信息嵌入到黑白像素邻近的块中,嵌入1位信息平均修改0.5个像素,具有计算量小、嵌入信息量大、图像质量下降少、安全性高的优点.     

DCT和LBP特征融合的人脸识别

提出一种特征融合的人脸识别新方法.该方法将人脸图像中少量的低频离散余弦变换(DCT)系数用作人脸的频域特征;把人脸图像规则地分成多个子块,计算每个子块的局部二值图(LBP)编码直方图.这些子块的LBP直方图连接成一个空域全局直方图,作为人脸的描述向量.这个描述向量经过PCA降维后作为人脸的LBP特征.DCT特征和LBP特征分别归一化,然后进行特征融合.在ORL人脸库上的实验显示了所提方法比单独采用DCT或LBP特征的人脸识别有较好的性能改善.     

一种基于彩色图像绿色分量的数字水印嵌入方法

通过研究三基色抵抗JPEG压缩和加性噪声的鲁棒性 ,提出了一种在彩色图像嵌入水印的新方法 ,该方法是将水印直接嵌入在RGB图像的绿色分量中 .先对绿色分量 8× 8像素分块进行离散余弦变换 (DCT) ,然后利用人眼视觉模型选择要嵌入数字水印的DCT块的位置 ,并用密钥K2 确定隐藏数字水印的低频系数 .水印信号采用二值图像 ,利用密钥K1生成的混沌序列对水印加密后 ,嵌入到由密钥K2 选择的低频系数中 .实验结果显示 ,在绿色分量嵌入水印比在红色或蓝色分量嵌入水印能更好地抵抗有损压缩和加噪攻击 ,具有更好的鲁棒性 .当JPEG压缩比为 37 3∶1时 ,提取水印和原始水印的归一化相关值可达到 0 980 9.     

二维主分量分类器

在主分量分类器(PCC)的基础上提出了二维主分量分类器方法,具有速度快、算法简便的特点.人脸性别分类结果表明,所提出的方法在识别性能上优于主分量分类器;另外,算法执行时间具有很大的改进.     

基于半监督学习的最大间距准则人脸识别

针对人脸识别中不能同时利用标记样本和无标记样本的问题,提出了一种具有半监督学习的最大间距准则人脸特征提取方法.算法把无监督判别投影的局部和非局部散度矩阵引入到最大间距准则方法中.在ORL和Yale人脸库上的实验结果表明,本方法不但充分利用了有判别信息的标记样本和大量无标记样本,而且更好地发挥了最大间距准则算法的优点,有效地提高了人脸识别率.     

基于局部投影信息的客户相关算法研究

在特征提取过程中,样本图像特别容易受到某些外部条件变化的干扰,如光照变化、拍摄角度以及表情姿态等,而这些变化大都依赖人脸的局部信息.为了提高算法在这些条件变化下的人脸验证效果,提出了基于局部投影信息的客户相关算法.新算法在充分利用局部保持投影和鉴别性局部保持投影的优势上,进一步结合客户相关方法,将不同类别之间的差异表示得更加清楚,得到更具有判别能力的投影向量.通过在XM2VTS数据库上进行的人脸验证实验,证明了新算法在人脸验证方面的优势.     

基于Kirsch算子人脸表情识别

为了解决局部二值模式识别率不高、特征向量维数大的问题,使用Kirsch边缘检测算子,根据像素水平、垂直及对角的3个方向响应进行编码,得到基于Kirsch算子的局部二值模式.该方法有效提取了面部表情特征,且维数低,适合在大型人脸库上运行.在JAFFE数据库上的实验结果表明,基于Kirsch算子的局部二值模式与局部二值模式、CBP、GDP及LDP相比,识别率和运行效率均有提高,是一种有效的特征描述算子.     

一种基于局部特征的人脸识别方法

针对五官的局部特征，提出一种具体的识别方案。与传统弹性图匹配的方法相比，该方案提取的人脸局部的特征，大大降低了运算量，理论和实验都表明了该方案的可行性。在对人脸图像预处理之后，利用积分投影的方法，获取五官的位置，而后采用奇异值分解（SVD）去提取五官附近的局部特征，作为人脸的主要特征。比较了SVD和离散傅里叶变换（DFT）两种特征提取的方法，结果表明，通过SVD提取人脸的局部特征在减少计算量的基础上，能够很好保留人脸的特征，达到了较好的识别效果。     

基于矩阵奇异值分解的证据冲突度量算法

针对证据理论中证据冲突度量这一关键问题,提出了基于矩阵奇异值分解的证据冲突度量算法.首先将证据的BPA向量投影到单位圆上,然后运用投影后证据向量的BPA矩阵和焦元关联矩阵构造归一化BPA矩阵,接着对其进行奇异值分解,最后根据奇异值定义证据的最大干扰分量与主分量,并将二者比值作为冲突度量.通过对Zadeh悖论扩展形式、完全冲突证据和焦元为嵌套子集等多种情况进行对比实验,验证了本文算法是较为理想的证据冲突度量方式,能够正确预测证据集的冲突程度.