局部特征映射与融合网络的人脸识别优化算法

针对传统特征提取算法的局限性,提出基于深度神经网络DeepLab v2的人脸识别改进算法。首先,对图像中人脸进行定位,采用DeepLab v2改进网络提取人脸的面部特征,通过加入压缩激励(SE)模块细化多角度纹理特征。其次,采用局部二值模式(LBP)特征映射对目标图像进行补充特征提取,细化纹理结构并减少光照噪声的干扰,提升识别的鲁棒性。最后,进行特征信息融合,采用分类模块对融合特征识别并分类处理。结果表明：对比经典目标检测算法YOLOv1和传统DeepLab算法,改进算法识别出多角度的人脸局部特征,且在正常光照下改进算法的识别精确度分别提高了3.1%和5.9%,在强光照下改进算法的识别精确度分别提高了9.5%和13.6%。     

融合主动外观模型与局部二元模式的人脸识别

提出一种新的人脸识别算法.首先,利用主动外观模型(active appearance model,AAM)提取人脸五官特征点,进而获得人脸区域的全局纹理特征;然后对人脸区域中的若干个局部子块进行加权局部二元模式(local binary pattern,LBP)的特征组合;接着分别对这两类特征进行最近邻法则匹配;最后,采用基于模糊综合的原理对这两大类特征进行数据融合,给出最终识别结果.实验表明该算法的有效性,能够很好地结合人脸图像全局和局部的互补信息,识别效果优于各单一模块的分类性能.     

基于Gabor特征和局部二值模式融合的纹理图像识别

传统的Gabor滤波方法和局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)算法提取的纹理特征鉴别能力不足,导致纹理识别精度不够理想.为了解决上述问题,提出一种将全局Gabor特征和局部LBP特征进行融合的纹理图像识别方法.该方法利用Gabor滤波方法提取纹理图像的全局特征,利用LBP算法提取纹理图像的局部特征,然后在最近子空间分类器的框架下实现全局和局部特征的融合以及纹理图像识别.在CURe T和KTH-TIPS基准纹理库上的实验结果表明,笔者提出的方法显著超越了传统Gabor滤波方法和LBP算法的纹理识别精度.     

采用ACGAN及多特征融合的 高光谱遥感图像分类

为解决标记样本缺乏、提升分类精度及增强模型容错性等问题,提出一种基于辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)的分类方法.首先,将预训练的ACGAN模型作为光谱特征提取器,采用局部二值模式(LBP)算法提取图像的纹理特征;然后,融合光谱特征和纹理特征,由卷积神经网络(CNN)进行分类.在2个广泛使用的数据集上进行实验,结果表明:相较于其他方法,文中方法可显著提高分类精度.     

基于小数据集下贝叶斯网络建模的面部表情识别

针对面部表情识别过程中获得的特征样本稀少的问题,提出了一种基于小数据集下贝叶斯网络(BN)建模的面部表情识别方法。首先提取面部表情图像的几何特征和HOG特征,经特征融合和归一化等处理构成动作单元(AU)标签样本集;其次提出了用于面部表情识别的BN结构,并将定性专家经验转化为BN条件概率之间的约束集合,随后引入凸优化最大化求解完成BN模型参数的估算;最后利用联合树推理算法识别出面部表情。实验结果表明:在小数据集条件下,与支持向量机(SVM)、Adaboost和卷积神经网络(CNN)等人脸表情分类方法相比,该方法能够取得更准确的面部表情识别结果。     

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...     

基于小数据集下BN建模的面部表情识别

针对面部表情识别过程中获得的特征样本稀少的问题,提出了一种基于小数据集下贝叶斯网络(BN)建模的面部表情识别方法。首先提取面部表情图像的几何特征和HOG特征,经特征融合和归一化等处理构成动作单元(AU)标签样本集,其次提出了用于面部表情识别的BN结构,并将定性专家经验转化为BN条件概率之间的约束集合,随后引入凸优化最大化求解完成BN模型参数的估算,最后利用联合树推理算法识别出面部表情。实验结果表明：在小数据集条件下,与支持向量机(SVM)、Adaboost和卷积神经网络(CNN)等人脸表情分类方法相比,该方法能够取得更准确的面部表情识别结果。     

基于SVM信息融合方法的人脸表情识别

提出一种基于支持向量机(SVM)的信息融合方法进行人脸表情识别．该方法首先对 预处理后的人脸图像进行局部特征和整体特征的提取;然后用最小距离分类器、最近邻距离 分类器、最大相关分类器、径向基函数(RBF)神经网络分类器进行表情识别;最后构造一 个三阶的多项式支持向量机对多个分类器的输出进行决策融合以达到人脸表情识别的目的．     

一种基于局部特征融合的表情识别方法

表情识别是人工智能和模式识别的研究热点,而特征融合方法则是表情识别中重要的技术方法之一.基于嘴部的Gabor小波特征和几何特征对表情识别有重要作用,提出一种仅用嘴部不同特征进行特征融合的表情识别方法.该方法将嘴部的Gabor小波特征和几何特征进行特征融合后再使用最近邻分类器分类.根据不同样本库、不同识别方法的对比实验结...     

一种基于Gabor滤波器组和LBP的多特征联合SAR纹理图像分类方法

实现能够使先进飞行器根据获取的图像自动识别不同的地貌景物,是一种具有实际应用前景的技术需求.提出了联合Gabor滤波器组和局部二值模式来对SAR纹理图像进行分类的新方法SARICIT (SAR Image Classification using Inquiry Table).首先对第一套带类标的训练图像集提取两种特征,分别使用的基于非监督和监督模式相融合的混合神经网络分类器进行训练,然后使用第二套带类标的训练图像集制作二维分类信息查询表,记录两种分类器对每一幅图像的判断结果.在实际进行分类阶段,对新图像提取Gabor和LBP两种纹理特征,输入训练好的分类器.根据两种分类器给出的类型响应,结合查询表,使用一种投票的机制来确定待分类的图像的纹理属性.通过对真实SAR图像的实验结果表明,与流行的单独使用一种纹理特征进行分类相比,新方法能够对SAR图像纹理做到更准确的分类,对雷达图像更具有适用性.     

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.     

基于不同分块多特征优化融合的人脸识别研究

针对光照、姿态、表情等复杂情形下人脸识别率较低的问题,提出基于不同分块多特征优化融合的人脸识别方法.首先考虑了局部二值模式、局部相位量化特征和小波变换特征.进一步,考虑单一分块算法会使分割线周边信息不能完整提取,从而丢失对人脸识别的有用特征,提出了人脸灰度图像多重分块的方法.最后,采用遗传算法对不同分块多特征进行权值寻优,得到最优权值.在大规模人脸数据集FRGC2.0数据库上进行实验四验证,验证率达到95.31%(FAR0.1%),首选识别率为99.06%,相比于前期文献,该算法能多方位提取人脸特征信息,提高人脸识别率,且所用特征较少.     

深度残差网络和LSTM结合的图像序列表情识别

为了改善图像表情和图像序列表情识别效果,针对传统表情识别特征提取复杂和效果不理想问题,提出了一种深度残差网络和局部二值模式(local binary patterns,LBP)相结合的特征提取方法,利用深度残差网络提取数据集的空域特征,长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)处理时域特征,实现空域与时域特征的结合。研究了不同层数的残差网络、不同形式的LBP算子以及其他网络结构对人脸表情识别的影响,对比了支持向量机和随机森林实现的序列表情识别算法。在Cohn-Kanade数据集和AFEW6.0数据集上进行了验证,实验结果表明,算法在验证集上的准确率分别为73.1%和58.4%,相比其他算法有一定程度的提升。     

甲状腺结节超声图像多特征融合及识别

为更加精确地判别甲状腺结节的良恶性, 提出基于改进的 CLBP(Completed Local Binary Pattern)模型和 GLCM(Gray Level Co-occurrence Matrix)模型相结合的纹理特征提取算法。 首先在传统的 CLBP 模型中引入局部 方差信息, 使 CLBP 算子对局部纹理特征的描述更加精细; 然后与 GLCM 模型描述的全局纹理特征相融合; 最 后结合纵横比、 圆形度、 紧致度等形状特征并将其输入 SVM(Support Vector Machine)分类器。 为进一步提高识 别率, 同时给出基于粒子群算法与网格搜索算法相结合的 SVM 参数优化算法, 以提高识别率。 对比实验结果 表明, 该算法提取的特征用于分类识别时具有更高的识别率, 且提出的参数寻优算法相对于传统寻优算法效率 更高。     

基于区域块LBP特征的人脸表情识别

人脸表情识别是模式识别与人工智能领域的研究热点之一,针对传统LBP方法的不足,提出了一种基于区域块LBP的人脸表情识别方法:先在人脸面部分割出与表情相关的眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴等关键区域;再从这些关键表情区域提取表情特征,避免了在整个面部提取特征耗时的缺陷,同时有效地降低了特征维数;最后利用最近邻分类器给出识别结果,通过实验验证了本文算法在识别性能和时间性能上的优势.     

基于降维的堆积降噪自动编码机的表情识别方法

堆积降噪自动编码机是一种典型的深度学习模型,它能够刻画数据丰富的内在信息,具有较强的特征学习能力。基于主成分分析（principal component analysis,PCA）技术和堆积降噪自动编码机（stacked denoising autoen-coders,SDAE）模型,提出一种新的表情识别算法PCA＋SDAE。该算法对人脸图片进行裁剪及归一化等预处理,采用主成分分析技术对人脸特征进行线性降维,再利用堆积降噪自动编码机逐层进行特征学习并同时实现对人脸表情数据的非线性降维,可以得到更好的、维度更低的表情特征,并据此进行表情分类。对PCA＋SDAE算法的仿真测试实验结果表明,其综合性能比其他的基于深度学习模型的表情识别方法更好,同时与传统的非深度学习表情识别方法相比,它具有更高的表情识别正确率。     

基于改进的局部方向模式人脸表情识别算法

针对LDP利用Kirsch算子计算8方向的边缘响应值并排序,特征提取速度慢的问题,提出了一种改进的分解局部方向模式DLDP(divided local directional pattern)特征提取方法。将Kirsch算子的8个方向掩模分成2个子方向掩模再分别计算边缘响应值,获得2个编码(DLDP1和DLDP2),级联两个编码的直方图得到表情特征DLDP。然后利用主成分分析法(PCA,principal component analysis)降维处理。最后用支持向量机进行表情识别,在JAFFE数据库上的实验表明,本文方法与近几年效果较好的特征提取算法相比,不仅缩短了特征提取的运算时间,而且提高了识别率。     

基于小波变换和改进PCA的人脸特征提取算法

针对在人脸图像高维数据降维时单纯使用主成分分析(PCA)算法的提取精度和速度受限问题,  提出一种基于小波变换和改进PCA的混合特征提取算法. 该方法首先对人脸图像进行小波分解, 选取低频分量对人脸图像进行特征提取;然后利用改进的PCA算法进行主成分提取, 获得代表人脸特征的特征向量; 最后将该算法应用于Olivetti Faces人脸库数据集的图像分类. 实验结果表明, 经过该混合算法处理后的图像特征数据, 由卷积神经网络(CNN)算法分类识别时准确率提升10%, 识别速度提高约37%.     

一种基于LNMF像素模式纹理特征的表情识别

采用一种基于像素模式纹理特征(PPBTF)的人脸特征表示方法对人脸图像进行了特征提取.首先,将原始的灰度图像转化成能够表征纹理信息的模式图,并且通过在特征窗内统计每一模式的像素个数得到其中心像素的特征矢量,然后将由局部非负矩阵分解(LNMF)得到的基本方程作为模板进行模式匹配.同时,将Adaboost和SVM结合起来,用做表情识别的分类器.最后,通过基于Cohn-Kanade数据库的实验证明了以LNMF基函数作为模板的PPBTF对表情识别具有较高的判别能力,并由基于PIE图像库等其他图像库的实验进一步验证了PPBTF对光照不敏感的特性,充分说明所提出的人脸表征方法的有效性和鲁棒性.     

基于面部表情和双流网络的驾驶员疲劳检测

提出了一种基于面部表情的驾驶员疲劳检测方法,该方法结合了传统特征提取和双流卷积神经网络.首先,对采集的驾驶员图片进行预处理,使用Dlib进行人脸检测以及人脸特征点定位.然后,根据人脸特征点获取人脸表情感兴趣区域以及嘴部区域,并分别提取Gabor特征和局部二值模式(local binary patterns,LBP)特征...