基于变尺度DCT和PCA的人脸识别方法

针对实际应用中要对不同尺度的人脸图像进行匹配和识别的需求,提出一种基于变尺度DCT(离散余弦变换)结合PCA(主成分分析法)的人脸识别方法.首先将不同尺度的人脸图像进行DCT变换,然后提取出相同的DCT系数,再将提出的DCT系数进行PCA降维,最后进行匹配识别.通过对ORL人脸库及实验采集的多尺度人脸图像进行实验,证明了所提方法对不同尺度图像的匹配识别有效,并测算了DCT变换后的修剪尺度及PCA特征维数对该方法识别准确率的影响.     

基于NSCT和SQI的光照不变量及人脸识别

为了消除光照变化对人脸识别的影响,提出了一种结合无下采样轮廓波变换(Nonsub-sampled contourlet transform,NSCT)和自商图像(Self-quotient image,SQI))的光照不变量提取算法。该算法首先对图像进行伽玛校正,一定程度上减弱了不同光照条件的影响,然后使用NSCT对伽玛校正后图像进行多尺度多方向分析,使用自适应NormalShrink方法对各高频子带进行滤波,通过反无下采样轮廓波变换得到平滑图像,最后利用SQI提取光照不变量。在YaleB与CMUPIE人脸库上的实验结果表明:所提出的算法能够有效消除光照变化对人脸识别的影响,识别率高于多尺度Retinex(Multiscale Retinex,MSR)、SQI和对数全变差(Logarithmic totalvariation,LTV)等方法。     

基于多方向Gabor特征图稀疏表示的鲁棒人脸识别方法

为提高对光照、表情、姿态等可变因素的鲁棒性,提出一种基于多方向Gabor特征图稀疏表示的人脸识别方法.对人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换,然后将同一方向不同尺度的Gabor特征进行融合得到多方向特征图,再对每个方向的融合特征图提取Gist特征并赋予自适应权重,接着将所有方向特征图的自适应加权Gist特征串联构成人脸图像特征向量,最后利用稀疏表示分类方法实现人脸识别.实验结果表明,本文算法在Yale、ORL和Extended Yale B人脸数据库上的平均识别率分别达到99.8%、99.7%和100.0%.      

基于Gabor小波和PCA的人脸识别

针对人脸识别中采集到的图像由于受光照、表情变化、脸部部分遮挡等因素影响而导致识别率低的问题,将Gabor小波多尺度、多方向的滤波特性和主成分分析(PCA)的降维特性相结合,提出一种对脸部整体特征进行提取的GPCA算法.通过将该算法应用于ORL人脸库、Yale人脸库和AR人脸库中的人脸识别,证明了该方法的有效性.     

基于判别分析与低秩投影的人脸识别算法

针对目前人脸识别算法的误识率高、 鲁棒性差等不足, 设计一种基于判别分析与低秩投影的人脸识别算法, 以获得更优的人脸识别结果. 首先对人脸图像进行分块, 提取每个子块的局部特征, 并判别分析提取人脸的全局特征; 然后通过低秩投影选择对人脸识别结果贡献较大的特征组成特征向量; 最后采用最小二乘支持向量机根据“一对多”的原则建立光照人脸识别的多分类器, 并对多个人脸数据库进行仿真实验. 实验结果表明, 该算法可找到最优人脸识别特征子集, 降低光照人脸的误识率, 人脸识别速度得到明显提升, 且人脸识别效果优于其他人脸识别算法.     

基于最佳鉴别特征和相关向量机的人脸识别算法

为了获得更高的人脸识别正确率,满足人脸识别的实时性,提出一种基于最佳鉴别特征和相关向量机的人脸识别算法.首先,采用小波变换对人脸图像进行降噪预处理,提取人脸的多方向、多尺度Gabor特征;然后采用核主成分分析对人脸的Gabor特征进行筛选,找到对人脸识别结果影响较大的最佳鉴别特征,有效降低特征数量,去除特征间的冗余信息;最后采用相关向量机对最佳鉴别特征向量进行学习,建立人脸识别的多分类器.选择标准人脸库与经典人脸识别算法进行对比实验,实验结果表明,该算法的人脸平均识别率得到大幅度提高,人脸平均识别时间远少于经典人脸识别算法.     

基于图像重构和l_0范数稀疏表示的人脸识别算法

用现有的人脸识别方法处理人脸姿态和光照的变化仍有一定的难度,本文提出一种基于图像重构和l_0范数稀疏表示的人脸识别算法:首先,采用深度学习网络提取人脸特征;然后,根据提取的特征重构人脸图像;最后,用l_0范数快速稀疏分类的识别算法在重构图像上进行识别.基于FERET人脸数据库的实验结果表明,本算法可在姿态变化比较大的情况下保持较高的人脸识别率以及较快的识别速度.     

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%.     

基于小波分析的人脸识别算法

提出一种利用小波分析提取人脸特征的方法。对人脸图像做小波分解,用网格划分其子图像,在各子块上提取统计特征,用其训练多分类支持向量机模型,最后用训练好的支持向量机进行人脸识别。选择ORL人脸库对该算法进行实验,与PCA算法的比较结果证明了该算法在识别性能方面的优越性。     

基于分块加权的局部保持投影的人脸识别

为增强对姿势、表情、光照等变化的鲁棒性,提出了一种加权的分块局部保持投影人脸识别算法.算法先对样本图像分块,对分块得到的子图像利用局部保持投影算法分别提取局部特征信息,并利用k近邻点的类标信息和样本影响力函数计算各分块子图像的权重.该算法能够有效地抽取图像的局部特征,对人脸表情和光照条件变化较大的图像表现尤为突出,在AT&T和Yale人脸库上的比较实验说明了该算法的有效性.     

PCA和粗糙集的联合自寻优特征选择在人脸识别中的应用

在人脸识别中,基于PCA和粗糙集的联合自寻优特征选择算法首先利用PCA对人脸图像进行人脸特征的提取和约简,在此基础上利用粗糙集的自寻优约简方法进一步得到能充分体现人脸信息的最小人脸特征集合。实验证明此算法应用于人脸识别中不仅大大减少了特征的数量以及分类过程中的运算量,还有效的提高了人脸识别的正确率和减少了识别时间,并且对于一定范围内的不同取样的训练具有一定的稳定性。     

基于支持向量机的人脸识别算法研究

对基于支持向量机的人脸识别算法进行了研究,并通过仿真实验验证算法的有效性.通过缩小图像的尺寸和离散余弦变换(DCT)来实现图像的预处理,应用基于类内平均脸的主成分分析(PCA)提取人脸图像的特征,应用支持向量机(SVM)实现人脸图像识别.还重点对影响人脸识别系统速度和识别准确率的相关因素进行了研究,为研究人脸识别技术的应用提供理论依据.     

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.     

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.     

基于多方向Gabor特征图协同表示的鲁棒人脸识别

为提高基于稀疏表示分类(SRC)算法在可变光照、姿态和表情下的人脸识别性能,提出一种基于多方向Gabor特征图(MGFM)和协同表示分类(CRC)的鲁棒人脸识别方法。首先,对人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换,并融合同一方向不同尺度的Gabor特征;其次,在每个方向的融合特征图上提取Gist特征。在进行人脸识别时,可采取2种方法:1)将人脸图像所有方向的Gist特征直接串联或自适应加权后串联构成人脸全局特征向量,并使用协同表示分类器得到识别结果;2)对人脸图像每个方向的Gist特征向量分别使用协同表示分类器进行预分类,预分类时使用自适应K近邻策略确定候选类并进行评分,取总得分最高的类作为识别结果。最后,在ORL,Extended Yale B和AR等人脸数据库上开展人脸识别实验,由提出的方法分别取得99.8%,100%和99.7%的识别准确率和较快的执行速度。研究结果表明:本文方法利用多方向Gabor特征图(MGFM)建立人脸图像的特征表示能有效描述人脸局部信息,利用自适应K近邻策略改进协同表示分类算法能取得较高的识别准确率和执行效率。     

基于局部特征分析与最优化匹配的人脸识别算法

在分析传统弹性图匹配的基础上, 提出一种基于局部特 征分析(LFA)与最优化匹配的人脸识别算法. 该算法首先利用神经网络方法估计出在识别人脸中起重要作用的一些特征点(如瞳孔、 眼角、 眉心、 眉角、 嘴角等), 之后利用Gabor小波的局部多尺度分析特性提取特征点的多尺度特征. 这样人脸的每个特征点就被一系列的 Gabor小波系数所表示, 最后对待识人脸与人脸库中人脸的相应特征点的多尺度特征进行最优化匹配找出需要的人脸. 对最优化匹配方法给出了严格的数学证明, 同时也给出了Yale大学和ORL人脸库上的测试结果. 理论和实验证明, 该方法远优于传统的EigenFace方法, 同时能有效地克服光照变化对人脸识别的影响, 在一定程度上对表情的变化也有较好的鲁棒性 .     

基于小波树和二维主元分析的人脸识别

为提高人脸识别率,结合小波树和子空间分析中的二维主元分析,提出基于小波树和二维主元分析的人脸识别算法(WTMPCA).该算法先利用小波变换公式,在人脸图像上计算出一个小波近似分量和三个细节分量;分层次重组小波近似分量,得到新样本集;最后在此样本集上使用二维主元分析进行人脸识别.ORL和CAS-PEAL-R1人脸库的实验结果表明,与基于图像矩阵的二维主元分析(2D-PCA)相比较,WTMPCA方法的人脸识别率为96%,对光照条件、脸部表情变化有良好的鲁棒性.     

局部归一化的人脸光照处理方法

复杂的光照变化是影响人脸识别的一个关键问题,针对人脸图像中的光照变化问题,采用图像局部归一化处理方法对人脸进行光照处理,提取光照不变性特征,并进行对比实验研究.实验结果表明,局部归一化算法可以使图像保持正常光照条件下具有的局部统计特性,对消除光照影响有较好的作用.     

基于双向PCA和K近邻的人脸识别算法

针对当前人脸识别算法的运行速度和识别准确率的矛盾,提出一种基于双向主成分法(Bidirectional PCA,BD-PCA)和K近邻法K-NN(K-nearest neighbor)的人脸识别算法。在VC6.0平台下基于ORL人脸库进行实验,首先利用双向PCA算法对训练人脸样本和测试人脸样本进行方向和列方向降维并提取特征脸;然后用K近邻方法对特征脸进行人脸匹配。实验表明,提出的算法在有效降低运算时间的同时,又能取得很高的识别准确率,具有一定的可行性。