基于特征融合的人脸识别

针对单一的人脸特征在识别中的局限性,提出了一种基于特征融合的人脸识别方法,首先利用主成分分析获得原始输入图像的特征脸,经图像重构处理得到原始图像的余像,然后抽取余像的特征脸,最后将两种特征脸按一定的权重融合成一个组合特征进行人脸识别,通过针对ORL人脸数据库的实验表明:该特征融合方法的人脸识别是行之有效的,优于传统特征脸的方法,识别率可以达到91.5%.     

使用三维图像进行人脸识别

近年来,由于有着广泛的应用前景,人脸分析逐渐成为计算机视觉与模式识别领域的研究热点,人脸分析中包含的课题很多,如：人脸检测、人脸跟踪、人脸识别、表情分析等。本文以人脸识别作为研究重点,提出了基于三维图像的人脸识别方法。由于三维图像不能直接转换为灰度进行计算,本文使用HSL色彩空间中的HS分量进行特征提取,既降低了计算维度,又避免了将图像转换为灰度图像。然后结合PCA方法计算待测图片的HS分量到样本的距离,通过计算两个分量距离的加权和,找出到样本的最小距离达到识别的目的。本文经过试验得出当权值取0.75时,采用本文的算法能够95%以上。相比基于灰度的人脸识别方法本文提出的基于三维图像的识别算法具有更高的识别率,并且所需的训练样本也较少。随着三维图像采集设备的普及,本算法也具有推广意义。     

基于特征融合的三维人脸识别

针对单一的人脸特征在识别中的局限性,将基于深度图像的全局特征和基于测地线的局部特征进行融合,以提高识别率.将三维人脸点云转换为深度图像后进行预处理,然后使用主成分分析法(PCA)找到一个低维的特征脸空间,依照最近邻法则将其与库集样本进行匹配,所得结果即为全局特征;将测试样本与模板人脸进行匹配,得到35个特征点,这些特征...     

多层特征融合的PCANet及其在人脸识别中的应用

主成分分析网络(PCANet)是一种简单的深度学习网络模型,在图像识别领域具有很强的应用潜力.本文在PCANet的基础上,通过对PCANet结构进行分析,构造了一种基于多层特征融合的PCANet(PCANet_dense)网络模型.与单纯地只将前一层网络输出作为后一层网络输入的PCANet不同,PCANet_dense...     

基于局部特征融合的人脸识别研究

针对传统的全局统计特征实现的人脸识别方法在实际应用中存在的诸多不足,本论文从局部特征角度入手探讨了人脸识别方法。首先简要分析了基于信息融合的人脸识别研究现状,在此基础上分析了基于信息融合的Gabor特征描述子基本原理,构建了基于Gabor描述子的多维局部特征融合算子,并给出了算法的具体实现方法。     

基于测地线采样的三维表情人脸识别

针对测地线类人脸识别算法速度慢的问题, 提出了一种基于测地线环带特征点采样的三维人脸识别方法。首先根据测地线距离以鼻尖点为中心在人脸表面绘制一系列等距测地线环; 再对测地线环带进行特征点采样构成人脸描述特征, 并进行PCA(Principal Component Analysis)运算和去相关处理; 最终使用投票法融合各环带单独结果以识别人脸。在FaceWareHouse 表情三维人脸数据集上进行的识别实验表明, 该方法识别准确率与传统测地线法相当, 而识别时间有明显减少, 平均识别时间由2. 55 s 降至0. 624 3 s。     

基于多层次特征融合的Transformer人脸识别方法

卷积神经网络中的卷积操作只能捕获局部信息,而Transformer能保留更多的空间信息且能建立图像的长距离连接.在视觉领域的应用中,Transformer缺乏灵活的图像尺寸及特征尺度适应能力,通过利用层级式网络增强不同尺度建模的灵活性,且引入多尺度特征融合模块丰富特征信息.本文提出了一种基于改进的Swin Transformer人脸模型——Swin Face模型.Swin Face以Swin Transformer为骨干网络,引入多层次特征融合模块,增强了模型对人脸的特征表达能力,并使用联合损失函数优化策略设计人脸识别分类器,实现人脸识别.实验结果表明,与多种人脸识别方法相比,Swin Face模型通过使用分级特征融合网络,在LFW、CALFW、AgeDB-30、CFP数据集上均取得最优的效果,验证了此模型具有良好的泛化性和鲁棒性.     

基于核主成分分析的人脸识别

核主成分分析方法是主成分分析的改进算法,其采用非线性方法提取主成分.把核主成分分析应用到人脸识别中,利用核主成分分析方法选择合适的核函数在高维空间提取人脸图像的主成分.核主成分分析与传统主成分分析相比,可以得到更好的适合分类的特征.基于ORL人脸库,识别核主成分分析提取出的主成分的相关性系数.实验结果表明,核主成分分析不仅实现了降维,而且能取得比传统主成分分析更好的识别性能,正确识别率为92.5%.     

基于统计特征融合的人脸识别

从理论上分析了PCA分析的主元特征向量仅仅表示了图像的整体信息,不能表示图像的微小变化,而非零最小特征向量仅仅反映了图像的细微变化,将主元特征向量和非零最小特征向量进行有机的结合,并用于人脸统计识别. 试验结果表明,本文介绍的方法比PCA的人脸识别方法优越, 在一定程度上克服了人脸姿态表情的影响.     

基于PCA与ICA的人脸识别算法研究

ICA是一种基于数据高阶统计信息的有效的数据独立特征提取技术,它能够更好地表示人脸的局部特征,ICA是PCA从二阶统计分析向高阶统计分析的拓展.本文提出了一种加权融合这两种技术的人脸特征提取算法,并结合不同的相似性度量进行了人脸识别实验.结果表明,该方法比用一种单独的特征提取方式识别率要高.     

用于人脸识别的正面人脸图像眼镜摘除

眼镜是人脸图像中最常见的遮挡物,它对识别率的影响很大。为了提高戴眼镜人脸图像的识别率,提出了一个从正面人脸图像中提取并摘除眼镜的方法。通过一个自适应二值化的方法,检测了正面人脸图像中眼镜遮挡的部分。经过迭代的误差补偿方法,合成了对应输入图像的不戴眼镜的正面人脸图像。实验结果表明:该方法能有效地合成无眼镜的正面人脸图像。原始戴眼镜人脸图像的识别率是50.1%,合成的无眼镜正面人脸图像的识别率是99.4%。     

基于自适应人脸切割的三维人脸识别算法

为克服表情变化对人脸识别的影响,提出了一种基于自适应人脸切割的三维人脸识别算法.首先,采用一种自动预处理技术来去除离群点、填补孔洞和归一化姿态,以提高三维人脸数据的质量;其次,通过简化meshSIFT特征的规范化方向并加入形状直径函数描述符,讨论了方向分配和特征描述符的设计问题,改进了meshSIFT特征;最后,通过运用字典构造、压缩与自适应区域切割稀疏分类,提出了一种基于多任务稀疏表示分类最小残差和的自适应人脸切割算法.FRGC v2.0人脸数据库上的实验分析结果表明,所提算法对三维人脸识别具有较高的识别率.     

基于面部表情GEM和稀疏立方矩阵的三维人脸识别方法

针对姿态和表情变化对3D人脸识别影响较大的问题,提出一种基于面部表情通用弹性模型(generic elastic models,GEM)和稀疏立方矩阵的3D人脸识别方法.利用面部表情通用弹性模型构造3D人脸数据库,3D重建模型为所有人脸姿态创建稀疏立方矩阵(sparse cubic matrix,SCM),并利用自动头部姿态估计法获得人脸图像中三元组角度的初始估计值;为每个子集估计的三元组角度选择SCM的阵列;通过稀疏表示从SCM中选择阵列与探针图像.在FERET,CMU PIE和LFW数据库上的实验验证了提出方法的有效性.与几种优秀3D人脸识别方法相比,提出的方法识别率更高,当姿态变化角度较大时尤为明显.此外,对于480×640图像,LFW数据库上,预处理、人脸检测和分类的总平均处理时间仅为89.4 ms.     

基于3D-2D映射的大姿态人脸识别

为了解决真实场景下大姿态人脸识别准确率低的问题,本文从数据增广的角度,围绕三维人脸信息数据进行大姿态人脸识别关键技术的研究与探索,提出了一个基于3D-2D映射的大姿态人脸识别算法框架.区别于当前基于3D点云数据的人脸识别算法,本文提出的方法主要利用3D人脸丰富姿态信息,通过3D-2D映射的姿态数据扩充方法,进而训练特定姿态人脸特征提取模型,然后集成到统一大姿态人脸识别框架中.本文提出方法的关键是利用注册3D人脸图像信息来辅助2D人脸多姿态识别,很容易集成现有的2D人脸识别方法到提出的框架中.实验表明,本文提出的方法在无约束真实场景下能够有效提升大姿态人脸识别准确率,同时不显著增加计算负担,为当前基于3D信息解决2D人脸识别问题提供了新思路.     

A robust face recognition method using multiple features fusion and linear regression

This paper presents a robust face recognition algorithm by using transform domain-based multiple feature fusion and lin- ear regression. Transform domain-based feature fusion can provide comprehensive face information for recognition, and decrease the effect of variations in illumination and pose. The holistic feature and local feature are extracted by discrete cosine transform and Gabor wavelet transform, respectively. Then the extracted holistic features and the local features are fused by weighted sum. The fused feature values are finally sent to linear regression classifier for recognition. The algorithm is evaluated on AR, ORL and Yale B face databases. Experiment results show that our proposed algo- rithm could be more robust than those single feature-based algo- rithms under pose and expression variations.     

基于几何图像滤波的3D人脸识别算法

针对表情变化下的三维人脸识别问题,提出了一种基于几何图像滤波的特征提取方法,并根据样本图像滤波后的特征分布函数给出最优卷积滤波器的设计过程.首先,利用网格平面参数化方法,将人脸网格映射到边界为正四边形的平面区域内,经过线性插值采样得到具有三维形状的二维几何图像;然后,将整体几何图像切割成局部分块图像的集合,在每组局部分块图像构成的训练样本库中利用差分进化算法对滤波器进行优化设计;最后,利用训练得到的最优滤波器提取对应分块图像的局部特征并计算相似度,将相似度得分融合,即可得到最终识别结果.利用FRGC v2人脸数据库进行实验验证,结果表明,使用几何图像滤波能显著提高算法的精度和鲁棒性.     

基于二维成像的三维物体形状特征分析

目前三维物体识别方法在识别过程中所需数据量大、难以实用。该文简化三维物体识别过程,构建了一个基于单视点二维投影图像的三维物体识别系统。分别选取Zernike矩、基于Trace变换的Triple特征、MSA等三种形状特征,实现了对物体的视点空间的聚类划分。在普林斯顿三维模型库上,通过分类识别实验分析三种形状特征的性能。实验表明:特征对不同类别物体的分类效果差异明显。该文由此提出了针对目标物体形状及应用环境的特征选取方案。     

基于区域改进LBP的三维人脸识别

针对三维人脸识别中的表情问题,提出一种基于区域改进局部二值模式(LBP)的三维人脸识别算法.首先将预处理后的三维点云转化为深度图并进行归一化处理;然后根据表情对人脸的影响,利用二元掩膜提取人脸的刚性、半刚性和非刚性区域;对每个局部区域,计算其改进LBP特征,并用等价模式进行表征;最后使用稀疏表示分类器(SRC)对单个局部区域进行识别实验,并使用带权重的稀疏表示分类器(W-SRC)对刚性和半刚性区域进行决策级融合,给出最终识别结果.在FRGC v2.0人脸数据库上的实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和较高的识别精度.