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.     

低分辨率人脸序列的超分辨率重构识别

针对低分辨率人脸序列的识别这一问题,提出了一种超分辨率重构识别算法.该算法利用低分辨率序列中所提供的关于同一人脸的不同信息,先重构出一幅具有更高分辨率的人脸图像,然后再进行基于Gabor特征的人脸识别.实验结果表明,该算法能够显著提高人脸识别率.     

基于稀疏编码和机器学习的多姿态人脸识别算法

为改善多姿态人脸识别效果, 设计一种稀疏编码和机器学习相融合的多姿态人脸识别算法. 首先对多姿态人脸进行采集和预处理, 并提取基于稀疏编码的人脸图像特征; 然后采用主成分分析对特征进行处理, 降低多姿态人脸识别的特征维数, 提高多姿态人脸识别效率; 最后采用机器学习算法中的支持向量机建立多姿态人脸识别 分类器, 并采用标准人脸数据库和多姿态人脸数据库对算法性能进行验证. 验证结果表明, 该算法可有效提高多姿态人脸识别正确率, 大幅度减少多姿态人脸的平均识别时间, 取得了比对比算法更优的识别结果, 从而验证了该算法的优越性.     

基于联合动态稀疏表示方法的多图像人脸识别算法

采用联合动态稀疏表示方法构造一种新型的多图像人脸识别模型.该模型在多张人脸图像的稀疏表示矩阵上,利用动态数集得到联合动态稀疏表示矩阵,识别多图像的人脸.在多张人脸图像作为测试样本的情况下,利用多图像之间的关联性提高人脸图像识别的准确率.最后利用CMU人脸图像库对该算法进行仿真,结果表明其识别率较其他算法有很大的提高.     

基于分块2D DCT和(2D)~2PCA的人脸识别

人脸识别是生物特征识别技术中的重要研究领域,应用前景广阔.研究者们虽然提出了很多人脸识别算法,但其性能仍需进一步改进.为了提高现有人脸识别算法的识别准确率,提出了一种新的基于分块二维离散余弦变换(2DDCT)和双向二维主成分分析((2D)2PCA)的人脸识别算法.首先,将图像分块,利用2DDCT进行图像压缩,去除冗余信息,并通过逆2DDCT重建图像;其次,通过(2D)2PCA消除图像的行、列相关性,降低特征维数;最后,应用最近邻分类器进行人脸识别,在ORL人脸数据库中的实验证明了本算法的有效性.     

基于主元分析和压缩感知的人脸识别算法

针对压缩感知理论中的核心问题,即如何通过有限的测量值以较高的重建率重构稀疏信号,提出了基于主元分析和压缩感知的人脸识别方法（PSL0）.该算法利用双向二维主成分分析提取图像行列2个方向的特征并进行降维,建立反映人脸特征投影矩阵,作为压缩感知算法的超完备基,将每一幅待识别图像的特征向量作为测量值,用基于平滑l0范数快速稀疏表示（SL0）算法求解l0范数最小化问题,寻求图像在该超完备基上的稀疏表示,以得到一组最优稀疏系数重构各类图像,求取测试图像与各类重构图像的最小残差进行分类识别.实验结果表明,该算法在同类算法中获得了较高的人脸识别率及较好的重建效果.     

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.     

鱼眼图像协同性目标检测方法

由于鱼眼图像存在着严重非线性畸变,使得对图像中的信息进行准确识别变得尤为复杂,目前的显著性检测算法往往只针对单张图像进行检测,显著性测度少,检测结果误差较多,协同性目标检测算法利用多幅鱼眼图像之间的协同关联,对多幅鱼眼图像同时进行显著性信息检测,增加了显著性检测约束条件,通过构建全局关联性信息约束,对鱼眼图像中不同畸变程度的显著性物体进行有效的提取,弥补了单张图像检测中的不足,提高了检测结果的准确性.     

基于多尺度张量类标子空间的人脸识别算法

提出一种基于多尺度张量类标子空间的人脸特征提取算法,提高人脸识别对光照的鲁棒性,同时不破坏原始数据固有的高阶结构和数据之间的相关性。采用多尺度小波变换组建人脸三维张量样本,将三维人脸张量空间投影到低维张量子空间,对高维人脸进行降维和特征提取,应用多线性主成分类标算法对样本进行类标号,同时使用最近邻算法完成人脸识别。利用CAS-PEAL-R1东方人脸库进行评测,实验结果表明,该识别算法比经典的主成分分析、线性判别分析和多尺度Gabor识别算法具有更好的识别效果。     

利用图像预处理手段提高2DPCA人脸识别性能

针对二维主成分分析在特征提取上存在的缺点,提出一种综合的预处理方法.先将图像对角化表示,保留图像对角方向结构信息;再通过小波变换得到一定尺度的图像;最后利用图像灰度的指数衰减策略,降低算法对光照等变化的敏感性.通过这样序贯处理,能够充分利用2DPCA特性提取图像结构特征,消除与识别无关的细节信息,不仅提高了算法识别精度,还降低了算法对计算机硬件的要求.基于ORL数据库的实验表明,采用预处理手段能获得比传统方法更好的识别性能.     

基于主元分析的人脸识别方法研究

研究了利用主元分析进行人脸识别的方法。将人脸图像训练集进行主元分析,对得到的变换矩阵应用奇异值分解提取特征子空间,把训练图像和测试图像投影到子空间上,选择分类器进行人脸识别。实验表明,主元分析能很好地在子空间下提取出人脸图像的特征信息,从而实现人脸识别。     

基于RPCA的群稀疏表示人脸识别方法

针对训练样本图像和测试样本图像均存在光照、污染、遮挡等情况下的人脸识别问题,提出一种基于鲁棒主成分分析的群稀疏表示人脸识别方法(group sparse representation face recognition method based on robust principal component analysis, GSR-RPCA)。该方法将人脸图像由空域变换到对数域,增强人脸图像的对比度,并通过结构非相关鲁棒主成分分析算法从训练样本图像矩阵D中分解出干净的低秩部分人脸图像矩阵A和误差图像矩阵E,以增强恢复数据的鉴别力;学习A与D之间的低秩映射关系矩阵P,并用P将存在遮挡的测试样本映射到其潜在的子空间下,得到干净的测试样本y;计算y在A上的群稀疏表示系数,并利用类关联重构残差对测试人脸进行识别,获得测试人脸的所属类别。在CMU PIE,Extended Yale B和AR数据库上的实验结果显示,提出方法具有较高的识别率和较强的鲁棒性。     

基于特征脸和神经网络的人脸表情识别方法

当前人脸检测系统主要使用的是基于主成分分析算法和神经网络技术,本文提出了识别不同特征点的另一种技术,所提出的识别系统用来实现特征提取、主成分分析和人工神经网络,即用特征脸和主成分分析算法进行人脸识别.在主成分分析算法中,通过识别初始人脸图像集得到特征向量和特征脸,然后这些人脸被投射到特征脸上以计算权重,这些权重建立人脸数据库以便通过神经网络进行人脸识别.测试结果表明,其准确率达82.1%,达到了理想效果.     

基于协同学的人脸分类集成

提出了一种基于协同学的人脸分类集成方法.选择不同的训练样本作为原型模型,以增加原型模型的多样性;识别时,将序参量转化为后验概率,分别运用投票法和基于和的后验概率集成方法进行识别,并提出了一种改进的基于和的后验概率集成方法,来提高集成的效果.另外,将核主分量分析和协同模式识别进行结合,在运用协同模式识别之前,先采用核主分量分析获得原始图像的最优非线性表示,以提高模式的可分性,并消除图像冗余信息的影响,然后再进行协同人脸分类.对Y a le人脸库中的图像进行识别实验,结果表明所提方法的有效性,取得了比经典的协同模式识别方法和核主成分分析更好的结果.     

Multi-modal face parts fusion based on Gabor feature for face recognition

A novel face recognition method,which is a fusion of multi-modal face parts based on Gabor feature(MMP-GF),is proposed in this paper.Firsdy,the bare face image detached from the normalized imagewas convolved with a family of Gabor kernels,and then according to the face structure and the key-pointslocations,the calculated Gabor images were divided into five parts:Gabor face,Gabor eyebrow,Gaboreye,Gabor nose and Gabor mouth.After that multi-modal Gabor features were spatially partitioned intonon-overlappi...     

基于位平面和协作表示的人脸识别算法

为提高人脸识别的准确性和高效性,提出了一种基于位平面信息的协作表示人脸识别算法,利用8位灰度图像的8个位平面和协作表示原理进行人脸识别.采用直方图均衡算法增强图像的对比度,并将均衡后的图像分解成8个包含有不同信息的二进制位平面图像.根据各位平面图像包含的识别信息量对它们进行加权求和,构造虚拟人脸图像.最后在虚拟人脸图像数据库上采用协作表示进行识别.实验结果表明,该算法具有较高的识别率和较快的识别速度.      

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.      

基于学习的人脸图像超分辨率重构算法

提出了一种新的基于学习的人脸图像超分辨率重构算法,利用高分辨率图像和低分辨率图像的拓扑结构相似性,将现有的低分辨率人脸图像在低分辨率人脸图像字典中展开,在保持系数不变的同时将字典换为高分辨率人脸图像字典,最终得到待重构的高分辨率人脸图像.在系数估计时,使用主成分分析的方法,同时加入了最小全变分作为约束,算法充分利用了不同人脸图像之间的相似性和人脸图像本身的内部相关性.实验结果表明,结果既保持了对原有图像的忠实性,又比较适合人眼观察.     

基于小波变换的主元分析人脸图象识别

基于小波变换的主元分析人脸图象识别高西奇，周洪祥，何振亚（东南大学无线电工程系，南京２１００１８）人脸图象识别是模式识别领域的一个重要研究课题［１，２］，但是由于人脸虽有固定结构而无固定形状的特殊性，人脸的自动识别非常困难，特别是要求机器在学习之后能...