基于改进LTP算子和稀疏表示的人脸表情识别

为了提高实际应用中的人脸表情识别率,本文提出了改进局部三值模式算法(ILTP),并结合稀疏表达分类器(SRC)组成新的算法应用于人脸表情识别.该算法首先利用ILTP算法对人脸表情图像进行特征提取,然后将得到的图像顶层特征数据和图像底层特征数据作为SRC的输入,从而完成人脸表情分类.基于JAFFE数据的实验结果表明:改进算法的人脸表情识别率达70.48%,具有较高的可行性.     

基于二次修正的LBP算子和稀疏表示的人脸表情识别

针对传统局部二元模式(LBP)算子存在直方图维数过高而导致识别速度降低和二值数据对噪声很敏感的问题,在分析传统LBP算子的原理基础上,对人脸表情特征的数据量增加、人脸表情特征向量和特征识别过程的优化进行如下改进:将人脸表情图像经过小波包的分解和重构,得到4幅不同频段的图像,从而有效地增加原表情图像的数据量;采用修正的LBP算法对人脸表情图像进行特征提取,并通过稀疏表示模型优化其特征向量,有效地降低传统LBP直方图的维数,提高人脸表情识别率,二次修正的LBP算法鲁棒性好;构建基于神经网络的多分类器模型,融合多特征多分类器的输出,有效地提高表情特征分类的准确性和稳定性。研究结果表明:与传统LBP算法对比,本算法用于人脸表情的识别时,其识别率得到较大幅度提高,算法鲁棒性好。     

基于局部特征和集成学习的鲁棒彩色人脸识别算法

为了充分利用人脸图像的局部信息、改善现有基于整体特征的彩色人脸识别算法的识别率,提出了一种基于局部特征和集成学习分类器的鲁棒彩色人脸识别算法.在特征提取阶段,使用自适应四元数pseudo-Zernike矩(AQPZMs)来描述图像子块的特征.对于具有较大熵的图像子块使用较高阶次的四元数pseudo-Zernike矩(QPZMs)提取特征,反之则使用较低阶次的QPZM s.在匹配识别阶段,使用集成学习分类器进行判别.针对不同彩色人脸图像库的测试结果表明,当人脸图像受到光照、表情等因素影响时,与采用QPZMs或者四元数二维主成分分析(Q2DPCA)进行整体特征提取的识别算法相比,所提算法的识别率更高.     

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.     

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%.     

基于边缘增强生成对抗网络的人脸超分辨率重建

针对对抗生成神经网络在人脸轮廓细节恢复上不够完善的问题,利用人脸图像的结构先验信息提出了一种边缘增强的生成对抗网络人脸超分辨率的重建算法.首先,利用人脸图像及其边缘图像的一致性关系设计一种并行网络提取面部和边缘细节特征;然后,通过特征融合网络获得高分辨率的生成图像;最后,利用判别网络判别生成图像的真伪.在人脸图像数据库上进行的人脸超分辨率重建实验结果表明:提出的边缘增强生成对抗网络能够提升面部细节重建能力,主观和客观评价指标均优于现有的人脸超分辨率算法.     

基于改进高分辨率网络的人脸性别和年龄识别

针对目前利用人脸特征进行性别和年龄识别率较低的问题, 提出一种基于改进高分辨率网络(improved high-resoultion net, IHRNet)的新方法. 首先, 在IHRNet中融合具有少量参数和较高识别率的MobileNetV3结构, 结合高分辨率网络自身具有的多尺度特征提取优势, 有效提升了人脸特征识别的准确率; 其次, 为降低过拟合风险, 网络先采用IMDB-WIKI人脸数据集进行预训练, 然后加载预训练模型在Adience人脸数据集中进行训练和测试; 最后, 与ResNet50,HRNet,MobileNetV3三种同类算法进行对比. 实验结果表明, IHRNet在年龄及性别识别上的准确率分别高达82%,95%, 比同类算法分别平均提升9%和3%, 且参数量较未改进时下降36%, 验证了改进算法的有效性.     

基于改进高分辨率网络的人脸性别和年龄识别

针对目前利用人脸特征进行性别和年龄识别率较低的问题, 提出一种基于改进高分辨率网络(improved high-resoultion net, IHRNet)的新方法. 首先, 在IHRNet中融合具有少量参数和较高识别率的MobileNetV3结构, 结合高分辨率网络自身具有的多尺度特征提取优势, 有效提升了人脸特征识别的准确率; 其次, 为降低过拟合风险, 网络先采用IMDB-WIKI人脸数据集进行预训练, 然后加载预训练模型在Adience人脸数据集中进行训练和测试; 最后, 与ResNet50,HRNet,MobileNetV3三种同类算法进行对比. 实验结果表明, IHRNet在年龄及性别识别上的准确率分别高达82%,95%, 比同类算法分别平均提升9%和3%, 且参数量较未改进时下降36%, 验证了改进算法的有效性.     

基于线性判别深度信念网络的人脸表情识别

深度信念网络在人脸表情识别领域表现出很好的性能,但由于其最后一个隐层与分类层之间的初始权值矩阵通常随机生成,这样的权值矩阵不具有判别能力,从而导致经该权值矩阵映射得到的特征不能保证适合于分类任务。为了解决此问题,提出一种新的深度信念网络结构——线性判别深度信念网络,其对传统线性判别分析法进行改进,设计了一个新的类间离散度矩阵,解决了传统线性判别分析法中存在的秩限问题;使用改进的线性判别分析法初始化深度信念网络最后一个隐层和分类层之间的权值矩阵,使网络更适合于分类任务。本文提出的线性判别深度信念网络在JAFFE和Extended Cohn-Kanade人脸表情数据库上分别得到了78.26%和94.48%的识别率。     

基于生成对抗网络的人脸图像彩色化方法

提出了一种新的基于生成对抗网络的人脸图像彩色化方法.所提出的网络结构包含两组生成对抗子网络,每个子网络由一个生成器和判别器组成.其中,一个对抗子网络A（包含生成器A和判别器A）实现从灰度图像到彩色图像的翻译过程,另一个子网络B（包含生成器B和判别器B）反转该过程,即生成器B对称地使用生成器A的最终输出图像作为输入,用来重建原始的人脸灰度图像.其中,网络中的循环损失进行图像重建,而生成损失和对抗损失用来保证生成的图像更加接近真实图像.实验结果表明,这种结构设计不仅能实现自然逼真的人脸图像彩色化,还能同时保证人脸的身份属性不变.      

基于多特征融合卷积神经网络的人脸表情识别

针对卷积神经网络特征提取不够充分且识别率低等问题,提出了一种多特征融合卷积神经网络的人脸表情识别方法。首先,为了增加网络的宽度和深度,在网络中引入Inception结构来提取特征的多样性;然后,将提取到的高层次特征与低层次特征进行融合,利用池化层的特征,将融合后的特征送入全连接层,对其特征进行融合处理来增加网络的非线性表达,使网络学习到的特征更加丰富;最后,输出层经过Softmax分类器对表情进行分类,在公开数据集FER2013和CK+上进行实验,并且对实验结果进行分析。实验结果表明:改进后的网络结构在FER2013和CK+数据集的面部表情上,识别率分别提高了0.06%和2.25%。所提方法在人脸表情识别中对卷积神经网络设置和参数配置方面具有参考价值。     

基于改进核判别算法的视频运动人脸图像相似表情识别研究

传统的视频运动人脸图像相似表情识别方法,利用小波变换提取人脸特征,后续特征分解效果不理想,导致表情识别准确度较低。为此,提出基于改进核判别算法的视频运动人脸图像相似表情识别研究。采用积分图法提取视频中的人脸表情,得到特征矩形区域。结合核判别算法对特征矩形区域进行分解得出表情特征矢量。结合弹性模板匹配法,计算和匹配表情特征矢量,得出匹配最优的表情,完成人脸图像相似表情识别。为验证所提方法的应用性能,设计仿真实验。实验结果表明,与传统方法相比,所提方法的表情识别准确度更高。本文设计识别方法具有应用有效性,为相关领域提供可靠依据。     

基于Gabor小波变换与支持向量机的人脸识别

提出一种将Gabor小渡变换与支持向量机相结合的人脸识别算法。首先用Gabor小波对人脸图像进行特征提取,由于变换后的特征维数较高,所以要对变换特征进行降维。本文采用一种改进的二维主元分析方法实现。最后采用支持向量机进行人脸的分类识别。在ORL人脸库中对算法进行了测试．结果表明该算法识别率较高。     

基于彩色空间多特征融合的表情识别算法研究

目前的人脸表情识别方法大多是在灰度图像上采用单一特征算子,如 Local Phase Quantization(LPQ),Local Binary Patterns(LBP),Histograms Of Oriented Gradients(HOG),Gabor等,进行分类识别,但这类方法在复杂光照条件下识别率并不理想。为取得较好的识别率,本文首次提出了基于彩色图像多特征融合的表情识别算法。该算法首先在不同彩色分量上分别提取LPQ、LBP、HOG及Gabor多种特征,然后对高维特征进行线形鉴别分析并采用最近邻法进行表情分类,最后对多特征分类结果采用Adaboost算法进行融合。本文算法在具有复杂光照条件的Multi-PIE人脸库上进行了验证,取得了88.30%的平均识别率。实验结果表明：相比于基于灰度图像的单一特征识别算法,本文提出的算法能较大幅度地提高人脸表情识别率。     

基于生成对抗网络的多目标行人跟踪算法

多目标跟踪领域中,在背景复杂、目标遮挡、目标尺度和姿态变换等情况下,容易出现目标丢失、身份交换和跳变等问题.针对这些问题,提出了一种基于检测的多目标跟踪算法,使用改进的YOLO人体人脸关联算法,对当前帧待检目标进行分类和位置检测,使用生成对抗网络构建特征提取模型,学习目标的主要特征以及细微特征,再运用生成对抗网络生成多目标的运动轨迹,最终融和目标的运动信息和外观信息,得到跟踪目标的最优匹配.在MOT16数据集下的实验结果表明,提出的多目标跟踪算法具有较高的精确度和鲁棒性,对比目前身份交换和跳变最少的算法,跳变的次数少了65%,准确度提高了0.25%.     

基于改进GAN算法的电机轴承故障诊断方法

提出一种基于改进GAN(生成对抗网络)的滚动轴承故障诊断方法,以振动信号作为主要依据,结合连续小波变换处理非平稳信号的能力和半监督生成对抗网络(semi-supervised generation adversarial networks,SSGAN)处理和识别图像的功能,在半监督生成对抗网络的基础上引入条件模型并对损失函数进行优化,指导生成器和判别器的训练.首次将改进GAN算法应用于故障诊断领域并利用其生成模型和半监督学习能力分别解决了样本数据不足和样本标记问题.实验表明,连续小波变换与改进GAN 结合的故障诊断方法与其他主流诊断方法相比能达到较高准确率.     

联合空谱信息和Gabor特征的高光谱人脸识别算法

提出一种采用高光谱图像的人脸识别算法.根据人脸肤色在可见光范围内的光谱特征进行波段选择并依据人脸结构特征,对选定波段的灰度图像进行Gabor特征提取.最后分别进行特征层上的融合识别和决策层上的融合识别.特征层融合的权重系数由反射率和正确识别率共同决定,决策层融合算法采用"最高票当选制"原则.利用香港理工大学的高光谱人脸数据库对进行验证.结果证明,本文算法在识别速度和正确识别率方面都得到了显著改善,在3幅训练样本情况下,正确识别率达到96.5%.相对于全波段参与识别,识别速度提高了约3倍.      

基于HMAX模型的仿生人脸识别算法

为了提高人脸识别效率,减小特征提取的时间消耗,本文提出一种基于改进HMAX模型的类脑识别算法,通过模拟生物视觉皮层的信息处理机制,构建了一个五层结构的分层网络用以提取目标图像的不变特征并进行识别.在S1层应用小波分解模拟视皮层V1简单细胞对目标图像进行滤波;在C1层进行特征提取,采用SVDP算法代替标准HMAX模型中的最大值操作,得到对光照、表情、姿态不变性的代表特征;最后,在VTU层对人脸图像进行分类.实验表明,改进后的算法在对样本进行识别时,能够有效降低特征提取的时间开销,同时也提升了识别效率.     

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%。     

一种基于多通道Gabor小波与2DFLD的人脸识别方法

为了降低人脸图像的Gabor特征的维数,提高计算效率,提出了一种多通道Gabor小波与二维Fisher线性判别(Two-dimensional Fisher linear discriminant,2DFLD)相结合的人脸识别方法.在每个通道用2DFLD进行特征提取和分类,然后进行决策融合以便决定测试人脸的类别.在CAS-PEAL-R1与ORL人脸数据库上的试验结果表明,所提出的方法具有较好的识别性能,尤其在CAS-PEAL-R1人脸数据库的表情子库上,所提出的方法的最佳识别率能达到99%以上.