鉴别相对梯度直方图特征提取与分类方法

在相对梯度直方图特征的基础上,结合Fisher线性鉴别分析和角度距离相似性度量方法,提出了一种鉴别相对梯度直方图特征提取与分类方法。充分利用相对梯度直方图和鉴别分析的优势,使所得特征保留更多的对分类有利的信息;引入角度距离相似性度量,很好地克服了传统余弦相似性度量的缺陷,使人脸分类更准确。通过FERET、YaleB和PIE 3个人脸图像子集上的实验证实,鉴别相对梯度直方图特征提取与分类方法能显著提升图像梯度描述特征的分类精度,并对人脸的光照变化具有良好的健壮性。     

基于局部二元模式算子的人脸性别分类方法

提出了两种基于局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)算子的人脸性别分类方法:级联LBP方法和boosting LBP方法.前一种方法遵循从局部到整体的级联策略,使用LBP算子对由小波分解得到的细节图像进行特征提取,以达到扩充特征提取范围和增强所提取特征的有效性的目的,随后采用自适应加权机制对人脸图像的各个分块赋以不同的权值.后一种方法采用可变尺寸的子窗口对人脸图像进行扫描,在扫描所得的每个子窗口中,使用LBP算子对该子窗口提取LBP直方图.计算样本图像的LBP直方图和模板的LBP直方图之间的度量,并由此构建弱分类器集.利用Adaboost算法选取最有效的若干个弱分类器集组合成为强分类器.进行了三个基于LBP算子的人脸性别分类实验,实验所使用的训练集和测试集皆选自FERET人脸数据库.实验结果证明:LBP算子能有效地从人脸图像中提取出针对人脸性别分类的特征,并可以达到人脸性别分类的目的.所提出的两种基于LBP算子的方法可以有效的解决传统LBP方法所存在的特征提取范围有限、加权机制客观性不足等问题.     

基于DDCT与LDA的人脸特征提取方法

提出一种基于分块离散余弦变换(DCT)和线性鉴别分析的人脸特征提取方法。该算法对人脸图像进行DCT变换,根据图像块位置和能量分布选择不同的DCT高低频分量构建特征向量,再线性鉴别变换降低特征维数,提高特征的鉴别能力,并利用分类器进行特征的分类与识别。人脸库上的仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于AMD度量和类间模块2DPCA的人脸识别算法

文章提出了一种基于集成矩阵距离(AMD)和类间散布矩阵构造的模块2DPCA人脸识别方法.针对原模块2DPCA算法的不足,使用类间散布矩阵代替总体散布矩阵,求得最佳特征向量并对图像进行特征提取;采用集成矩阵距离的度量方式计算特征图像的相似度,实现人脸分类.在ORL人脸库上的实验结果表明,同2DPCA和普通模块2DPCA相...     

基于各向异性韦伯二值模式的局部特征提取算法

复杂光照场景下图像局部特征提取一直是图像处理的研究热点,针对韦伯局部描述符(WLD)简单的量化方法以及方向特征提取不足,提出了一种新的图像局部特征描述符,称为各向异性韦伯二值模式(AWLBP)。该算法中WLD算子中的差分激励分量由引入尺度参量和角度参量后改进的各向异性LOG算子来代替,方向梯度分量由局部二值模式(LBP)来代替,将二者融合生成二维AWLBP直方图,然后转化为一维直方图,最后使用KNN分类器进行分类。算法在CMUPIE人脸数据库和Pho Tex纹理图像库的大量的实验中验证了其有效性和准确性。实验结果表明,提出的图像特征提取算法在复杂光照的场景下具有很高的有效性和鲁棒性。     

结合加权子空间和相似度度量学习的人脸验证方法研究

在无约束条件下,人脸表情、姿态、光照以及背景等复杂因素可能导致人脸图像的类内变化大于类间变化.针对如何降低较大的类内变化对人脸验证研究的影响,本文结合加权子空间,提出了一种带先验相似性和先验距离约束的相似度度量学习方法.首先,利用类内人脸对样本,学习带权重的类内协方差矩阵,通过加权子空间的投影,从人脸图像中获得鲁棒性的人脸特征表达;其次,利用样本对的相似性与差异性,建立了带先验相似性和先验距离约束的相似度度量学习模型,优化后的度量矩阵可以有效提高特征向量的类内鲁棒性和类间判别性;最后,利用优化的度量矩阵计算人脸对的相似度.在LFW(Labeled Faces in the Wild)数据集的实验验证了所提模型的有效性,与其它同类相似度度量学习方法相比,优化的度量矩阵更能准确地评估人脸间的相似性,并在受限训练集上取得了91.2%的识别率.     

基于线性降维技术和BP神经网络的热红外人脸图像识别

结合线性降维技术与BP神经网络对热红外人脸图像进行了识别研究.首先利用主成分分析和线性判别分析对热红外人脸图像进行图像降维及特征提取,然后将提取出的热红外人脸图像特征向量用于BP神经网络的训练,得到一个鲁棒性和容错性较强的分类器,用这个分类器对热红外人脸图像进行分类识别.实验结果表明,由于所提方法在提取便于分类的模式特征基础上,采用神经网络作为分类器代替特征向量间的欧氏距离判别,获得了较高的热红外人脸图像识别率.     

基于构造空间金字塔度量矩阵的图像分类算法

传统的空间金字塔匹配方法时间复杂度较高,其所采用的SIFT底层特征缺少颜色信息,从而导致图像分类性能不佳。该文提出了一种融合颜色和尺度不变特征的CSIFT算子,通过建立CSIFT词典的有向图邻接矩阵,对词典中单词的距离进行度量,构建了n阶距离度量矩阵,对图像进行相似性度量并分类。实验结果表明,该方法在优化图像词典构造方面有明显效果,提高了图像分类精度。     

基于Gabor的伸长局部二值模式及其人脸识别应用

提出一种基于Gabor的伸长局部二值模式(elongated local binary pattern,ELBP)的人脸识别方法。该方法首先对人脸图片进行Gabor滤波,得到一组Gabor幅值图像(Gabor magnitude maps,MMPs);然后利用ELBP提取每一幅幅值图像的纹理特征,并用ELBP纹理特征的直方图特征和平均最大距离梯度幅值特征联合表示该图像纹理特征;最后,通过比较测试图片和训练集的直方图交叉距离进行识别。在YALE,YALE-B,UCD-VALID,CMU-PIE等人脸库进行测试,所提方法取得了理想的效果,证明所提方法能够有效地进行人脸识别。     

基于特征融合的二代身份证人脸验证系统

二代身份证人脸验证是指判断二代身份证图片和身份证使用者当前头像是否为同一人.由于二代身份证图片分辨率较低,与现场采集图像的清晰度、人脸内部变化、外在环境等差异较大,传统的人脸识别方法在解决二代身份人脸验证问题时识别率较低.针对上述问题,提出一种基于特征融合的二代身份证人脸验证系统.该系统包括图像采集、预处理、特征提取、特征比对及结果判断五个部分.首先采集二代身份证图片和摄像头照片并进行图像预处理,分别提取二代证照片和摄像头照片的全局特征和局部特征,全局特征采用PCA和LDA方法,局部特征采用直方图方向二进制码(HDBC)方法;然后对全局特征和局部特征在公共特征空间内计算相似性,得到全局特征和局部特征的相似性,最终根据给定的阈值判断二代身份证持有人是否为本人;最后在大量真实的二代证数据集上进行测试验证,结果表明,该方法相比于传统的单特征提取算法,识别率显著提高.     

基于四元数的彩色人脸识别

为充分挖掘人脸模式样本之间的鉴别信息、强化不同样本之间的区分性,以利于增强识别系统鲁棒性、提高人脸正确识别率,提出一种新颖的基于四元数的彩色人脸识别算法．将定义于实数域的PcA方法以及Fisher鉴别分析法向四元数体作合理推广,得到定义于体上的广义主成分分析方法及广义线性鉴别分析法,将这2种方法用于彩色人脸识别,从而得到全新的识别算法．该算法巧妙地将彩色像素的R、G、B3个分量结合在一起,从数学上有机融合具有丰富鉴别信息的肤色成分以及反映人脸轮廓形状信息的灰度成分,较传统仅利用灰度信息的识别方法,具有更稳定的性能以及更高的正确识别率．提出的关于共轭四元数矩阵正交特征矢量集的获取方法,数学上有详细的推导证明,该方法在理论上合理,同时在自己建立的彩色人脸库上进行的实验表明,该方法可行且实用．     

基于核Fisher判别的复杂储层岩性识别研究

复杂储层中多种岩性均可作为储层,不同岩性的物性特征差异较大,分岩性解释复杂储层物性是求准物性较为有效的一种方法,但是不同岩性的测井特征相近,常规线性分类方法识别效果不理想,因为复杂储层的岩石识别中非线性分类特征占较大比例。针对这一问题,本文将Fisher判别分析(FDA)做核推广,形成核Fisher判别分析(KFDA),进一步利用Fisher判别中未提取的非线性信息,通过升维获得更多的非线性分类特征,然后再通过降维来提取利于岩性分类的特征。文章通过实验对核Fisher在数据预处理、关键参数的选取等方面进行了详细介绍,并将核Fisher方法与其它分类方法进行比较,验证了核Fisher方法的岩性识别能力,而对于不同岩性间的差异相似关系,造成岩性识别精度低的情况,提出了分级核Fisher判别分析的思路,研究证明利用分级核Fisher判别分析的思路可进一步提高岩性的识别精度。     

基于邻域相关度和LBP算子的人脸图像识别

针对传统局部二值模式(local binary pattern,LBP)算子提取的图像纹理特征不完整、不能全面刻画人脸局部特征的问题,提出一种基于邻域相关度的改进LBP算子.该算子首先计算窗口内每个像素点的邻域相关度;其次利用邻域相关度的均值和方差构造新的NC_LBP算子,进而提取图像局部直方图特征,作为人脸识别的依据;最后利用Chi平方统计法计算直方图的不相似度,并用KNN算法进行分类.仿真实验表明,改进NC_LBP算子在ORL,JAFFE和YALE人脸数据库的识别中效果较好,特征区分度明显,识别准确率较高.     

基于不相关局部敏感鉴别分析的新生儿疼痛表情识别

针对新生儿疼痛表情识别中的特征提取问题,提出一种不相关局部敏感鉴别分析（Uncorrelated Locality Sensitive Discriminant Analysis,ULSDA）算法.首先,在局部敏感鉴别分析（LSDA）算法的基础上,通过附加投影向量正交性的约束条件,定义了ULSDA的目标函数;然后,推导出求解特征子空间正交投影向量的迭代公式;最后,将输入的高维图像数据投影到这个特征子空间,求出特征向量.ULSDA算法不仅继承了LSDA算法所具有的有监督、局部流形结构保持等特性,而且消除了LSDA算法所提取出的鉴别特征的相关性,从而增强了特征的鉴别能力,比LSDA算法具有更好的分类识别能力.在新生儿表情图像库上的疼痛表情识别实验结果表明,提出的ULSDA方法是有效可行的.当每类表情的训练样本图像为150幅时,采用ULSDA算法获得的平均识别率达到了82.07％,优于主成分分析（PCA）、线性鉴别分析（LDA）、局部敏感鉴别分析（LSDA）等特征提取方法.     

一种基于离散小波变换和支持向量机的人脸识别新方法

为提高人脸识别系统的性能,提出了一种基于离散小波变换DWT（discrete wavelet transform）特征提取和支持向量机（SVM）分类的人脸识别方法。首先,采用DWT对人脸图像进行降维和去噪,然后,对小波低频子图像进行核辨别分析（KDA）提取人脸特征,最后,结合SVM进行分类识别。基于该方法,对ORL人脸库进行分类识别,采用39个特征识别率达到98．2％。仿真结果表明,该方法明显减少了高频干扰对人脸特征的影响,增强了特征的辨别能力。而且,SVM有效地提高了分类器的分类和推广能力。     

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.     

若干人脸识别算法的比较研究

Some of face recognition methods based on Principal Component Analysis （PCA）, Two-dimensional Principal Component Analysis （2DPCA） and Fisher＇s Linear Discriminant Analysis （FLDA） are comparatively studied in this paper. On the basis of the analysis of characteristics, application occasion and limitations, a new method of face recognition based on combining 2DPCA and FLDA is proposed. Finally, comparison simulations are performed with the methods and their combined methods by means of AT＆T face database. The results show that the methods based on 2DPCA can have better recognition precision than the ones based on PCA; the method based on 2DPCA and FLDA improves the real-time characteristics in the condition of keeping the recognition precision and has the best performance.     

基于三维局部二值模式和核判别分析的三维人脸识别

二维照片的人脸识别对光照、姿态和化妆等因素很敏感,故提出了一种将三维局部二值模式（3DLBP）和核判别分析（KDA）相结合的三维人脸识别方法．采用3DLBP描述人脸深度图像的特征,高斯核函数KDA作为分类器,使用Chi平方统计改进高斯核函数、采用FRGCv2．0中2003春季采集的三维人脸库进行实验．实验结果表明,该方法在每人2个训练样本时,识别率为91．8％,而PCA和3DLBP的识别率分别为60．4％和78．3％;当每人的训练样本数增至6个时,识别率为98．4％,而PCA和3DLBP的识别率分别为87．8％和96．3％。