基于MATLAB 7.0的人脸识别仿真系统研究

在MatLab7.0环境下,开发一个自动人脸识别仿真系统.详细阐述了开发该系统所采用的主要技术和实现过程,并用采集的普通人脸面相做实验,实验结果表明,该仿真系统可行实用.     

一种基于局部特征的人脸识别方法

针对五官的局部特征，提出一种具体的识别方案。与传统弹性图匹配的方法相比，该方案提取的人脸局部的特征，大大降低了运算量，理论和实验都表明了该方案的可行性。在对人脸图像预处理之后，利用积分投影的方法，获取五官的位置，而后采用奇异值分解（SVD）去提取五官附近的局部特征，作为人脸的主要特征。比较了SVD和离散傅里叶变换（DFT）两种特征提取的方法，结果表明，通过SVD提取人脸的局部特征在减少计算量的基础上，能够很好保留人脸的特征，达到了较好的识别效果。     

一种基于联合CSVD-2DNMF的人脸识别算法

类估计基空间奇异值分解算法(CSVD)克服了奇异值分解(SVD)造成的重构图像基空间不一致的本质缺陷,但在一定程度上削弱了图像的类别特征。二维非负矩阵分解算法(2DNMF)能在一定程度上避免NMF识别算法中因图像向量化而造成的结构信息丢失、内存花销大等不足,但是随着训练样本数量的增多,迭代速度慢、训练时间长等缺陷也将凸显。根据CSVD与2DNMF的优缺点,提出了人脸识别的联合CSVD-2DNMF算法,进而运用提出的算法在Matlab平台上对ORL人脸数据库中的人脸图像进行了识别实验。实验结果表明该算法能有效的缩短训练时间和提高识别率。     

矩阵方程求解中SVD方法的讨论

分析了利用矩阵A(A∈Crm×n),B(B∈Ctm×n)的奇异值分解来求解矩阵方程AX=C(X∈Cm×n)与AXB=C(X∈Cn×m),讨论了有解的充分必要条件,并在有解时给出了解的一般形式.对于一般的无特殊规律矩阵方程,利用其奇异值分解来求解将会十分的方便.     

一种基于奇异值分解的人脸识别新方法

基于奇异值向量方法进行人脸识别时,由于提取的奇异值向量特征所包含的人脸图像的有效信息少,导致人脸识别率低下。基于此提出了一种基于奇异值分解的人脸识别新方法——矩阵的秩-逼近法。利用ORL人脸数据库进行实验,并采用最近邻决策规则来进行分类识别。实验结果显示,提出的方法比基于奇异值人脸识别方法具有优越性,本算法能大大地改善识别效果。     

基于监督拉普拉斯特征映射算法的人脸识别

为了提高人脸识别算法的识别率,提出了一种基于局部奇异值分解(Local Singular Value Decomposition,LSVD)和监督拉普拉斯特征映射(Supervised Laplacian Eigenmap,SLE)的人脸图像识别方法。由于奇异值向量具有良好的稳定性、转置不变性等特点,首先利用局部奇异值分解方法从人脸图像中提取特征向量;然后采用监督拉普拉斯特征映射算法对已获取的人脸特征进行维数约简。在Yale和ORL人脸库上的实验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别的性能。     

基于MATLAB 7.0的人脸识别仿真系统研究

在MatLab7.0环境下,开发一个自动人脸识别仿真系统。详细阐述了开发该系统所采用的主要技术和实现过程,并用采集的普通人脸面相做实验,实验结果表明,该仿真系统可行实用。     

LPQ与NMF特征融合的人脸识别

提出一种融合局部相位量化(LPQ)和非负矩阵分解(NMF)进行人脸识别的方法.该方法首先采用LPQ算子提取分块人脸图像的LPQ直方图序列(LPQHS),根据每块的贡献度,得到权重的直方图序列(Weight LPQHS),然后采用NMF方法提取其非负子空间及其系数矩阵,最后根据最近邻原则进行识别.在AR和YALE标准人脸数据库上的实验结果表明,该方法具有较高的识别率.     

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ICA多特征融合的人脸识别

提出了一种基于特征融合的人脸识别方法.该方法首先对预处理后的人脸图像进行全局特征及局部分量的提取,分别采用离散余弦交换(DCT)提取包含图像大量信息的低频部分特征和奇异值分解(SVD)抽取图像的代数特征作为图像的全局特征,采用非负矩阵分解(NMF)提取图像的局部分量特征,然后将此两类特征以独立成份分析(ICA)进行融合,获取用于人脸识别的特征向量.在本文的实验中,我们将此特征向量应用于支持向量机(SVM)进行分类训练及识别测试,并获得较好的结果.     

基于特征点统计特征的人脸识别优化算法

当计算人脸特征点相似度时,弹性图匹配算法认为每个特征点对于人脸识别都起到相同的作用,因此分配相同的单位权值.然而,事实并非如此.基于特征点的统计特征,提出一种新的人脸识别优化算法.利用统计理论和提取的HOG特征,可以把特征点分成主要和次要两类,并且赋予不同的权值.仿真结果表明所提出的方法不但性能较好,而且识别率较高.     

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...     

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...     

改进Retinex算子融合特征搜索的图像识别算法研究

针对人脸图像识别系统易受光照干扰,在复杂背景下,易识别出伪目标,使其识别精度不高等难题,综合考虑高斯核函数的x,y方向,设计新的Retinex识别算子;并调用Open CV函数库中训练好的Hear分类器来进行模式匹配,形成了基于Open CV的人脸检测机制;再引入PCA特征搜索方法,搜索人脸信息;最终提出了人脸识别耦合特征搜索的安防系统解决方案。并测试该系统的性能,结果表明:与当前基于Retinex与PCA的识别算法相比,该算法具有更高的识别精度;且识别效率更高,能满足实时性要求。     

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.     

面像识别中的图像处理研究

本文以面像识别技术的核心——数字图像处理着手,以基于计算机视觉公开函数库为基础,着重讨论了面像识别的图像处理方法,以及这些方法处理的效果.     

人脸识别中基于互信息的特征优选

人脸识别领域中常用Gabor小波系数表示人脸特征.然而,提取的人脸Gabor特征是高维数据,不可避免存在冗余和随机噪声的干扰.为了有效利用Gabor特征进行人脸识别,提出一种新的Gabor特征选取方法.首先计算训练集上的任两张人脸图像的Gabor特征差,生成类内空阃和类外空间.用单个Gabor特征训练筒单两值分类器,以其在类内空间和类外空间的分类错误率作为判据评价该Gabor特征的分类能力.在选取分类错误低的特征的同时还要再评估候选特征与已选特征间的互信息,这样优选出具有无冗余、低误差率的特征.最后对这些优选的Gabor特征进行主成分分析和线性判别分析完成人脸识别.在CAS-PEAL大型人脸数据库上的实验结果表明,所提出的方法不但可大大降低Gabor特征的维数,而且还有效提高了识别精度.     

一类基于多特征的模糊加权人脸识别算法

为提高正确识别率,将Eigenfaces、EigenUpper、EigenTzone和二阶特征脸法四种方法的初步识别结果先模糊化,然后采用模糊综合函数加权组合后获取新的距离函数以得出最终的识别结果.通过针对ORL数据库的实验表明,应用多特征模糊加权算法进行人脸识别是行之有效的.     

一种基于面部纹理特征融合的人脸表情识别方法

针对人脸表情识别领域受噪声和遮挡等因素影响识别率不高的问题,结合局部和全局特征,提出一种基于面部表情的情感分析混合方法.首先,通过将梯度直方图(HOG)与复合局部三元模式(C-LTP)融合来进行特征提取;其次,将HOG和C-LTP提取的特征融合到单个特征向量中;最后,采用多类支持向量机分类器把特征向量进行情感分类;最后...     

B样条和图像梯度的单样本人脸识别

提出了一种基于B样条和图像梯度的算法用于单样本人脸识别。采用图像梯度方法进行人脸识别具有光照不变性等优点,但在图片有噪声的情况下,噪声信息会严重干扰梯度信息,识别率会大大下降。传统降噪方法,会在降噪的同时平滑图像,降低图像的梯度信息影响识别率。本文利用B样条滤波具有阶数可调的特点,根据图像的噪声值选取不同阶数B样条滤波,在降噪的同时最大程度的保留图像梯度信息以提高识别率。实验证明,基于B样条和图像梯度的算法在单样本人脸识别问题上识别率优于传统滤波方法。