基于分级式特征提取的多视角人脸检测算法

提出了一种基于分级式特征提取的多视角人脸检测算法.首先,将训练所用人脸样本按照视角进行分组;其次,分别对每组样本进行特征提取,针对单一特征的局限性,提出了梯度方向直方图(HOG)和局部二值模式(LBP)的融合特征,为了快速构建特征金字塔,提出了一种分级式特征提取的方法;再次,使用基于隐含变量的支持向量机(LSVM)训练模型参数,获得多个模型;最后,将这些模型组合起来构成混合模型.在FDDB和AFW人脸数据库上进行了实验,结果表明:本算法可实现复杂背景下的多视角人脸检测,且比现有算法效果更好.     

基于Log-Gabor滤波和LBP算子的光照不变人脸识别方法

提出了一种基于Log-Gabor滤波和局部二值模式(local binary patterns,LBP)算子的光照不变人脸识别方法.该方法首先对人脸图像进行对数变换预处理,有效改善剧烈光照变化对人脸图像的不利影响.然后采用Log-Gabor滤波器与图像进行卷积,得到不同尺度和不同方向下的人脸Log-Gabor特征图像.在此基础上,再使用LBP算子对Log-Gabor图像进行描述,最后将所有的Log-Gabor图像的LBP特征进行简单连接,作为人脸的特征向量.将所提出的方法在YaleB数据库上进行实验,实验结果表明该方法能够有效提高复杂光照条件下的人脸识别率.     

基于改进AAM的人脸特征点提取

提出了具有鲁棒性的基于局部二值模式LBP纹理提取人脸特征点的主动外观模型AAM算法（LBP-AAM）.首先建立3种人脸模型实例（正面,左转及右转人脸模型）;然后应用LBP判断和预测测试图片的旋转类型,依据预测结果选择合理的模型实例去匹配;最后提取出人脸特征点.实验结果证明本方法比传统的AAM方法在精度上提高了27%,效率上提高了9%.     

基于面部表情和双流网络的驾驶员疲劳检测

提出了一种基于面部表情的驾驶员疲劳检测方法,该方法结合了传统特征提取和双流卷积神经网络.首先,对采集的驾驶员图片进行预处理,使用Dlib进行人脸检测以及人脸特征点定位.然后,根据人脸特征点获取人脸表情感兴趣区域以及嘴部区域,并分别提取Gabor特征和局部二值模式(local binary patterns,LBP)特征...     

基于FS-LBP特征的人脸活体检测方法

针对人脸识别系统无法识别人脸图像是否来自真人的问题,首先改进了傅里叶频谱(Fourier spectrum,FS)特征的人脸活体检测方法,并验证了局部二值模式(local binary pattern,LBP)特征和灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)特征人脸活体检测性能。在此基础上,提出了融合LBP特征的FS-LBP特征人脸活体检测算法。实验结果表明,提出的FS-LBP特征在多数据库的混合数据的准确率高达83.17%,更优于多尺度局部二值模式(multiscale local binary pattern,MSLBP)特征。     

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。     

基于Gabor特征和局部二值模式融合的纹理图像识别

传统的Gabor滤波方法和局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)算法提取的纹理特征鉴别能力不足,导致纹理识别精度不够理想.为了解决上述问题,提出一种将全局Gabor特征和局部LBP特征进行融合的纹理图像识别方法.该方法利用Gabor滤波方法提取纹理图像的全局特征,利用LBP算法提取纹理图像的局部特征,然后在最近子空间分类器的框架下实现全局和局部特征的融合以及纹理图像识别.在CURe T和KTH-TIPS基准纹理库上的实验结果表明,笔者提出的方法显著超越了传统Gabor滤波方法和LBP算法的纹理识别精度.     

一种融合LBP纹理特征的多姿态人脸跟踪方法

提出一种改进的Camshift算法,它融合目标人脸的局部二值模式(LBP)纹理特征的T分量,以及肤色的HSV色彩空间的H分量的统计直方图来生成概率分布图像,实现纹理与肤色特征的有效融合;然后,利用Kalman滤波器来预测目标人脸的运动信息,快速地跟踪到目标人脸.实验表明,在复杂的跟踪条件下,这种算法比原始的仅采用颜色直方图信息的Meanshift和Camshift算法,在跟踪速度和精度上有显著的提高.     

基于LBP与CS-LDP自适应特征融合的人脸识别

为了提取更丰富的人脸纹理特征以提高人脸识别率,提出了局部二值模式LBP(Local Binary Pattern)与中心对称局部微分模式CS-LDP(Center-Symmetric Local Derivative Pattern)自适应特征融合算法。识别过程中首先用LBP算法对原始图像进行特征提取,然后用二阶微分CSLDP算法对图像进行特征提取,并将LBP与CS-LDP的特征向量融合得到最终的模板向量,通过直方图交叉距离计算模板向量的相似度。结果表明:LBP提取图像的一阶微分特征,而CS-LDP提取图像的二阶微分特征,融合两种特征获得更丰富的图像纹理信息。该方法在ORL、YaleB和FERET人脸库中的人脸识别率均达到了90%以上,为人脸识别技术提供了一种切实可行方案。     

基于分块局部二元模式的鉴别特征抽取方法及人脸识别

提出了一种基于分块局部二元模式(LBP)的鉴别特征抽取方法.该方法对人脸图像进行分块,再对分块后的子图像矩阵采用LBP算子抽取LBP特征.由于LBP是利用一串二进制码表征较小图像块的局部纹理,这有助于提高人脸识别的性能.采用主分量分析(PCA)方法对由所有分块后子图像的LBP特征向量构成的新训练集进行维度缩减,最后以Fisher线性鉴别分析(LDA)对缩减后的PCA特征进行鉴别特征提取.在ORL人脸库和YALE人脸库上的实验结果表明,该方法优于传统的PCA和LDA方法.     

非局部二值模式人脸表示与识别方法

人脸表示/特征提取是人脸识别技术中最重要的步骤,局部二值模式(LBP)在人脸识别问题中受到了越来越多的关注和研究.为了克服原始LBP算子存在的固有缺陷,本文在其基础上提出了非局部二值模式NLBP算子.相对于原始LBP算子,新的NLBP算子能够实现多尺度分析能力,突出了人脸的关键特征,并能增强人脸表示与识别的鲁棒性.实验验证了新NLBP算子的有效性.     

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.     

基于小波域局部二值模式和活动轮廓模型的纹理图像分割

提出一种双树复小波域局部二值模式和活动轮廓模型的纹理图像分割方法.该方法首先使用双树复合小波(DTCWT)分解纹理图像,然后使用局部二值模式(LBP)提取纹理特征.利用最大熵准则对纹理特征图像进行选择.活动轮廓模型(ACM)用于最后得分割.实验结果表明提出的方法对于合成纹理和自然场景数据集达到了较高的分割精度.     

基于分块加权LBP技术的人脸识别算法

人脸识别属于生理特征识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物识别技术,是我国人工智能技术领域的首个成熟技术。LBP(Local Binary Patterns)算法,又称局部二值模式算法,是一种灰度范围内的纹理描述方式。传统LBP算子提取的特征信息只能体现局部的人脸信息,不能完整表达全部人脸信息。在基本LBP算法的基础上提出基于分块加权LBP技术的人脸识别算法,将人脸分为5×3子分块,根据人脸五官在人脸识别中的不同贡献度赋予不同的权重提取人脸信息特征。通过在ORL和YALE两种人脸数据库中训练不同样本数,比较传统LBP方法、5×3分块LBP方法和5×3分块加权LBP方法的人脸识别准确率,实验证明分块加权LBP技术在人脸识别中可以有效提高识别准确率。     

一种新型的基于自适应局部二值模式的纹理分类算法

局部二值模式(LBP)在纹理特征提取时,易受光照、旋转、噪声等复杂条件的影响.本文定义一种新型自适应局部二值模式,通过考虑模式的均匀度和相似度,来实现纹理模式分类和特征值计算.结合差分运算,分别在差分二值矩阵和差分绝对值矩阵上计算自适应纹理特征,并将两部分特征值连接成一个空域增强的特征向量,采用最近邻分类器完成图像分类识别.实验结果表明,该算法在复杂条件下具有更好的识别效果.     

DCT和LBP特征融合的人脸识别

提出一种特征融合的人脸识别新方法.该方法将人脸图像中少量的低频离散余弦变换(DCT)系数用作人脸的频域特征;把人脸图像规则地分成多个子块,计算每个子块的局部二值图(LBP)编码直方图.这些子块的LBP直方图连接成一个空域全局直方图,作为人脸的描述向量.这个描述向量经过PCA降维后作为人脸的LBP特征.DCT特征和LBP特征分别归一化,然后进行特征融合.在ORL人脸库上的实验显示了所提方法比单独采用DCT或LBP特征的人脸识别有较好的性能改善.     

融合LBP和LPQ的人脸识别

空域和频域分析是图像分析的重要方法,提出一种融合空域的局部二值模式(local binary pattern,LBP)和频域的局部相位量化(local phase quantization,LPQ)进行人脸识别的方法.该方法首先对人脸图像分别在空域提取LBP特征和频域提取LPQ特征,然后融合成LBP/LPQ直方图,进行直方图相似性比较,最后根据最近邻原则进行识别.在YALE和AR标准人脸数据库上的实验表明,该方法得到的结果比单个方法效果更好,鲁棒性更高.     

基于HOG-多尺度LBP特征的人脸性别识别

针对人脸性别识别中单一特征描述子对人脸信息表达的不足,提出一种方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)和多尺度局部二值模式(local binary patterns,LBP)多特征融合的人脸性别识别算法.首先,对输入图像进行裁剪和缩放得到多个分辨率的人脸图像,再分别提取LBP统计直方图并合成一个特征向量;然后,提取目标图像头肩模型的HOG特征得到HOG特征向量;最后,将LBP特征向量与HOG特征向量合成一个新的特征向量,应用支持向量机(support vector machine,SVM)进行训练.在自建的人脸库中采用10折交叉法测试该算法的准确性,准确率可达93.0%,结果表明该算法对人脸性别识别的准确率优于其他单一的特征提取算法.     

年龄变化鲁棒的人脸确认算法研究

针对具有较大年龄差的人脸确认系统中的人脸老化问题,提出了一种基于等价局部Gabor二值模式特征的差空间人脸确认算法。首先提取人脸图像的多尺度、多方向的Gabor特征,并对上述特征进行等价LBP运算;其次将LBP图谱进行直方图化,并对直方图进行向量化和差空间运算;最后建立支持向量机(SVM)分类器得出分类结果进而实现身份认证。实验结果表明,本算法在FGnet人脸库上的正确认证率可达94.64%,且对光照与表情变化具有鲁棒性。     

自适应阈值局部特征融合的人脸识别

针对局部二值模式(local binary pattern,LBP)提取图像纹理特征时阈值不能自适应以及缺少方向信息的问题,文章提出了一种自适应阈值局部特征融合的人脸识别算法。首先对原始人脸图像进行分块处理,提取每个子块自适应阈值均匀模式的局部二值模式(uniform local binary pattern,ULBP)特征和局部梯度编码(local gradient coding,LGC)特征;然后,将2种局部特征串联在一起融合为1种特征,得到每个子块的直方图特征,把每个子块图像的信息熵作为直方图加权系数,将所有子块图像的直方图乘以各自的加权系数,连接得到整幅人脸图像的直方图特征;最后用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器进行识别分类。在ORL、Yale、FERET(be、bj、bf子库)人脸数据库上进行试验,该人脸识别算法分别得到了99.0%、98.7%、87.5%、93.0%、88.5%的识别率,正确识别率较高,算法对其他纹理分类、目标识别也具有一定的参考价值。