人脸识别视频压缩感知跟踪算法

针对视频监控中移动的人脸图像光照强度不同、遮挡、快速变化等问题,本文提出一种人脸识别视频压缩感知跟踪算法.利用图像尖锐化处理突出目标图像边缘纹理,再利用矩形滤波器对人脸图像归一化处理并获取特征向量.通过压缩感知算法对目标样本和背景样本的Haar-like特征压缩,建立目标模型,训练Adaboost算法的贝叶斯级联分类器.最后根据人脸特征区分目标和背景图像,实现目标人脸图像的动态跟踪.实验结果表明,该算法能够实现视频中人脸图像移动、遮挡及光照强度不均匀、快速变化等情况下的有效跟踪.     

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。     

融合加速稳健特征的子空间人脸识别方法

为了充分利用人脸特征信息更加准确全面地描述人脸,提高现有识别算法的识别率,提出一种融合改进的加速稳健特征和子空间特征进行人脸识别的方法。利用AAM形状模型的训练方法,训练得到41个点的人脸形状模型;对每幅图像进行特征点初歩定位,找到并保留与初歩定位的特征点空间距离最近的SURF特征点。将SURF特征点描述子利用PCA降维,得到改进的SURF局部特征向量。然后利用PCA对图像进行全局特征提取,将局部特征与全局特征进行融合,组成全新的特征向量。最后通过特征向量的匹配实现识別。对包括本算法和PCA-SIFT算法在内的6种不同识别算法进行了验证。实验结果表明,提出的算法在改变ORL人脸库中训练集样本数的情况下,识别率均优于其他算法;在样本数为5的情况下比PCA-SIFT方法提高了4.3%,可见该算法提高了人脸的识别率具有较强的鲁棒性和分类性。     

基于多方向Gabor特征图协同表示的鲁棒人脸识别

为提高基于稀疏表示分类(SRC)算法在可变光照、姿态和表情下的人脸识别性能,提出一种基于多方向Gabor特征图(MGFM)和协同表示分类(CRC)的鲁棒人脸识别方法。首先,对人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换,并融合同一方向不同尺度的Gabor特征;其次,在每个方向的融合特征图上提取Gist特征。在进行人脸识别时,可采取2种方法:1)将人脸图像所有方向的Gist特征直接串联或自适应加权后串联构成人脸全局特征向量,并使用协同表示分类器得到识别结果;2)对人脸图像每个方向的Gist特征向量分别使用协同表示分类器进行预分类,预分类时使用自适应K近邻策略确定候选类并进行评分,取总得分最高的类作为识别结果。最后,在ORL,Extended Yale B和AR等人脸数据库上开展人脸识别实验,由提出的方法分别取得99.8%,100%和99.7%的识别准确率和较快的执行速度。研究结果表明:本文方法利用多方向Gabor特征图(MGFM)建立人脸图像的特征表示能有效描述人脸局部信息,利用自适应K近邻策略改进协同表示分类算法能取得较高的识别准确率和执行效率。     

基于混合Gauss模型的鲁棒性人脸识别算法

针对人脸图像受表情、光照、角度变化等因素影响,传统算法难以获得较理想的人脸识别结果问题,提出一种基于混合Gauss模型的鲁棒人脸识别算法.先将每副图像划分成子块,提取其方向梯度直方图特征,并加入子块相应的空间位置信息产生人脸图像的局部特征向量;再采用全部图像的局部特征向量训练混合Gauss模型生成人脸特征向量;最后采用最小二乘支持向量机建立人脸识别分类器,实现人脸匹配与识别.采用ORL,Yale和CIGIT人脸库进行仿真对比测试,仿真结果表明,该算法的人脸识别率高于其他人脸识别算法,对光照、角度、表情等有较强的鲁棒性,且可以获得更快的人脸识别速度.     

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.     

Gabor小波和局部二值模式结合的一种人脸识别算法

针对传统的Gabor小波存在提取特征维数高、识别时间长的缺点,对Gabor小波的使用方法进行了改进.首先利用Gabor小波的幅值直接与人脸图像作乘积得到Gabor图像,接着使用局部二值模式得到纹理图像,然后提取出纹理图像的直方图信息,并作为人脸图像的特征,最后使用支持向量机作为分类器,在未经过预处理的ORL人脸数据库中取得95.0%的识别率.平均每张人脸图像识别时间为0.14 s,表明该算法能符合实际应用的要求.     

基于颜色和纹理特征的森林火灾图像识别

为了降低火焰状干扰源存在时森林火灾的误报率,提高火灾预警的快速性,根据火焰独特的颜色和纹理特征,提出了以分块的LBP直方图特征结合LPQ直方图特征的火焰识别算法。首先利用YCbCr颜色空间的规则进行颜色检测,得到疑似火焰区域;再使用LBP、LPQ分别从空域、频域提取纹理,图像空域和频域的纹理特征结合后,得到特征向量;最后将特征向量输入SVM分类器进行测试和火焰识别。实验结果表明:此融合算法鲁棒性强、检测率高,存在火焰状干扰源时,测试集的火焰识别准确率可达94.55%;与深度学习算法对比,该算法在保证较高正确率的同时,预测耗时大幅度减少,预测耗时是DBN的1/4、是CNN的1/50,提高了火灾预警的快速性,为快速准确的林火预警提供了算法依据。     

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。     

基于改进MGR融合算法的视频信息融合框架

针对视频信息具有的多模态性质,提出了融合视音频多种模态特征信息的视频融合分析框架,用以提高视频检索的正确率和效率.该框架根据从视频底层提取出的多种图像特征、音频特征,采用基于图嵌入框架的降维算法MFA降维,根据降维后得到的各种特征向量,训练SVM分类器进行分类,并用改进后的MGR融合算法对SVM分类器输出的序号矩阵进行融合分析.实验结果表明该融合框架融合多种特征提高了分类识别的效率,采用了改进的融合算法降低了计算复杂度,提高了系统的整体性能.     

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。     

甘肃道地中药黄芪饮片质量等级分类算法研究

中药数字化是中药质量控制的发展趋势,而中药的质量等级分类是其中的重要环节.针对中药饮片质量等级鉴定自动化问题,将传统特征及遗传算法有机融合用于黄芪饮片质量等级分类.选取甘肃道地药材黄芪饮片,对其图像进行增强、归一化、空间转换等预处理,并融合颜色及纹理特征,将提取的8个颜色及纹理特征作为等级分类的特征向量,进而采用线性分类器通过特征向量的线性组合来对黄芪饮片的质量等级进行分类,通过遗传算法获取8种特征的最优权重系数以及不同等级的最优区间.研究结果表明,算法得到的优化参数具有较高的识别率及可行性.该结论有助于中药直观鉴别的科学定量化以及中药饮片的质量等级鉴定客观化.     

基于判别分析与低秩投影的人脸识别算法

针对目前人脸识别算法的误识率高、 鲁棒性差等不足, 设计一种基于判别分析与低秩投影的人脸识别算法, 以获得更优的人脸识别结果. 首先对人脸图像进行分块, 提取每个子块的局部特征, 并判别分析提取人脸的全局特征; 然后通过低秩投影选择对人脸识别结果贡献较大的特征组成特征向量; 最后采用最小二乘支持向量机根据“一对多”的原则建立光照人脸识别的多分类器, 并对多个人脸数据库进行仿真实验. 实验结果表明, 该算法可找到最优人脸识别特征子集, 降低光照人脸的误识率, 人脸识别速度得到明显提升, 且人脸识别效果优于其他人脸识别算法.     

改进的SIFT特征人脸识别方法ADSIFT

针对光照、表情、噪声等因素容易造成误识别的问题,提出一种改进的SIFT特征人脸识别方法.对每个训练图像,先提取得到SIFT特征向量集合,利用每个SIFT特征向量,并选择阈值构造一个弱分类器.利用一种基于Adaboost的算法从每个训练图像的弱分类器集合中选出一部分,确定其对应的阈值和权重,然后构造出该训练图像的相似度函数.根据相似度函数可计算出目标图像与每个训练图像的相似度,从而求出目标图像与每个类的训练图像的平均相似度,则目标图像属于平均相似度最高的类.实验表明在ORL人脸数据库上则可达到98%识别率,优于现有的方法.     

基于LBP预处理和子图像特征采样的人脸识别

针对随机子空间方法对人脸图像的局部变化鲁棒性较差、多次随机采样时间开销较大、采用固定采样率等问题,提出了一种结合LBP预处理和子图像特征采样的人脸识别方法.首先对人脸图像进行LBP预处理,得到LBP纹理图像;然后对LBP纹理图像进行子图像划分;最后结合随机子空间方法对子图像进行随机特征采样,训练基分类器,并进行集成.同时,结合多尺度分析进行分层随机采样(Stratified-RS),该方法将多次随机采样进行分层,每层使用不同的采样率,进而得到了具有不同维数的特征子集,减少了提取的特征总数,结合级联集成可以进一步增强基分类器之间的差异性.在ORL,Yale,Extended Yale B和CMU PIE这4个人脸数据库上进行了试验.结果表明,所提出方法在提高随机子空间方法运行效率的同时也能保持较好的识别精度.     

基于多方向滤波的人脸年龄图像合成方法

为补偿人脸识别中的年龄变化,结合人脸形状与纹理信息,提出了一种新的人脸年龄图像合成方法来模拟年龄变化.首先将人群划分成8个年龄段,选取不同年龄段人脸的多个特征点,依据径向基函数变形技术,得到脸形变形函数,对人脸进行形状变形;接着对目标图像进行多方向滤波,提取原始纹理信息,然后根据使用神经网络模拟得到的年龄因子,选择相应的模板纹理信息,在原始纹理信息基础上进行置换和融合,得到新的纹理信息特征,并将得到的纹理特征叠加在已经变形的人脸图像上,合成年龄模拟图像.另外为进行更细微的纹理控制,使用高斯滤波器调节滤波程度.试验结果表明该方法简单易行,而且可以生成更接近目标年龄的人脸图像.     

人脸图像年龄估计

为了解决人脸识别中识别率随年龄变化急剧下降的问题,提出一种自动的年龄估计方法。通过年龄函数建立人脸特征与年龄之间的对应关系,人脸特征由形状特征和纹理特征组成。首先,通过改进的活动形状模型自动定位人脸形状特征点,再通过形状拉伸获得单纯的纹理图像;然后用主分量分析分别得到形状特征向量和纹理特征向量,合成作为人脸特征;最后,按照最优化的准则得到年龄函数,结合人脸变老方式的分类,自动估计年龄。实验结果表明,这种方法对年龄估计十分有效,平均200人的多年龄人脸数据库上的估计误差为1.1 a。     

基于Gabor纹理增强的人脸活体检测算法

针对人脸信息认证系统中存在的欺骗攻击问题,利用色彩空间转换信息丢失的特性,提出一种人脸活体检测算法。通过Gabor滤波器组多尺度、多方向地增强关键人脸图像纹理特征,抑制人脸图像的一般特征。高斯径向基函数分类器分类SURF(speeded up robust features)算子提取特征描述子,区分人脸活体与非法用户的欺骗攻击。利用类间方差衡量特征改进前后的可分性,计算图像原始特征与纹理增强后特征的类间方差、类内方差大小以及可分性判据J。在公开数据集Replay-Attack,CASIA-FASD数据库进行测试,彩色纹理图像增强后,人脸关键特征被增强而一般特征被抑制,背景与目标的类间方差增大,类内方差减小,特征可分性增强从而更具鲁棒性,使得纹理细节能被有效利用。实验结果表明,该算法能有效、实时地判断人脸活体与欺骗攻击。     

基于几何图像滤波的3D人脸识别算法

针对表情变化下的三维人脸识别问题,提出了一种基于几何图像滤波的特征提取方法,并根据样本图像滤波后的特征分布函数给出最优卷积滤波器的设计过程.首先,利用网格平面参数化方法,将人脸网格映射到边界为正四边形的平面区域内,经过线性插值采样得到具有三维形状的二维几何图像;然后,将整体几何图像切割成局部分块图像的集合,在每组局部分块图像构成的训练样本库中利用差分进化算法对滤波器进行优化设计;最后,利用训练得到的最优滤波器提取对应分块图像的局部特征并计算相似度,将相似度得分融合,即可得到最终识别结果.利用FRGC v2人脸数据库进行实验验证,结果表明,使用几何图像滤波能显著提高算法的精度和鲁棒性.