基于稀疏编码和机器学习的多姿态人脸识别算法

为改善多姿态人脸识别效果, 设计一种稀疏编码和机器学习相融合的多姿态人脸识别算法. 首先对多姿态人脸进行采集和预处理, 并提取基于稀疏编码的人脸图像特征; 然后采用主成分分析对特征进行处理, 降低多姿态人脸识别的特征维数, 提高多姿态人脸识别效率; 最后采用机器学习算法中的支持向量机建立多姿态人脸识别 分类器, 并采用标准人脸数据库和多姿态人脸数据库对算法性能进行验证. 验证结果表明, 该算法可有效提高多姿态人脸识别正确率, 大幅度减少多姿态人脸的平均识别时间, 取得了比对比算法更优的识别结果, 从而验证了该算法的优越性.     

二代身份证快速图像识别关键技术研究

二代身份证人脸识别身份认证系统主要运用多部件融合法、MMP-PCA算法、图像处理法,进行人脸信息的识别。图像处理法能够对身份证中的图像尺寸、图像倾斜度进行处理,完成图像眼镜去除、图像的灰度值、亮度值调整等工作。该文主要探讨二代身份证快速图像识别关键技术,通过多种人脸识别身份认证处理技术的介绍,给出二代身份证人脸识别的关键技术信息。     

人脸识别系统的设计与实现

随着社会信息化、网络化的发展,自动身份认证逐渐成为一种趋势,人脸识别以其特有的便利性成为当前研究的热点.在学习前人的图像处理技术基础上,综合考虑各方面条件,在算法上采用人脸识别领域中的HAAR方法对人脸进行检测,采用PCA方法进行人脸特征提取;在图像显示上采用JavaWeb开发的SSH框架对图像进行处理,将C++图像处理的便利条件和Java Web开发的友好效果结合起来.最终实现的功能是:从人脸图像库中找出与上传人脸最相似的前三个人脸图片,并显示他们的信息.     

基于图像重构和l_0范数稀疏表示的人脸识别算法

用现有的人脸识别方法处理人脸姿态和光照的变化仍有一定的难度,本文提出一种基于图像重构和l_0范数稀疏表示的人脸识别算法:首先,采用深度学习网络提取人脸特征;然后,根据提取的特征重构人脸图像;最后,用l_0范数快速稀疏分类的识别算法在重构图像上进行识别.基于FERET人脸数据库的实验结果表明,本算法可在姿态变化比较大的情况下保持较高的人脸识别率以及较快的识别速度.     

基于3D-2D映射的大姿态人脸识别

为了解决真实场景下大姿态人脸识别准确率低的问题，本文从数据增广的角度，围绕三维人脸信息数据进行大姿态人脸识别关键技术的研究与探索，提出了一个基于3D-2D映射的大姿态人脸识别算法框架.区别于当前基于3D点云数据的人脸识别算法，本文提出的方法主要利用3D人脸丰富姿态信息，通过3D-2D映射的姿态数据扩充方法，进而训练特定姿态人脸特征提取模型，然后集成到统一大姿态人脸识别框架中.本文提出方法的关键是利用注册3D人脸图像信息来辅助2D人脸多姿态识别，很容易集成现有的2D人脸识别方法到提出的框架中.实验表明，本文提出的方法在无约束真实场景下能够有效提升大姿态人脸识别准确率，同时不显著增加计算负担，为当前基于3D信息解决2D人脸识别问题提供了新思路.     

基于图像处理的人脸检测研究

针对人脸识别的预处理,采用图像处理技术解决了人脸检测问题。首先建立输入图像的肤色模型,然后进行开运算处理,以消除图像噪声利于后面的眼睛定位。再对二值图像做灰度投影实现人脸粗分割,定位双眼。最后对细化分割出来的人脸区域进行标准化操作,包括灰度的均衡处理和Mallat算法二维小波分解。灰度均衡把原始图像的直方图变换为均匀分布的形式,增加像素灰度值的范围。小波分解可以压缩图像,以降低算法的复杂度。每个步骤通过处理前后人脸图像的对比彰显所做步骤的意义。人脸检测的最终结果是获得64×64大小的人脸图像。此图像包含了人脸的有效信息,在此图像的基础上才能进行后续的提取特征、设计支持向量机,进而做人脸识别。     

基于视频的人脸识别技术在ATM中的应用

ATM机视频的人脸识别受光照、姿态变化、摄像头低分辨率的影响,造成很大的计算负担和系统损耗。针对ATM机视频中待识别者姿态变化比较大的现象,在运用人脸Haar-like特征并基于AdaBoost训练的级联人脸检测方法完成人脸检测的基础上,采用快速稀疏描述方法处理从视频中隔帧提取图像,最后利用融合算法将同一用户的多张图像处理结果融合的方法,实现基于视频的人脸识别。实验结果表明该方法减少了系统的计算量和损耗,提高了识别率。     

人脸识别中的图像处理技术

人脸作为一种高普遍性、可以非接触式采集的重要生物特征,正被越来越多地用来进行身份鉴别。本文介绍了人脸识别的基本过程,简要分析了人脸识别中的基本图像处理技术,如预处理和图像变换,并在MATLAB中实现。     

图像处理技术在人脸识别中的应用

人脸识别技术是一种比较容易被人们接受的非侵犯性识别方法,在使用上较指纹、掌纹、虹膜等其它的生物特征更加友好、直接和方便。图像的预处理工作在人脸识别过程中发挥着很重要的作用,直接关系到人脸识别的准确率,因此,在人脸的检测和定位前对图像进行预处理是非常必要的。本文简单介绍了人脸识别的基本过程,主要分析了人脸识别中的图像处理技术,如图像的灰度化处理、中值滤波、直方图均衡化和小波变换等,并在MATLAB中实现。     

基于OpenCV的人脸图像预处理技术研究

对采集到的人脸图像进行预处理和训练,以改善图像的视觉效果,提高图像的清晰度,并且使图像更有利于计算机处理,便于对图像进行分割和边缘检测,从而提高人脸图像人别的准确率,为人脸的提取特征值和识别等操作做好准备.利用PCA人脸识别方法,实现简单且识别准确率高,OpenCV的特点是实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法,实验结果表明,通过预处理后的人脸图像识别效果更好,识别速度更快.     

肤色与唇色信息相结合的人脸检测

人脸识别一直是图像处理研究的热门领域,现在社会中的应用更是越来越广泛,可用于安防、案件侦查和移动支付等领域,其中,人脸检测是人脸识别的前提。通常的人脸检测技术有基于肤色、模板匹配和Ada Boost等检测方法。该文采用肤色和唇色信息相结合的人脸检测技术,可以较好的检测出图像中的人脸位置。     

视频人脸识别系统中的最佳人脸捕获

基于视频的自动人脸识别系统自动选取用于后续识别的最佳人脸图像.设计并实现了一个最佳人脸捕获模块,该模块主要由人脸检测、人脸跟踪和姿态判定环节组成.在实现对视频中的人脸进行检测和跟踪的基础上,可自动截取并保存一张大小合适、清晰度高且姿态最佳的人脸,用于后续的人脸识别.     

基于面部表情GEM和稀疏立方矩阵的三维人脸识别方法

针对姿态和表情变化对3D人脸识别影响较大的问题,提出一种基于面部表情通用弹性模型(generic elastic models,GEM)和稀疏立方矩阵的3D人脸识别方法.利用面部表情通用弹性模型构造3D人脸数据库,3D重建模型为所有人脸姿态创建稀疏立方矩阵(sparse cubic matrix,SCM),并利用自动头部姿态估计法获得人脸图像中三元组角度的初始估计值;为每个子集估计的三元组角度选择SCM的阵列;通过稀疏表示从SCM中选择阵列与探针图像.在FERET,CMU PIE和LFW数据库上的实验验证了提出方法的有效性.与几种优秀3D人脸识别方法相比,提出的方法识别率更高,当姿态变化角度较大时尤为明显.此外,对于480×640图像,LFW数据库上,预处理、人脸检测和分类的总平均处理时间仅为89.4 ms.     

人脸检测与识别方法研究

人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别等．分析了有关人脸检测问题的研究方法并对其进行了分类和评价,重点介绍了人脸自动识别这一领域的研究方法并对其进行了简要分析评价,最后提出了人脸图像处理领域的研究展望．     

基于虚拟样本扩张法的单样本人脸识别算法研究

随着人脸识别技术的不断发展,单样本人脸识别已成为当今的一个热点。针对单样本人脸识别问题,提出了一种基于虚拟样本扩展的人脸识别方法,为给定的单训练样本增加虚拟图像,以增强单训练样本的分类信息,并对原样本及其虚拟样本进行特征变换,划分得到更多的子图像,利用二维主成分分析(2DPCA)实现特征抽取,一定程度上减轻了人脸的表情、姿态、光照等因素对识别效果的影响,提高了识别率。提出的方法分别在ORL及FERET两大人脸数据库上得到了验证。     

基于虚拟曝光融合的光照自适应人脸图像增强方法

为了提高复杂光照条件下的人脸识别性能,提出一种基于虚拟曝光融合的光照自适应人脸图像增强方法。该方法针对检测到的人脸图像,计算其平均亮度,并与经由统计学习得到的正常光照人脸图像的亮度区间进行比较,判定其光照水平,分为低光照、高光照或正常光照,然后基于相机响应模型采用虚拟曝光融合的方法对低光照和高光照人脸图像进行光照增强处理,此过程循环迭代处理直到增强的人脸图像平均亮度达到正常水平。这种光照自适应增强后的人脸图像可作为输入无缝接入现有的人脸识别算法中,从而改善人脸识别系统性能。在Extended Yale B和CMU_PIE人脸图像数据库上的实验结果表明,该方法能有效提高复杂光照下的人脸识别率。     

人脸识别技术的几个主要研究方向

人脸自动识别技术是模式识别、图像处理等学科的最热门研究问题之一。本文将围绕人脸识别算法,人脸识别算法综合性能评测及人脸图像数据库的建立几方面探讨人脸识别技术的主要研究方向。     

基于小波分析的人脸图像特征提取

人脸图像特征提取是人脸识别的基础,采用小波分析技术,提出了一种快速的、具有良好鲁棒性的人脸图像特征提取方法。应用小波分析良好的时频局部化特性和多分辨率特性,选用合适的小波基对人脸图像进行小波变换．得到体现人脸特征的小波高频细节;经过水平和垂直投影运算,定位出眼睛对、鼻子、嘴唇和双颊等重要的人脸图像特征;再结合人脸的FAP参数集,确定出人脸识别所需要的人脸关键特征。实验结果表明,该方法具有较好的实时性和鲁棒性。     

用于人脸识别的人脸图像标准化算法

人脸图像的标准化，作为人脸图像预处理过程，是计算机人脸识别中很重要的一个环节。论文给出了一种改进的人脸图像标准化算法。该算法首先利用人脸图像的垂直灰度投影曲线确定脸的左右边界；接着根据人脸图像的水平灰度投影曲线来确定眼、嘴的位置；然后依据确定的眼、嘴以及脸的左右边界这些参数对图像进行剪裁和缩放；最后获得人脸的标准图像。采用ORL人脸数据库进行仿真实验，结果表明，该算法基本消除了背景、头发、服装等干扰，保留了人脸识别所需的主要信息，更利于后续的特征提取与识别，解决了常规方法不适合侧面人脸图像或者闭上双眼的人脸图像的问题，是一种有效的方法。     

基于多方向Gabor特征图稀疏表示的鲁棒人脸识别方法

为提高对光照、表情、姿态等可变因素的鲁棒性,提出一种基于多方向Gabor特征图稀疏表示的人脸识别方法.对人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换,然后将同一方向不同尺度的Gabor特征进行融合得到多方向特征图,再对每个方向的融合特征图提取Gist特征并赋予自适应权重,接着将所有方向特征图的自适应加权Gist特征串联构成人脸图像特征向量,最后利用稀疏表示分类方法实现人脸识别.实验结果表明,本文算法在Yale、ORL和Extended Yale B人脸数据库上的平均识别率分别达到99.8%、99.7%和100.0%.