一种多尺度可变形部件模型的人脸表情识别的研究

针对现有表情识别研究无法捕捉脸部关键部位特征,提出一种多尺度可变形部件模型(DPM)的人脸表情识别方法。首先,构建多尺度图像的特征金字塔,然后,用随机梯度下降算法训练人脸DPM模型,根据DPM模型中根滤波器与部件滤波器的响应值确定人脸关键部位位置,最后,提取关键部位的HOG特征,将获得的特征输入到分类器中训练。在CK+和JAFFE表情库上的验证结果表明,该方法在不同角度和光照强弱影响下对人脸均有较好的检测和定位效果,提取的人脸关键部位特征在计算速率和识别率上优于对比算法。     

基于特征层融合与BP神经网络的人脸表情识别研究

针对图像处理中人脸表情识别率不高的问题,提出了一种基于特征层融合和神经网络的人脸表情识别方法。利用PCA对原图像进行特征降维处理得到维数较低的表情图像特征,再从粗到细策略对特征进行融合,最后采用神经网络的BP反向传播算法对训练集和验证集经多次迭代后训练好人脸表情模型。将收集到的表情数据进行实验仿真对比表明:本文提出方法与常用的分类算法相比,人脸表情识别率在本文提到的表情数据库上取得更好的效果。     

基于多尺度特征选择网络的人脸表情识别

首先, 针对人脸表情识别问题提出一种新的多尺度特征选择网络识别方法, 该网络充分结合多尺度网络结构和特征选择结构的优点, 能更有效地提取面部静态图像中的空间信息. 其次, 为验证本文提出的多尺度特征选择网络的识别性能和泛化能力, 在两个经典的人脸表情识别数据集上与一些常用的方法进行对比和交叉验证实验. 实验结果表明, 该网络取得了更好的识别效果, 并且具有良好的泛化能力, 可以灵活地嵌入到人脸表情识别分析系统中.     

基于多特征集成分类器的人脸表情识别

提出基于多特征集成分类器的人脸表情识别新算法。新算法首先对预处理后的人脸表情图像通过3种不同的特征提取方法来提取不同类型的表情特征,然后对不同特征构造不同的分类器,最后构造一个基于神经网络的集成分类器模型,对这3个分类器的输出进行决策融合,从而实现人脸表情的最终识别。在JAFFE人脸表情数据库中的试验结果表明,所提算法的识别效果优于单个特征和单一的分类器。     

基于局部特征分析与最优化匹配的人脸识别算法

在分析传统弹性图匹配的基础上, 提出一种基于局部特 征分析(LFA)与最优化匹配的人脸识别算法. 该算法首先利用神经网络方法估计出在识别人脸中起重要作用的一些特征点(如瞳孔、 眼角、 眉心、 眉角、 嘴角等), 之后利用Gabor小波的局部多尺度分析特性提取特征点的多尺度特征. 这样人脸的每个特征点就被一系列的 Gabor小波系数所表示, 最后对待识人脸与人脸库中人脸的相应特征点的多尺度特征进行最优化匹配找出需要的人脸. 对最优化匹配方法给出了严格的数学证明, 同时也给出了Yale大学和ORL人脸库上的测试结果. 理论和实验证明, 该方法远优于传统的EigenFace方法, 同时能有效地克服光照变化对人脸识别的影响, 在一定程度上对表情的变化也有较好的鲁棒性 .     

基于GAN改进的人脸表情识别算法及应用

针对传统人脸表情识别算法存在的特征提取能力差、 识别率低和误分类率较高等问题, 提出一种基于生成对抗网络(GAN)改进的人脸表情识别算法. 利用生成对抗网络的博弈思想, 分别设计特征提取器、 特征合成器和判别器, 通过判别器与特征提取器之间的对抗训练, 不断增强特征提取器提取特征的能力和分类器对人脸表情识别的准确率, 并将其应用在工作人员工作状态智能监测中, 根据表情识别结果判断工作状态, 从而合理分配实验室资源, 提高实验室资源利用率. 改进算法在CK+数据集上多次实验的结果表明： 该算法有较高的鲁棒性, 能有效提高人脸表情识别率.     

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。     

基于SVM的人脸表情识别

以人脸表情视频序列为研究对象,介绍了人脸表情识别的一般过程,给出了基于SVM的人脸表情识别方法,讨论了面部表情强度度量方法。通过分析人脸表情的变化,在L-K光流算法基础上应用修正的特征点跟踪方法提取面部特征信息,使用SVM建立人脸表情模型和强度模型,进行表情识别,并对高兴表情进行强度等级分类。实验结果证明了提出方法的有效性。     

基于小波分析的人脸识别算法

提出一种利用小波分析提取人脸特征的方法。对人脸图像做小波分解,用网格划分其子图像,在各子块上提取统计特征,用其训练多分类支持向量机模型,最后用训练好的支持向量机进行人脸识别。选择ORL人脸库对该算法进行实验,与PCA算法的比较结果证明了该算法在识别性能方面的优越性。     

基于遗传算法进化的数字图像处理

人脸表情识别是目前数字图像处理领域比较活跃的研究课题。本文提出一种采用遗传算法进化的支持向量机对人脸表情进行分类的新型算法。先提取静态人脸表情特征,然后采用遗传算法自动选择最优的支持向量机核函数,最后采用这种新型分类器进行了人脸表情的分类和识别。在Yale人脸表情库上进行了测试人不参与训练的仿真实验,并与最近邻分类器进行比较,提出的方法取得了更好的识别结果。     

基于图片特征与人脸姿态的人脸识别方法研究

针对人脸识别中在非限定条件下（如背景、光照等因素发生变化时）人脸多角度多姿态识别精度低的问题与现有基于识别模型的方法无法快速更新人脸类别,提出了基于图片特征与人脸姿态的识别方法,通过对人脸姿态的识别,最大程度的匹配人脸数据库中的人脸信息,使用VGG16卷积神经网络训练模型提取图片特征,生成特征向量,再使用支持向量机分别训练提取出的特征,与人脸数据库中信息进行比对,从而精确识别人脸。通过在Pubfig与FERET人脸库上实验结果表明,所采用的算法精度较高。     

基于图片特征与人脸姿态的人脸识别方法

针对人脸识别中在非限定条件下(如背景、光照等因素发生变化时),人脸多角度多姿态识别精度低的问题与现有基于识别模型的方法无法快速更新人脸类别,提出了基于图片特征与人脸姿态的识别方法。通过对人脸姿态的识别,最大程度的匹配人脸数据库中的人脸信息,使用VGG16卷积神经网络训练模型提取图片特征,生成特征向量;再使用支持向量机分别训练提取出的特征,与人脸数据库中信息进行比对,从而精确识别人脸。通过在Pubfig与FERET人脸库上实验,结果表明,所采用的算法精度较高。     

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%.      

基于环形对称Gabor多通道纹理加权的人脸识别

为了充分利用环形对称Gabor变换(CSGT)冗余度小,旋转不变性等优点,提高人脸识别技术在实际应用中的有效性和可行性,提出了一种基于CSGT的人脸特征提取改进算法——CSGT多通道纹理加权算法。该算法首先将人脸图像进行CSGT多尺度分析,然后分块提取纹理统计特征,并将多通道特征自适应加权融合,最后使用PCA加权进行降维得到最具鉴别能力的人脸特征。在ORL、Yale和FERET人脸库上进行实验,与传统算法以及CSGT进行对比,实验结果表明:此算法识别率高,数据量小可行性高,对光照、姿态、表情等干扰具有很好的鲁棒性,且灵活适应于不同的人脸库。     

融合单演二值编码的人脸表情识别算法

为提高人脸表情识别算法的识别率和鲁棒性,本文提出一种融合单演二值编码的人脸表情识别算法.该算法运用单演信号分析提取多尺度单演振幅、相位和方向三个正交互补的分量,使用单演二值编码对该三种分量的每个尺度进行编码及划分为多个矩形块子区域,并采用分块Fisher线性判别对其降维并提高识别率.实验结果表明:所提算法比传统人脸表情识别算法具有更高的识别率.此外,遮挡对比实验证明了所提算法比传统算法有更好的鲁棒性.     

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.     

基于Gabor小波和PCA的人脸识别

针对人脸识别中采集到的图像由于受光照、表情变化、脸部部分遮挡等因素影响而导致识别率低的问题,将Gabor小波多尺度、多方向的滤波特性和主成分分析(PCA)的降维特性相结合,提出一种对脸部整体特征进行提取的GPCA算法.通过将该算法应用于ORL人脸库、Yale人脸库和AR人脸库中的人脸识别,证明了该方法的有效性.     

融合位置估计的自适应尺度相关滤波跟踪

针对相关滤波跟踪算法中不能适应目标多尺度变化的问题,提出了一种融合位置估计和尺度估计的自适应尺度相关滤波器.通过提取当前图像中不同尺度大小的目标模板,作为先验信息加到滤波器中学习,训练滤波器.对多尺度模板训练赋予新的权重定义,重新定义了多尺度模板对应的标签.提高了滤波器对目标尺度变化的敏感度.通过在CVPR 2015数...     

基于KPCANet和线性判别分析的表情识别

针对目前多数表情识别算法都是基于浅层特征的,很难达到良好的识别效果,并且核主成分分析网络(PCANet)网络存在提取到的表情特征维数比较高致使识别时间较长和分类效率较低的问题,受到深度学习模型PCANet的启发,提出了一种结合核主成分分析网络(KPCANet)和线性判别分析(LDA)的表情识别算法.首先,利用基于KPCANet模型获取训练样本及测试样本的深层特征;然后,用LDA监督层对KPCANet模型获取的深层特征对表情图像特征进行监督投影,从而使表情特征具有类别区分性;最后,将经LDA投影的特征矩阵输入支持向量机(SVM)中对表情特征进行训练和分类.提出的KPCANet-LDA算法模型在人脸表情数据库CK+和JAFFE上进行实验,实验结果表明提出的算法具有良好的鲁棒性且识别率高于其他对比算法.     

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。