基于PCA与LBP的人脸性别分类方法

主成分分析方法（PCA）和局部二元模式算子（LBP）相融合的特征提取方法结合了PCA在提取全局特征方面的优势和LBP在提取局部纹理细节方面的优势,能够从人脸图像中提取出较好的用于支持向量机（SVM）进行人脸性别识别分类的特征。在提取图像的LBP特征时,对传统的LBP方法做了改进,采用级联的方法提取图像的LBP直方图特征。并将提取出来的LBP特征与PCA特征相结合用于SVM,实验结果表明,LBP和PCA相融合的特征较单独的PCA特征和LBP特征在性别识别上具有明显的优势。     

基于自适应LBP人脸识别的身份验证

提出了一种自适应LBP人脸识别算法用于进行身份认证。在身份特征录入阶段,首先采用Harr人脸级联分类器对人脸样本库进行人脸区域检测,并使用PCA方法对人脸区域进行降维处理;然后通过LBP二值模式的人脸识别算法提取人脸样本的特征值;最后通过LBP人脸训练生成人脸数据特征库。通过多场景人脸图像库和阈值队列,通过多阈值全组人脸匹配,建立人脸阈值特征库。在身份验证阶段,将登录用户人脸与人脸阈值特征库做粗粒度人脸LBP直方图匹配,确定当前最优的LBP阈值;然后将登录用户人脸与人脸数据特征库做LBP直方图匹配,通过匹配结果确定登录用户的系统权限。实验结果表明,在图像和视频模式下,基于自适应LBP人脸识别算法的身份验证具有很高的鲁棒性。     

多级LBP直方图序列特征的人脸识别

人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点。基于对小波分解和局部二进制模式(LBP)分析,提出了一种多级LBP直方图的序列特征 (M-HSLBP) 的提取方法。2维的小波分解具有对表情变化不敏感的特点,可以很好地压缩和表征人脸图像的特征;LBP是一种有效的纹理描述算子,使用多级可变大小的子窗口对小波变换后的图像进行扫描,对各级子图像进行改进LBP变换并形成多级LBP直方图序列特征,这种特征既能反映人脸局部特征又能反映其整体特征。径向基网络作为分类器具有很高的推广性能,有利于大容量样本的分类。在对人脸库ORL和YEL的识别实验中,该算法识别率达到98%以上,与传统算法相比,取得了更好的识别结果。     

基于多尺度LBP的人脸识别

提出一种基于多尺度LBP(Local Binary Pattern)的人脸识别算法。建立人脸图像高斯差分尺度空间,计算尺度空间图像的LBP特征,将LBP特征图像划分为互不重叠的特征区域,然后分别进行直方图统计,最后将所有区域的LBP直方图序列连接起来得到多尺度LBP特征,采用最近邻分类器对人脸图像分类识别。实验分析表明,多尺度LBP特征具有较强的人脸图像描述能力,能够提取到更加丰富的全局信息,鲁棒性强,在识别率和识别速度上均比SIFT算法高。     

基于局部二值模式和深度学习的人脸识别

针对人脸识别中深度学习直接提取人脸特征时忽略了其局部结构特征的问题,提出一种将分块局部二值模式(LBP)与深度学习相结合的人脸识别方法.首先,将人脸图像分块,利用均匀LBP算子分别提取图像各局部的LBP直方图特征,再按照顺序连接在一起形成整个人脸的LBP纹理特征; 其次,将得到的LBP特征作为深度信念网络(DBN)的输入,逐层训练网络,并在顶层形成分类面; 最后,用训练好的深度信念网络对人脸样本进行识别.在ORL、YALE和FERET人脸库上的实验结果表明,所提算法与采用支持向量机(SVM)的方法相比,在小样本的人脸识别中有很好的识别效果.     

采用LBP金字塔的人脸描述与识别

为了有效地提取人脸图像的全局和局部特征以提高人脸识别的性能,提出一种基于LBP金字塔特征的人脸描述与识别算法.首先通过多尺度分析构建人脸图像金字塔;然后采用LBP算子提取各层图像的LBP特征谱,建立图像的LBP金字塔;最后对LBP金字塔各层特征谱进行分块统计,并将各层的统计直方图序列连接起来作为人脸的鉴别特征用于分类识别.该算法在ORL和FERET人脸数据库上取得了较高的人脸识别率.实验分析表明,LBP金字塔特征具有较强的人脸描述能力和可鉴别性,且对光照、人脸表情及位置的变化具有较高的鲁棒性.     

基于模糊隶属度的人脸图像年龄估计

由于人脸面貌特征与年龄存在着较大的不确定性,提出了基于模糊隶属度的人脸图像年龄估计.用对光照、尺度变化具有很强鲁棒性的Gabor小波变换提取人脸特征,为了避免维数灾难,降低后续计算量,利用主成份分析方法对提取到的特征进行降维,细致推导了适用于人脸图像年龄估计的模糊函数,根据最大隶属度原则,来估计人脸的年龄.在FG-NET人脸库及自建的FAID人脸库中进行了实验,取得了94％的最高识别率.     

基于Gabor小波与LBP直方图序列的人脸年龄估计

提出了一种基于Gabor小波和局域二值模式(Local binary pattern,LBP)直方图序列的人脸年龄估计方法。首先对人脸图像提取多方向与多尺度的Gabor幅值域图谱(Gabor magnitude maps,GMMs);然后采用基于局部特征的LBP算子对GMMs编码,并对之分块,由各子块的直方图序列来描述人脸;为进一步降低人脸特征维数,再对人脸直方图序列特征应用主成分分析(PCA);最后使用支持向量机回归(SVR)的LOPO策略对人脸年龄库进行训练和测试。实验结果表明,该方法可以较为快速有效地对人脸图像进行年龄估计。     

改进的HOG和Gabor,LBP性能比较

为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达,提出一种改进的梯度方向直方图(HOG)人脸识别方法.首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取HOG特征;然后将所有网格HOG特征向量进行组合,实现整个人脸特征表达;最后采用最近邻分类器进行识别.另外,比较了该方法与Gabor小波和局部二值模式(LBP)2种著名的人脸局部特征表示方法的优劣.实验结果表明,在调优的HOG参数下,在具有光照和时间环境等复杂变化的FERET人脸库中,较少维数的HOG特征比LBP特征有更好的表现,而且HOG特征提取时间和特征向量维数比Gabor小波方法更具有优势.     

判别性完全局部二值模式人脸表情识别

针对完全局部二值模式（CLBP）存在直方图维数过高和特征冗余,会导致识别速度降低和识别率低的问题,提出基于有判别力的完全局部二值模式（Discriminative completed LBP,disCLBP）的人脸表情识别算法。首先,对人脸表情图像进行预处理获得表情子区域;然后提取表情子区域和整幅图像的disCLBP特征,针对不同的表情筛选出不同的表情特征,再将筛选出的表情子区域特征直方图融合;最后用最近邻分类器进行分类识别。该算法在CK人脸表情库上进行实验的平均识别率为97.3%。     

基于局部奇异值分解和模糊决策的人脸识别方法

针对仅在整幅人脸图像上进行奇异值分解无法得到人脸识别所需的足够信息的特点,提出了一种利用人脸图像的局部奇异值和模糊决策进行人脸识别的方法.该方法的关键是不在整幅人脸图像上进行,而是在人脸的不同区域进行奇异值分解以提取更丰富的信息.提出了人脸局部奇异值特征向量的构造方法.在识别阶段,对待识别人脸的特征向量,计算其对各人脸样本的隶属度,最后做出判断.该方法与传统方法在ORL人脸库上进行的对比实验结果表明了该方法的优越性.     

融合内外特征的性别分类

针对以往仅用人脸特征或头发特征来进行性别分类的片面性,提出了将两类特征相融合的性别分类方法.用对光照、尺度变化具有很强鲁棒性的Gabor小波变换提取人脸内部特征并用PCA方法降维.利用最小代价原理,将动态搜索技术用于图像空间取得头发区域,定义了头发长度、头发表面积两种外部特征,并提出了相应的特征提取方法.采用模糊神经网络对三种特征进行非线性融合.在 Essex 人脸库中进行了性别分类实验,取得了97.1%的准确率.     

Feature extraction using 2DIFDA with fuzzy membership

In this paper, a new method called fuzzy two-dimensional inverse Fisher discriminant analysis (fuzzy 2DIFDA) directly based on 2D image matrices rather than image vectors is proposed for feature extraction and recognition. In the proposed method, the distribution information of samples is first characterized using fuzzy set theory, and the corresponding fuzzy scatter matrices are then redefined. Image discriminant features which have embedded the fuzzy information are finally extracted by selecting 2D principal components and 2D inverse Fisher discriminant vectors. Experimental results on FERET face database and FKP database demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

基于模糊最大间距准则的人脸特征提取方法

在最大间距准则算法中引入模糊化思想,提出了基于模糊最大间距准则（FMMC）的人脸识别算法.首先讨论图像对各个类别的隶属程度,并重新定义了类内和类间离散度矩阵;然后利用模糊最大间距准则得到最优投影变换矩阵;最后将原始训练样本数据投影到一个相对低维的特征空间,从而完成对训练样本数据的特征提取.在ORL和Yale标准人脸库上的实验结果表明,文中提出的模糊最大间距准则特征提取方法用于人脸识别具有较高的识别率.     

基于人脸图像的性别识别与年龄估计

针对以往利用人脸图像单方面进行性别识别或年龄估计,提出了利用公共特征、私有特征同时进行性别识别与年龄估计.用对光照、尺度变化具有很强鲁棒性的Gabor小波变换提取人脸特征.降维后的有效人脸特征分成公共特征、私有特征两部分,公共特征用于性别识别,私有特征进行年龄估计.在FG-NET人脸库及自建OFID人脸库中用RBF神经网络进行了实验,取得了良好效果.     

一种基于2D-DWT和2D-PCA的人脸识别方法

提出了一种联合图像二维离散小波变换（2D-DWT）和二维主成分分析（2D-PCA）的人脸识别方法。首先通过2D-DWT将当前图像分解成四个子图像，其中一子图像对应原图像的主体部分（低通部分），其余三个子图像则对应图像的细节部分（高通部分）。在此基础上，采用2D-PCA方法分别对每一子图像进行特征提取。此外，文中还提出了一种简单有效的方法对各子图像中所提取的特征进行融合，根据所得到的特征进行人脸识别。同其他基于小波分解的人脸识别方法相比，所提出的方法能更充分地利用人脸图像的有用判别信息，并得到更好的识别结果。     

基于模糊CCA的图像特征提取和识别

利用典型相关分析(CCA)和隶属度的思想，提出一种基于模糊典型相关分析的图像特征提取新方法。通过分析图像样本的分布特点，定义合适的隶属度函数描述图像空间的样本分布。利用CCA进行多信息源特征提取，得到同时包含图像灰度信息和分布信息的有效判别特征。可证明Fisher线性判别分析是该算法的一种极限情形。在ORL标准人脸数据库上的实验结果表明新特征具有良好的分类能力，证实了该方法的有效性。     

打印文件鉴别打印机型的文字图像模糊识别*

探索了一种以打印件鉴别打印机型的文字图像计算机模糊识别方法.该方法收集标准常用字号和字体,以及常用打印机打印的文字,扫描采集,用改进的直方图波形分析法处理图像,提取文字的笔画总面积和笔画轮廓总周长等特征指标;再选定一种机型为参照,对各种机型相同字上述指标测量值及其几种组合的计算值,形成相对差值指标序列,建立信息数据库.在此基础上,建立对应指标的统计均值波动区间的值域表,并确定各指标的权重和建立权重系数矩阵.判断未知机型时,先按照前述方法任测100个常用字,利用OCR汉字识别模块和前述指标,自动辨识文字,进入模糊识别过程.根据相应检测字在值域表区间出现的概率,建立模糊关系矩阵.通过两个矩阵乘积的模糊变换产生判别矩阵.以最大隶属性确定打印机类型.按照数学模型,设计并实现打印机智能鉴别程序.应用实例测试,结果显示判别准确,符合设计预期.