基于Gabor小波能量子带分块的稀疏表示人脸识别

基于稀疏表示分类的人脸识别通常提取特征脸、随机脸和费歇尔脸这些整体特征,忽略了局部特征在克服光照和表情变化方面的优越性。针对以上问题,本文提出了基于Gabor小波能量子带分块的稀疏表示人脸识别算法。首先将人脸图像进行不同尺度和方向下的Gabor小波变换,对得到的每个能量子带进行分块,然后将各子块能量信息融合组成子带的特征向量,再将各能量子带特征向量融合组成增强的Gabor特征向量,最后将该特征应用于稀疏表示人脸识别。实验结果表明,该算法对于光照和表情变化具较好的的鲁棒性。     

监督局部线性嵌入在人脸识别中的应用

为了提高人脸识别算法的识别率,提出了一种Gabor小波与监督局部线性嵌入(Supervised Locally Linear Embedding,SLLE)相结合的人脸特征提取算法。针对SLLE不能有效消除图像信息中冗余的高阶相关性,算法首先采用Gabor小波对人脸图像进行多方向、多分辨率滤波,提取图像在不同空间频率上的特征;然后采用监督的局部线性嵌入算法对该Gabor特征进行维数约简。在ORL和YALE人脸库上的实验显示,就算法有效提高了人脸识别的识别率。     

人脸识别中基于互信息的特征优选

人脸识别领域中常用Gabor小波系数表示人脸特征.然而,提取的人脸Gabor特征是高维数据,不可避免存在冗余和随机噪声的干扰.为了有效利用Gabor特征进行人脸识别,提出一种新的Gabor特征选取方法.首先计算训练集上的任两张人脸图像的Gabor特征差,生成类内空阃和类外空间.用单个Gabor特征训练筒单两值分类器,以其在类内空间和类外空间的分类错误率作为判据评价该Gabor特征的分类能力.在选取分类错误低的特征的同时还要再评估候选特征与已选特征间的互信息,这样优选出具有无冗余、低误差率的特征.最后对这些优选的Gabor特征进行主成分分析和线性判别分析完成人脸识别.在CAS-PEAL大型人脸数据库上的实验结果表明,所提出的方法不但可大大降低Gabor特征的维数,而且还有效提高了识别精度.     

一种改进的基于Gabor小波的人脸识别方法

针对人脸识别中传统的Gabor小波方法存在特征维数高、识别时间长、存储开销大的缺点,提出了一种结合奇异值分解和Gabor小波的改进方法.首先通过Gabor小波变换对人脸图像滤波得到特征图像,然后对训练集的特征图像进行奇异值分解获取基空间,将人脸图像投影到统一的基空间提取奇异值特征,再选择一定数量的奇异值构成人脸鉴别矢量,最后采用最近邻分类器进行识别.在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法在识别性能上优于单一的Gabor小波方法.     

基于最佳鉴别特征和相关向量机的人脸识别算法

为了获得更高的人脸识别正确率,满足人脸识别的实时性,提出一种基于最佳鉴别特征和相关向量机的人脸识别算法.首先,采用小波变换对人脸图像进行降噪预处理,提取人脸的多方向、多尺度Gabor特征;然后采用核主成分分析对人脸的Gabor特征进行筛选,找到对人脸识别结果影响较大的最佳鉴别特征,有效降低特征数量,去除特征间的冗余信息;最后采用相关向量机对最佳鉴别特征向量进行学习,建立人脸识别的多分类器.选择标准人脸库与经典人脸识别算法进行对比实验,实验结果表明,该算法的人脸平均识别率得到大幅度提高,人脸平均识别时间远少于经典人脸识别算法.     

基于模糊聚类分析和多特征融合的人脸识别方法

提出一种使用模糊聚类融合线性子空间特征和Gabor小波特征的人脸识别方法. 通过分析样本在子空间的聚类情况, 对处于不同聚类边界的样本采用Gabor特征进行二次识别. 实验结果表明, 该方法能在保证识别率的前提下, 有效减少平均识别时间.     

一种新的基于Gabor特征的零空间人脸识别算法

为了克服人脸识别中的小样本集(small sample size,3S)问题,本文首先利用人脸图像距离模型揭示了线性鉴别分析的物理过程,指出了零空间鉴别分析相对于主元空间鉴别分析可以提取出更有利于人脸识别的鉴别信息.在此基础上,提出了一种有效的基于Gabor特征的零空间人脸识别算法,该算法采用一种新的基于邻域保持的鉴别嵌入准则(neighbor-preserving based discriminant embedding,NDE),并利用Gabor小波变换减轻人脸图像中光照和表情变化等因素的影响.在ORL,FERET和AR等人脸数据库上的实验结果表明本文算法具有较优的人脸识别性能.     

基于Gabor小波和支持向量机的人脸识别

提出一种将Gabor小波和支持向量机相结合的人脸识别算法。运用AdaBoost算法在复杂背景图像中快速准确地检测出人脸部分,进而用Gabor小波提取归一化人脸图像的特征。最后采用支持向量机进行人脸的分类识别。在ORL人脸库和CAS-PEAL-R1人脸库中对算法进行了测试,结果表明该算法识别率较高。     

基于LBP和Gabor混合特征的近红外人脸识别

综合局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)和Gabor·函数特征的优点,并结合余弦相似度和主元分析(Principal ComponentAnalysis,PCA)方法,提出特征混合的人脸识别算法并研究4种不同的LBP和Gabor特征混合的方法.在871人的近红外人脸图像库上的实验表明,基于LBP和Gabor混合特征的人脸识别方法能获得较高的人脸识别正确率和较低的误识率.     

一种自适应加权的基于Gabor滤波器的人脸识别方法

为了改善Gabor滤波器的识别性能,提出了一种自适应的基于Gabor 滤波器的特征权重选择的人脸识别方法. 首先将训练样本进行镜像变换,由镜像偶对称图像构成探测图像集,然后把每幅人脸图像采用离散余弦变化进行降维, 经过Gabor 小波变换提取人脸特征, 再自适应地计算出不同特征对识别的不同贡献并加权到鉴别特征中,最后根据最近邻分类器分类.基于ORL和Yale 人脸库上的实验结果验证了改进算法的有效性.     

增强LGBP融合广义平均神经网络的鲁棒人脸识别研究

针对人脸识别中由于人脸表情、姿态、尺度等变化而影响识别效果的问题,提出一种融合增强局部Gabor二值模式和广义平均神经网络方法。首先,对归一化的人脸图像进行多方向、多尺度Gabor小波滤波,将生成的Gabor幅值模式分成多个子区域;然后,利用增强局部二值模式对每个子区域进行操作形成特征向量;最后,利用广义神经网络进行识别。在ORL、FERET及LFW上的实验利用错误接受率、错误拒绝率等错误率和时间复杂度评估方法的有效性。实验结果表明,相比其它几种较新的方法,取得了更好的识别效果。     

新生儿疼痛面部表情的特征提取

针对新生儿的疼痛表情识别,提出了将Gobor小渡变换与改进的KDA相结合的特征提取方法.首先时新生儿面部图像进行Gabor变换,然后针对变换后的Gabor特征,用一种改进的核鉴别分析方法对它进行二次特征提取.该方法从根本上解决了表情识别中因小样本问题而引起的核类内离散度矩阵(kernel within-class scatter matrix)奇异性的问题.最后,对提取的特征用支持向量机进行了疼痛表情的分类识别.实验结果表明,此表情特征提取方法能够显著改善表情识别系统的性能.     

基于Gabor小波变换与支持向量机的人脸识别

提出一种将Gabor小渡变换与支持向量机相结合的人脸识别算法。首先用Gabor小波对人脸图像进行特征提取,由于变换后的特征维数较高,所以要对变换特征进行降维。本文采用一种改进的二维主元分析方法实现。最后采用支持向量机进行人脸的分类识别。在ORL人脸库中对算法进行了测试．结果表明该算法识别率较高。     

基于多DSP混合结构的Gabor小波神经网络图像目标识别

提出了一种基于多DSP混合结构的Gabor小波神经网络图像目标识别新方法.利用TMS320C5409设计了多DSP混合结构系统,根据并-串结构系统的特点,设计了Gabor小波神经网络算法.算法被分成不同的并-串结构进行运算,利用串行的DSP-1进行Gabor小波变换提取图像目标的特征向量,并输入到采用不同网络结构的并行多DSP进行BP网络运算,串行的DSP6对BP网络输出的后验概率进行加权平均,给出分类结果.对9种飞机目标进行了分类识别仿真实验.实验结果表明,该方法应用于多目标识别时,识别时间为2.8 ms,识别率达到98%.     

基于二维Gabor的掌纹图像预处理研究

掌纹识别属于相对较新的一种生物特征识别技术,是利用人手掌上丰富的纹理特征来进行身份识别。掌纹图像的质量是影响掌纹识别性能的关键,因此,由掌纹的特点入手,对掌纹图像采用基于形态学方法进行感兴趣区域(ROI)的分割,为了防止由于采集时手放置位置的旋转或偏移导致的掌纹图像的差异,通过中值滤波、二值化、膨胀腐蚀等操作确定了特殊角点,再利用角点连线确定旋转角度,来旋转掌纹图像。然后对掌纹图像感兴趣的区域采取小波阈值法来去除噪声。最后结合Gabor滤波器的方向性,采用基于二维Gabor滤波器对掌纹纹线的特征进行提取。为了验证所提出的掌纹图像预处理方法的有效性,在PolyU掌纹图像库上进行实验并取得了较好的实验效果。     

基于RBF网络的人脸识别和表情分析方法研究

为解决人脸识别过程中出现的无法有效区分多姿态人脸的问题,进一步提高人脸表情识别率。本文在分析现有人脸表情识别方法的基础上,提出新的识别技术,即采用基于径向基函数(RBF)神经网络的方法,首先对图像皮肤和非皮肤像素进行分离,把人脸区域从检测到的皮肤区域中提取出来,然后以人脸表情数据库JAFFE为测试数据库,对人脸图像进行Gabor小波变换(GWT)和离散余弦变换(DCT),最后将该算法用于径向基函数神经网络的训练过程,建立相应优化模型,并将其应用到人脸表情的识别中,研究结果表明,具有收敛速度快、识别率高等优点,比文献中的方法提高了3%和8%的识别率。     

皮肤纹理检测技术

提出一种将基于粒子群模糊聚类算法的边缘检测方法和Gabor小波变换相结合来进行皮肤纹理检测的方法.用边缘检测的方法将明显具有很多边缘的肤色区域剔除,对于没有明显纹理的皮肤区域用Gabor小波变换进行皮肤的纹理检测.仿真结果表明,所研究的方法正检率获得提高,误检率有所下降,是一种有效的皮肤纹理检测技术.     

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 .