基于特征脸的人脸检测与识别

人脸识别是属于生物特征识别范畴.然而与其他识别不同的是人脸是一个动态的图像,有位置与光照的变化,并且具有相似的外貌特征,这使得人脸识别成为一个比较困难的问题.文章阐述了基于特征脸的人脸检测与识别方法.该方法本质上是主要成分分析方法,他首先构造特征脸向量,然后计算新图像和数据库中特征脸的空间距离,来决定此图像是否是一副人脸图像,如果是人脸图像,他是那一副人脸图像。     

基于特征脸的人脸识别系统

提出了一种快速有效的人脸识别系统．针对特征脸方法只能识别标准正面人脸的局限性，设计了前端处理模块，首先计算待识别图像中人脸的倾斜角度，进行相应角度的旋转，然后剪切出人脸图像，进行尺寸调整，经过此处理后再进行特征脸识别．利用ORL人脸库和自建人脸库进行仿真实验，实验结果表明，本识别系统速度快，误识率低，具有实用性．     

新闻图像中重要人物的自动检测和识别研究

针对网络新闻图像中人物的不同表情、光照、姿势等因素带来的视觉空间差异造成的人脸检测效果差的问题,提出滑动窗口自适应方法和肤色特征相融合,检测新闻图像中的人脸。针对单样本条件下的人脸识别问题,提出有监督的双向二维局部保持投影法,提取人脸特征。结合图像子特征加权方法,先将人脸图像分块,子图像的子集作为一个子特征统计权重,采用人为投票的方式进行识别。实验选取雅虎新闻图像和新华网新闻图像。结果表明,滑动窗口自适应算法在不同类别新闻图像中人脸检测率提高了3%到10%,人脸识别率在一定范围内提高了5%。     

基于支持向量机的人脸识别算法

特征提取是人脸识别问题中的一个普遍问题,主要是指通过变换将图像空间中的人脸转化到人脸特征空间中,其目的是用最少的数据量表示原始图像的最多的信息.其中Fisher脸法是常用的特征提取方法,本文采用Fisher脸法和支持向量机的方法,构造了一个能够将图像数据空间的人脸映射到人脸特征空间中,并实施识别的实验系统.分析了该系统的构成与特点,并给出了实验测试结果.     

基于人脸和人耳的多模态生物特征识别

单一模式生物特征识别系统由于存在一些固有的局限性,有时难以满足实际应用的需求,本文提出了基于正面人脸和人耳信息融合的多模态生物特征识别方法.针对USTB人耳图像库和ORL人脸图像库,利用核Fisher鉴别分析方法分别进行了人耳识别、人脸识别和人脸人耳融合识别,融合策略包括图像层融合和特征层融合两种.识别结果表明基于人脸人耳信息融合的多模态识别的识别率优于单体的人耳或人脸识别.这说明融合多种生物特征的多模态识别可以提高身份认证的准确率,也为实现非打扰式识别提供了一种新的途径.     

基于广义典型相关分析融合和鲁棒概率协同表示的人脸指纹多模态识别

针对单模态生物特征识别容易受自身条件和环境变化的影响,鉴于人脸识别和指纹识别已经在生物识别系统中得到了广泛应用,提出了二者特征信息融合的多模态生物特征识别方法。该方法首先对人脸、指纹图像进行预处理,并对这两种模态均提取LBP和Gabor特征,然后将广义典型相关分析方法分别引入到人脸多特征融合和指纹多特征融合中,应用分块对角矩阵组合上述融合的人脸特征和指纹特征,最后用鲁棒概率协同表示分类器进行分类。在两个多模态数据库上的实验结果表明:与人脸或指纹单模态生物特征识别相比,基于人脸指纹的多模态生物特征识别具有更高的识别率和更好的稳定性;所提出的基于广义典型相关分析的特征融合方法优于传统的融合方法。     

基于MMP-2DPCA 的人脸识别方法

提出了一种基于二维小波分解和融合多特征的2DPCA(简称MMP-2DPCA)人脸识别方法.该方法对于人脸表情变化不敏感,能够很好地压缩和表征原始人脸图像;融合图像既能反映人脸的全局特征,又能反映人脸的局部特征,具有更强的表达能力和判别能力.在ORL人脸库上的实验表明:MMP-2DPCA方法具有有效性.     

结合小波低频子带的主成分分析方法

针对单样本人脸识别问题,提出了一种结合小波低频子带的主成分分析方法.为了加强单样本图像的分类信息,该方法将原训练样本与其小波低频子带重构图相结合,然后对结合的训练样本进行主成分分析.在ORL人脸库上的实验结果表明,当训练集中每个人只有一幅人脸样本图像时,文中方法的识别率比标准特征脸法高3.6%,而所使用的特征脸个数减少14.8%.     

彩色分量流形特征融合的人脸识别

对人脸图像RGB彩色空间三分量的非线性流形嵌入进行了分析,提出一种结合了流形学习技术和图像彩色信息的人脸识别方法。 该方法对人脸图像的彩色三分量分别采用局部线性嵌入（LLE）方法进行特征提取,提取的特征进行归一化处理和特征融合,采用线性判别分析（LDA）增加分类判别性,最后采用k最近邻法（kNN）进行分类。 该方法中提取的特征,能够保持人脸图像数据的非线性结构,同时利用了人脸图像的彩色信息。 对比实验结果表明,利用了彩色信息的三分量流形学习特征融合方法,比Fisherface特征灰度图像和单个彩色分量的人脸识别性能有所改善。      

基于多分类器融合的人脸识别方法

提出了一种融合整体和局部信息进行人脸识别的新方法。首先利用DCT LDA方法提取表达人脸信息能力强的左眼、右眼和嘴巴的局部特征,利用F isherface方法和简单频谱脸方法提取人脸的整体特征,然后应用多分类器组合规则融合整体和局部特征,实验结果表明利用加法融合规则在ORL和FERET数据库上识别率分别达到98.45%和90.79%,说明了该方法的有效性,同时也表明将多分类组合应用于人脸识别是一种比较可行的思路。     

一种处理红外人脸识别中眼镜干扰的方法

基于特征脸,提出了一种区域特征元补偿的方法来消除红外人脸识别中眼镜的干扰.首先进行眼镜的检测,然后提取红外人脸的特征元向量并进行补偿,最后进行分类识别.实验结果表明,该方法不仅简单、容易实现,而且有效地提高了红外人脸的识别率.     

压缩域上人脸识别的研究

DCT变换被广泛采用在图象和视频压缩标准中(如JPEG,MPEG,H.261/H.263).而对于这些压缩图象的处理,传统的手段是先解压到空间域,再进行处理和识别,因而增加了计算复杂性.针对这个问题,运用压缩域上图像处理技术,提出了人脸特征表达的方法,并构造DCT域上人脸识别系统.在人脸标准库FERET上的测试,提出的算法与经典的特征脸法和PCA LDA法相比较,不仅提高了精度,而且降低了计算复杂性.     

基于稀疏编码的提取人脸整体特征算法

为了提高特征的分类效果 ,提出了一种新的基于稀疏编码的人脸特征提取方法。稀疏编码是去除图像冗余的一种有效方法 ,适于描述具有 non- Gaussian分布的图像集合。和基于主成分分析 (PCA )的传统方法相比 ,利用稀疏编码提取的特征具有更好的分类特性。根据稀疏编码的聚类特性 ,利用模糊 C均值聚类对稀疏编码基函数进行初始化以进一步提高特征的可分性。人脸识别的试验结果表明 ,该方法明显优于传统的“特征脸”方法 ,是一种有效的图像整体特征提取方法     

基于小波变换和PCA分析的人脸识别方法及实现

针对传统的特征脸对光线、角度、尺寸等因素比较敏感的问题,在二次小波变换的基础上,对人脸库进行主成分分析（PCA）,提取特征脸和代数特征,并用BP神经网络对人脸进行识别,该算法充分利用小波变换和神经网络的自适应特性,得到较好的识别效果．     

属性均值聚类二叉树及其在人脸识别中的应用

在无监督的属性聚类网络的基础上,提出了一种二叉树分类方法。此二叉树自然地在无监督聚类的基础上扩展开来,成为一有监督的分类方法。用ORL人脸数据库做了测试,同标准的特征脸(eigenface)方法相比,识别率得到了较大的提高。     

基于主元分析的人脸识别方法研究

研究了利用主元分析进行人脸识别的方法。将人脸图像训练集进行主元分析,对得到的变换矩阵应用奇异值分解提取特征子空间,把训练图像和测试图像投影到子空间上,选择分类器进行人脸识别。实验表明,主元分析能很好地在子空间下提取出人脸图像的特征信息,从而实现人脸识别。     

基于特征脸和LDA的人脸识别

简述人脸图像的标准化过程，特征脸，LDA算法的原理及实现过程。用特征脸和LDA相结合的方法进行人脸识别，先用特征脸获取最佳描述特征，然后用LDA获取最佳分类特征，并验证了方案的可行性。实验表明：该识别方法识别效果较好，能够适应表情、光照的变换。     

基于位平面和协作表示的人脸识别算法

为提高人脸识别的准确性和高效性,提出了一种基于位平面信息的协作表示人脸识别算法,利用8位灰度图像的8个位平面和协作表示原理进行人脸识别.采用直方图均衡算法增强图像的对比度,并将均衡后的图像分解成8个包含有不同信息的二进制位平面图像.根据各位平面图像包含的识别信息量对它们进行加权求和,构造虚拟人脸图像.最后在虚拟人脸图像数据库上采用协作表示进行识别.实验结果表明,该算法具有较高的识别率和较快的识别速度.      

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。