基于Gab6r小波和2DPCA-2DLDA的人脸识别研究

结合Gabor小波、二维主成分分析和二维线性判别分析的特点,提出一种人脸特征提取方法。算法首先对人脸图像进行Gabor小波变换,然后进行2DPCA特征提取,提取特征脸,最后进行2DLDA处理．用支持向量机作为分类器。使用这种方法在ORL、Yale人脸库进行测试结果表明,计算复杂度得到减少的同时识别率也得到提高。     

基于不可分小波变换与Zernike矩的印刷体汉字识别方法

针对具有较高识别率,但计算量大,对噪声比较敏感的Zernike矩特征,提出一种结合不可分小波四通道分解方法与Zernike矩的特征提取方法。在对预处理后的文字图像进行一层不可分小波分解后,只取其中的低频子图,然后再计算该低频子图的Zernike矩,将其作为原图像特征,最后依据该特征进行识别分类。实验结果表明,对比于单纯计算原图像Zernike矩作为特征的方法,所提方法拥有相对较小的计算量,较好的抗噪性以及更高的识别率。同时,对比于最新发展起来的卷积神经网络识别法,所提方法拥有与其几乎相同的识别率以及相对较小的计算量。     

空间加权伪Zernike矩的人脸图像特征提取方法

为了解决人脸图像检索中人脸定位不精确的问题,提出了一种空间加权伪Zernike矩的人脸图像特征提取方法.该方法通过设计的加权函数来强调或突出面部上的关键部位,如眼睛、鼻子,嘴巴等区域的重要性,因而能够对人脸特征进行更精确地提取.仿真实验结果表明,利用空间加权伪Zernike矩进行人脸区域描述时,检索准确率明显优于传统的主成分分析方法和直接伪Zernike矩特征提取方法.     

改进Gabor加权分析方法在人脸识别中的应用

为提高Gabor对人脸结构特征和内容信息的保留能力,解决人脸识别中对表情等抗噪性差的缺点,提出一种基于改进Gabor加权分析的人脸识别算法。该方法通过对归一化的人脸进行多尺度Gabor分析,并依据相同滤波窗口参数进行归类合并,最后对该信号进行加权比对得到识别结果。实验证明,该方法很好地兼顾人脸结构特征和内容信息,具有良好的抗噪性和识别率。     

基于Gabor小波的人脸特征提取

对基于Gabor小波变换的人脸特征提取方法进行了研究。对于预处理后的图像通过Gabor小波滤波器对人脸特征进行提取,获得特征向量来作为神经网络的输入值,最后应用人工神经网络实现人脸检测来检测算法有效性。实验结果表明,这种方法具有较高的识别率。     

基于Zernike矩、粗集和神经网络的数字识别方法

针对无指针式表盘的数字判读问题,提出一种基于Zernike矩和粗集预处理的神经网络数字识别方法.该方法首先利用Zernike矩的旋转不变性特征提取数字图像特征,再对所提取的Zernike矩进行基于粗集的特征约简,约简后的信息输入到训练好的神经网络进行识别.通过实际的表盘分割截取的带旋转的数字识别中试验,结果表明该方法具有识别率高,速度快的特点,具有较高的实时价值.     

基于Gabor滤波器的快速人脸识别算法

针对传统人脸识别方法中所提取特征维数高、计算量大等缺点,提出一种新的正面人脸识别算法。新算法融合了半边人脸识别方法、Gabor滤波器、基于互信息判据的Gabor特征筛选来进行人脸识别。新算法将人脸图像分为左右两个部分,计算并比较人脸图像左右半边脸的熵,选取熵值较大的半边人脸图像进行Gabor特征提取。利用二值分类器判别单个Gabor特征的分类能力,选取分类能力较强的特征（最具判决力的特征）。再利用互信息判据对Gabor特征进行第二次筛选,以减小特征之间的冗余度。最后利用最近邻判别器来进行人脸识别。实验结果表明,新算法的识别率优于传统半边脸识别方法,识别速度也优于传统的利用Gabor滤波器进行特征提取的方法。     

打卡图像的分层人脸比对识别方法研究

具有身份的人脸图像比对要求具有高的识别率和实时性。本文针对打卡人脸图像,提出了一种基于加权模板匹配和SVM的分层人脸识别方法。该方法利用Gabor小波变换进行人脸图像特征提取,采用贡献分析法分析特征的贡献权重,在待测人脸图像比对识别时,采用加权模板匹配进行比对,通过两个阈值的判断,在既不能认为比对正确和不正确的情形下,再采用SVM和库中人脸图像进行识别比对。实验结果表明,基于该方法的人脸比对识别率高、实时性好,可用于实时打卡人脸比对。     

基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别

通过分析Gabor小波和稀疏表示的生物学背景和数学特性,提出一种基于Gabor小波和稀疏表示的人脸表情识别方法。采用Gabor小波变换对表情图像进行特征提取,建立训练样本Gabor特征的超完备字典,通过稀疏表示模型优化人脸表情图像的特征向量,利用融合识别方法进行多分类器融合识别分类。实验结果表明,该方法能够有效提取表情图像的特征信息,提高表情识别率。     

基于Zernike矩、粗集和神经网络的数字识别方法

针对无指针式表盘的数字判读问题,提出一种基于Zernike矩和粗集预处理的神经网络数字识别方法。该方法首先利用Zernike矩的旋转不变性特征提取数字图像特征,再对所提取的Zernike矩进行基于粗集的特征约简,约简后的信息输入到训练好的神经网络进行识别。通过实际的表盘分割截取的带旋转的数字识别中试验,结果表明该方法具有识别率高,速度快的特点,具有较高的实时价值。     

基于Gabor小波与深度信念网络的人脸识别方法

特征提取与模式分类是人脸识别的两个关键问题。针对人脸识别中的高维和小样本问题,从人脸特征的提取与降维算法入手,提出基于受限玻尔兹曼机(RBM)的二次特征提取及降维算法模型。首先把图像均匀分成若干局部图像块并进行量化,再对图像进行Gabor小波变换,通过RBM对得到的Gabor人脸特征进行编码,学习数据更本质的特征,从而达到对高维人脸特征降维的目的;并以此为基础提出基于深度信念网络(DBN)的多通道人脸识别算法。在ORL、UMIST和FERET人脸库上对不同样本规模和不同分辨率的图像进行实验,识别结果表明,与采用线性降维和浅层网络的方法相比,所提方法取得了较好的学习效率和很好的识别效果。     

A method of facial expression recognition based on Gabor and NMF

The technology of facial expression recognition is a challenging problem in the field of intelligent human-computer interaction. An algorithm based on the Gabor wavelet transformation and non-negative matrix factorization (G-NMF) is presented. The main process includes image preprocessing, feature extraction and classification. At first, the face region containing emotional information is obtained and normalized. Then, expressional features are extracted by Gabor wavelet transformation and the high-dimensional data are reduced by non-negative matrix factorization (NMF). Finally, two-layer classifier (TLC) is designed for expression recognition. Experiments are done on JAFFE facial expressions database. The results show that the method proposed has a better performance.     

基于Gabor和ADABOOST的面部表情识别

多尺度图像的Gabor表示在计算机视觉领域有着广泛的应用,本文探讨了面部表情图像的Gabor表示方法,为了减少特征矢量的维数,本文对Gabor小波系数进行了下采样处理和并采用PCA二次降维。最后利用Adaboost方法对面部表情进行识别,通过实验表明该方法对已知人脸的表情识别率达到95%以上,对未知人脸的表情识别率达72%,识别效果比较好。     

联合Gabor误差字典和低秩表示的人脸识别算法

针对人脸图片的遮挡、伪装、光照及表情变化等问题,根据Gabor特征对遮挡、伪装、光照及表情变化有着更强的鲁棒性的特点,提出了联合Gabor误差字典和低秩表示的人脸识别算法(GDLRR)。首先对训练样本和测试样本分别进行Gabor特征提取,并将这些特征组成待测试的特征字典;然后将一个单位阵进行Gabor特征提取并训练成一个更紧凑的Gabor误差字典;最后联合Gabor误差字典和训练特征字典对测试特征字典进行低秩表示后进行分类识别。各类实验表明,提出的改进算法对人脸识别的各类问题都有着更强的鲁棒性和更高的识别准确率。     

基于神经网络的脱机中文签名鉴别系统的研究

将神经网络与签名识别相结合,利用前向多层神经网络的反向传播算法（即BP算法）,采用Matlab神经网络工具箱构建用于特征识别的三层前向神经网络,同时使用了基于Gabor和Zernike相结合的特征提取方法,最终识别出待识别的手写签名。实验结果证明识别率可达到93.70%以上,证明了该方法的有效性。     

基于Gabor小波变换和支持向量机的人脸识别

将Gabor小波变换和支持向量机分类方法结合起来进行人脸识别。通过由Gabor小波变换系数表示的若干个人脸模板和人脸图像之间的匹配来确定特征点的近似位置；在所有的特征点位置计算Gabor小波变换系数并将其串联成表示人脸图像的向量；采用一种层次分解的支持向量机二叉决策树进行分类识别。实验结果表明了该方法的可行性。     

改进的基于Gabor-LDA的人脸识别方法

鉴于Gabor特征对光照、表情等变化比较鲁棒,并已在人脸识别领域取得成功应用,提出了一种改进的Gabor-LDA算法.首先对人脸图像进行多方向、多尺度Gabor小渡滤波,然后对得到的特征向量使用改进的主成分分析方法(PCA)变换降维,采用自适应加权原理重建类内散布矩阵和类间散布矩阵,从而改进了最佳鉴别分析(LDA)判别函数,有效地解决了训练样本类均值与类中心的偏离问题.对Yale人脸库的数值试验表明,该算法比传统算法有更好的性能.     

基于二维Gabor小波与SPP算法的人脸识别研究

稀疏表示近年来在模式识别领域已经取得了成功的应用,如目标探测和分类。稀疏保留投影（ SPP）算法是基于稀疏表示理论所提出的一种特征提取方法,目标是获得一个线性投影空间,使得样本之间的全局重构关系得以在低维空间保留。 SPP算法无需选择任何模型参数,具有很强的适应性,其灵活性及有效性在人脸识别中得到了详细的验证。文中结合二维Gabor小波与SPP算法用于人脸识别系统,二维Gabor小波主要用于提取人脸图像特征,SPP对图像特征进行降维。最后,在ORL人脸数据库上的实验表明,该算法较传统方法以及单独使用SPP算法的方法有较好的识别结果。     

基于双属性图表示的通用人脸图像识别系统

该文提出一个通用的人脸图像识别系统GFRS,对于人脸库中每个待识目标只存储一幅图像的情况下,可以实现各种干扰条件下人脸图像的识别,该系统提出使用双属性图来表示人脸图像,首先利用逐步求精定位法得到人脸图像各局部特征点的位置,图中每个特征点由两上特征属性来描述,即局部主成分特征系数和Gabor变换特征参数,从而构造了双属性图,然后给出双属性图匹配函数、匹配算法以及相应的识别方法。