模糊支持向量机在人脸识别中的应用

本文首先介绍了人脸图像的代数特征抽取方法 ICA,再对模糊支持向量机(Fuzzy Support Vector Machine,FSVM)作了重点分析和研究。将抽取的人脸特征应用到基于FSVM和基于模糊系统的算法上,采用基于模糊分类系统和二叉决策树相结合的方法进行人脸识别,可以达到理想的识别效果。     

支持向量机在人脸识别中的应用研究

研究人脸图像自动识别问题,由于人脸的特征维数较高,正确识别有难度,利用计算机技术对人脸图像进行分析,从中提取有效的特征来识别出人的身份,其关键技术在于人脸特征的提取和模式识别.为此,提出了一种基于支持向量机的人脸识别方法.首先采用Gabor滤波器提取人脸图像的特征,PCA降维处理消除人脸特征之间的冗余信息,然后采用支持向量机对提取特征进行训练得到最优识别模型,用最优模型对人脸进行识别.对ORL人脸图像库进行仿真实验,识别率达98%,比传统算法高出5%,实验结果表明,既减少了计算复杂度,降低训练与识别时间,又保证实时性,提高识别正确率,为人脸识别的应用提供广泛的前景.     

人脸识别技术的研究

对人脸识别的几个关键技术进行了深入研究,提出了一种快速的基于眼睛像素特征的人脸检测方法：一种有效的基于SVD分解的特征提取方法和一种基于特征差别的SVM人脸识别方法．改进的基于SVD分解的特征提取方法能在一定程度上削弱光照和表情的影响,从而更好地抽取人脸的差别特征．基于特征差别的SVM方法将人脸识别这一典型的多分类问题构造成适合SVM处理的二分类问题,克服了传统SVM方法在解决多分类问题上的缺陷．实验表明该人脸检测方法有较高的正确检测率,提出的特征提取方法能有效地减弱光照和表情对人脸特征的负面影响,使得识别率有较大提高,基于特征差别的SVM方法有更好的概括能力和更高的正确识别率．     

基于整体与局部奇异值分解的人脸识别方法

提出了一种基于整体与局部奇异值分解相结合的人脸识别算法。文章叙述了人脸图像的预处理、奇异值分解以及支持向量机的原理及实现过程。运用整体与局部奇异值分解,分别获得图像的整体与局部特征,然后采用支持向量机进行分类识别,实验验证了该方法的有效性。     

基于Log-Gabor统计采样的人脸识别方法

针对传统人脸识别方法中二维Gabor滤波器及下采样方法的局限性,提出一种融合Log-Gabor的统计采样与支持向量机(SVM)的人脸识别方法。该方法使用Log-Gabor滤波器替代传统的二维Gabor滤波器提取特征,运用给出的统计下采样方法代替传统的下采样方法来初步降维,并使用主成分分析法进一步降维和应用SVM进行识别。在基于ORL与FERET人脸库的实验结果表明,该方法具有较高识别率和较强鲁棒性。     

支持向量机和遗传算法的人脸识别方法

支持向量机是一种基于小样本学习的有效工具,作为分类器被认为具有很高的推广性能,无需先验知识。但是参数的选取与支持向量机的识别性能是相关的,核函数参数σ²和惩罚因子C对支持向量机识别性能会产生很大的影响。针对支持向量机在人脸识别问题中的应用,提出了一种基于遗传算法（GA）的参数选择优化方法。利用笔者曾提出的基于小波分解和积分投影的人脸特征提取算法对人脸图像进行特征参数提取,然后利用优化的支持向量机进行识别。实验结果表明,该方法是有效的。     

一种基于二维经验模式分解的人脸识别方法

针对小波变换在人脸识别中存在识别正确率较低的问题,提出了一种基于二维经验模式分解的人脸识别方法。首先利用二维经验模式分解对人脸图像进行分解,再提取各分解子图像的能量作为人脸特征向量,并采用支持向量机进行训练和识别。经剑桥大学ORL人脸库的图像识别实验表明,所提方法的识别率高于小波方法,正确率达到98.6%。     

基于ICA和SVM的局部人脸识别方法

ICA(Independent Component Analysis)方法使用数据的高阶统计信息抽取数据的独立分量特征.但由于人脸面部表情各异,使得这种方法并不稳定.因此提出一种基于局部人脸的ICA方法.首先对人脸进行局部分块,然后对各块进行ICA特征提出并各块合理权重,最后使用SVM(Support Vector Machine)方法对其进行分类.     

基于支持向量机方法的人脸识别研究

采用 SVM方法进行人脸识别研究 ,将人脸识别这一典型的多分类问题构造成适合 SVM处理的二分类问题 ,克服了传统 SVM方法在解决多分类问题上的一些缺陷 .实验以手工与自动两种预处理方式在 FERET和 Bio ID人脸库上完成 ,并与 PCA方法进行了对比 ,结果表明本文的 SVM方法比 PCA方法有更好的概括能力和更高的正确识别率 ,使得今后建立一个基于 SVM方法的人脸自动检测和识别系统成为可能     

结合独立成分分析和核向量机进行人脸识别

在人脸识别过程中,首先利用独立成分分析得到独立的人脸基影像,所提取的特征就是人脸图像在基影像上的投影系数,通过选择合适的特征个数可以达到较高的识别准确率。然后采用支持向量机和核向量机分别对待识别图像在基影像上的投影系数进行分类判决,结果显示二者都能达到较高的识别准确率,但随着特征个数的增加,核向量机的准确率更高,训练时间更短,支持向量更少。实验表明方法可行有效的。     

基于支持向量机的人脸识别方法研究

对于人脸识别问题，基于K-L变换对人脸图像进行特征参数的提取；并采用支持向量机进行分类．由于支持向量机本身是一个两类问题的判别方法，在处理多类问题时，提出了一种基于支持向量机组的淘汰法，这种方法考虑到了各判别函数的VC置信范围的差异，同时利用判别函数间的冗余来降低识别误差．针对ORL人脸库和自建的人脸库的识别结果表明，基于SVM的识别方法在特征参数个数的选取、识别效果、识别时间等方面都有其独到的优越性．     

基于支持向量机的人脸识别方法

1.引言人脸是人类视觉中的常见模式,人脸识别在安全验证系统、公安(犯罪识别等)、医学、视频会议、交通量控制等方面有着广阔的应用前景。现有的基于生物特征的识别技术,包括语音识别、虹膜识别、指纹识别等,都已用于商业应用。然而最吸引人的还是人脸识别,因为从人机交互的方式来看,人脸识别更符合人们的理想。虽然人能毫不费力地识别出人脸及其表情,但人脸的机器自动识别仍然是一个具挑战性的研究领域。由于人脸结构的复杂性以及人脸表情的多样性、成像过     

一种改进的模糊支持向量机的人脸识别方法

文中在样本区域性分析的基础上，将模糊支持向量机(Fuzzy Support Vector Machine，FSVM)、三叉决策树以及最近邻分类相结合并应用于人脸识别。在ORL人脸库上的实验结果表明，用该分类器算法进行人脸识别比单独使用模糊支持向量机具有更快的速度和更高的精度。     

融合Gabor和Gist特征的人脸识别

为了进一步增强人脸识别系统的实用性,提高人脸识别率,提出了一种新的融合Gabor小波特征和Gist特征的人脸特征提取方法。对一幅人脸图像提取其多个尺度和方向的Gabor特征图,再对这些Gabor特征图进行处理,分别提取其Gist特征,接着再把所有Gabor特征图的Gist特征级联起来作为一人脸图像的特征向量,经过PCA方法降维处理,最后输入到支持向量机里面训练识别。通过在ORL和FERET人脸库中进行实验检测,结果表明与传统的PCA-SVM方法和Gabor特征提取方法相比,给出的方法可以大幅度提高人脸识别率。     

基于Top-hat变换与主成分分析的人脸识别方法

针对光照条件对人脸识别性能的影响,提出了一种利用Top-hat变换对特征提取前的人脸图像进行预处理的方法,减弱了外界光照对人脸特征提取的影响,并将该方法与基于主成分分析的特征提取方法和基于多类别分类器支持向量机的分类策略相结合,形成完整的人脸辨识算法.最后在ORL人脸库和YALE_B人脸库上,对该方法的识别率进行了测试,并与传统的基于主成分分析和最小近邻分类方法结合的人脸辨识方法进行了比较,得到了较好的结果.     

基于Contourlet-NMF和SVM的近红外人脸识别方法

针对近红外人脸识别对表情和姿势变化缺乏足够鲁棒性的问题,提出一种基于Contourlet变换、非负矩阵分解NMF(Non-negative Matrix Factorization)与支持向量机(SVM)的近红外(NIR)人脸识别算法。该算法首先对NIR人脸图像进行Contourlet变换,接着用NMF进行分解,取其系数矩阵的一阶统计量作为特征数据,然后利用SVM进行分类与识别。实验结果表明,该算法具有较高的识别率,而且对人脸表情和姿势变化具有较强的鲁棒性。     

多分类光滑支持向量机的人脸识别方法

提出一种新的三阶分段光滑函数,构造三阶光滑支持向量机模型( TPSSVM)。理论证明新三阶分段光滑函数对正号函数的逼近程度更高。在处理多类问题时,提出一种基于编码方式的一对多光滑支持向量机分类方法。对于人脸识别问题,通过主成分分析( PCA)进行特征提取,并利用多分类光滑支持向量机对人脸特征图像进行训练和测试。应用于ORL人脸库和FERET人脸库的测试结果表明,多分类光滑支持向量机比传统的识别方法有更高的识别率。     

基于卷积神经网络结合SVM的人脸识别研究

提出了卷积神经网络与支持向量机结合的方法运用于遮挡人脸识别。通过卷积神经网络的卷积、下采样和Softmax的特征提取处理,由支持向量机完成后续的训练和识别。利用AR人脸库进行实验,并和传统的人脸识别方法进行比较分析,实验结果表明本文的方法有更高的识别率。     

基于统计学习理论的人脸识别方法研究

人脸识别过程中,待识别人脸图像的预处理、特征选择与提取以及分类器的选择是非常重要的。利用核主成分分析方法提取的人脸图像特征信息能较好地反映人脸特征的非线性结构信息,然后将此特征数据作为支持向量机的输入数据、结合二叉树判别策略,能够实现对多类人脸图像的分类识别。实验结果表明该方法能够取得较好的识别效果。     

一种基于模糊支持向量机的人脸识别新算法

提出了基于独立分量分析进行特征提取和采用模糊支持向量机实现分类的人脸识别新方法。首先利用独立分量分析方法构造人脸的特征脸空间,在特征脸空间上运用模糊支持向量机进行分类识别。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高的识别率。