一种多角度的人脸识别方法

针对传统人脸识别方法的识别率受角度变化影响大的缺点,提出了一种多角度的人脸识别方法.首先用多个不同角度的主动表观模型(AAM)估计人脸旋转角度;然后通过多角度模型合成正面人脸;最后采用线性判别分析法(LDA)获取最佳分类特征,并对其进行识别.实验结果表明:与主成分分析法(PCA)相比,该方法对不同角度的人脸具有更高的识别率.     

一种基于双向2DPCA及遗传算法的人脸识别方法

提出了一种双向二维PCA((2D)2PCA)及改进遗传算法(GA)相结合的人脸识别方法.该方法首先利用(2D)2PCA分别从图像的行、列方向进行特征提取,然后通过遗传算法对提取的特征空间以并行的方式进行优化,得到最优行、列特征空间,最后根据最优特征空间进行分类.在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法较之传统的方法具有更高的识别率及识别速度,在各种鉴别特征维数下更具鲁棒性,是有效的人脸识别方法.     

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。     

改进PCA-LDA的人脸识别算法研究

针对主成分分析(PCA)未充分利用样本类别信息及线性鉴别(LDA)在小样本时识别率低的问题,提出了一种基于PCA和LDA相融合的人脸识别算法。该算法首先将输入人脸图像进行几何位置规范化和灰度分布均衡化预处理;然后利用PCA算法将人脸训练图像投影到低秩特征子空间,利用LDA算法计算类间离散度大、类内离散度小的特征子空间,从而获得PCA-LDA的人脸融合特征空间;最后将训练样本、测试样本投影至融合的特征空间,并利用最近邻准则实现对测试样本的识别。实验结果表明,该算法能够有效融合PCA和LDA的优势,提高系统识别的鲁棒性和效率。     

仿生算法与主成分分析相融合的人脸识别方法

基于人脸特征提取问题可以转化为组合优化问题这一思路,提出了仿生算法与主成分分析相融合的人脸识别算法.该方法先通过主成分分析方法得到人脸特征子空间;然后在已有特征的基础上,分别通过遗传算法与离散粒子群算法进一步提取出可使识别正确率达到最高的人脸图像特征.在ORL人脸库上的实验结果表明:与传统的主成分分析相比,该方法不仅能进一步降低特征子空间的维数,从而提高识别速度,而且能获得更高的识别率.     

独立子空间下的草图人脸合成与识别

基于草图的人脸识别对于公安机关通过目击者描述出的犯罪嫌疑人草图来确定疑犯的身份具有重要的意义.为实现草图人脸识别,从人脸独立特征子空间和人脸形状结构特征出发,提出了一种新的草图人脸合成和识别方法.根据人脸图像在独立分量子空间上的重建,研究了基于独立成分分析(ICA)的草图人脸合成,实现了照片草图人脸转换;针对人脸结构信息在人脸识别中的重要作用,在分析主动形状模型(ASM)算法在提取人脸结构信息上所具有的局限性的基础上,提出了极坐标形状模型(PSM);最后,将合成的草图与待识别草图利用ICA/线性鉴别分别(LDA)和极坐标形状模型进行联合识别.实验结果表明,提出的算法可以有效地将照片转换为草图,并具有较好的识别率,1阶识别率达到94.7%,10阶达到99.1%,将子空间投影与极坐标形状模型联合起来识别,1阶识别率可提高5.3%,前3阶识别率平均提高约4.2%.算法较好的识别率基本上满足了自动草图识别系统的要求.     

基于LTP和局部PCA的低分辨率人脸识别算法

针对单特征提取人脸识别算法识别率较低的问题,提出一种基于多特征融合的低分辨率人脸识别算法.首先,利用局部三值模式(local ternary pattern, LTP)和局部主成分分析(principal component analysis, PCA)提取低分辨率人脸特征,将其分割成若干块并统计各子块的特征直方图;其次,融合各子块的局部主成分分析和局部三值模式的直方图并级联各个分块,作为新的人脸特征;最后,通过卡方距离度量训练集和测试集直方图的相似度,采用最近邻算法识别相似度.实验结果表明,所提算法对环境和光照变化更具鲁棒性,识别率得到有效提升.     

基于局部特征和集成学习的鲁棒彩色人脸识别算法

为了充分利用人脸图像的局部信息、改善现有基于整体特征的彩色人脸识别算法的识别率,提出了一种基于局部特征和集成学习分类器的鲁棒彩色人脸识别算法.在特征提取阶段,使用自适应四元数pseudo-Zernike矩(AQPZMs)来描述图像子块的特征.对于具有较大熵的图像子块使用较高阶次的四元数pseudo-Zernike矩(QPZMs)提取特征,反之则使用较低阶次的QPZM s.在匹配识别阶段,使用集成学习分类器进行判别.针对不同彩色人脸图像库的测试结果表明,当人脸图像受到光照、表情等因素影响时,与采用QPZMs或者四元数二维主成分分析(Q2DPCA)进行整体特征提取的识别算法相比,所提算法的识别率更高.     

基于LBP和PCA特征提取的人脸识别

为有效解决局部二元模式(LBP)在人脸识别特征提取时维数过高的问题,提出了一种结合LBP特征和主成分分析(PCA)的人脸识别方法.首先,对人脸图像进行分块,提取其LBP直方图特征,然后使用PCA方法对特征向量进行降维,最后将降维后的特征向量用于识别.在FERET人脸库上的实验结果表明:相对于原始LBP表达方法,结合LBP和PCA的人脸表达能有效降低计算复杂度,同时也较好地保持了原有识别精度.     

基于fast PCA和K-CV优化SVM的人脸识别算法研究

为了解决支持向量机(Support Vector Machine, SVM)分类器人脸识别率不高的问题,提出了一种快速主成分分析法(fast Principal Component Analysis, fast PCA)与优化参数支持向量机分类器相结合的人脸识别算法.首先,在传统的PCA算法理论基础上提出一种快速PCA算法,用于人脸图像的降维和特征提取,减少特征提取时间,降低计算量,缩短SVM识别时间;其次,利用K折交叉验证法(K-fold cross-validation method,K-CV)联合改进的网格搜索法对SVM分类器最优参数进行搜索,减少最优参数搜索时间,提高算法人脸识别率和泛化能力.在ORL人脸库实验结果表明:该算法在每类训练样本数大于5时,人脸识别率为100%;在训练样本较少时,仍然保持较高识别率.与一般的SVM算法及PCA算法比较,该算法平均识别率提高了0.61%～8.92%.     

基于核主成分分析的人脸识别

核主成分分析方法是主成分分析的改进算法,其采用非线性方法提取主成分.把核主成分分析应用到人脸识别中,利用核主成分分析方法选择合适的核函数在高维空间提取人脸图像的主成分.核主成分分析与传统主成分分析相比,可以得到更好的适合分类的特征.基于ORL人脸库,识别核主成分分析提取出的主成分的相关性系数.实验结果表明,核主成分分析不仅实现了降维,而且能取得比传统主成分分析更好的识别性能,正确识别率为92.5%.     

融合加速稳健特征的子空间人脸识别方法

为了充分利用人脸特征信息更加准确全面地描述人脸,提高现有识别算法的识别率,提出一种融合改进的加速稳健特征和子空间特征进行人脸识别的方法。利用AAM形状模型的训练方法,训练得到41个点的人脸形状模型;对每幅图像进行特征点初歩定位,找到并保留与初歩定位的特征点空间距离最近的SURF特征点。将SURF特征点描述子利用PCA降维,得到改进的SURF局部特征向量。然后利用PCA对图像进行全局特征提取,将局部特征与全局特征进行融合,组成全新的特征向量。最后通过特征向量的匹配实现识別。对包括本算法和PCA-SIFT算法在内的6种不同识别算法进行了验证。实验结果表明,提出的算法在改变ORL人脸库中训练集样本数的情况下,识别率均优于其他算法;在样本数为5的情况下比PCA-SIFT方法提高了4.3%,可见该算法提高了人脸的识别率具有较强的鲁棒性和分类性。     

基于ROI归一化的ICA/PCA虹膜识别方法

针对虹膜识别中使用传统归一化方法时,无法突出主要纹理信息,并且由于提取数据量大导致特征提取阶段计算复杂的缺陷,提出一种基于感兴趣区域(ROI)的虹膜归一化方法,先利用主成分分析(PCA)方法提取主元,实现进一步的降维和去噪,再使用独立分量分析(ICA)进行训练形成ICA/PCA虹膜特征提取算法,最后使用余弦距分类器对待测样本进行分类.实验结果表明,该方法识别率为98.11%,识别时间小于70ms。     

基于偏最小二乘分析和稀疏表示的目标跟踪算法

经典的基于子空间学习的跟踪方法通过主成分分析(principal component analysis, PCA)建立并更新目标的特征模型,只考虑目标的特征信息而忽视模型中每个样本的类别特征,从而降低了目标的跟踪精度。为此,提出一种基于偏最小二乘分析(partial least squares analysis, PLS)和稀疏表示的目标跟踪算法。通过PLS去分析关于目标与背景中纹理特征和类别信息之间的相关性,建立一个可区分的低维特征空间。将目标模板线性表示为所有目标候选的线性组合,当存在与目标模板相似的候选时,线性表示的系数满足稀疏性约束,通过L1范数最优化求解稀疏表示系数,根据最小的重构误差得到最优的目标位置。在多个视频场景下的实验结果展示了改进的跟踪算法具有较好的跟踪性能。     

融合全局与局部特征的UWB雷达人体动作识别算法

为了消除雷达信号中杂波和噪声对人体动作识别的干扰,提高小样本数据下动作识别的精度,在去除杂波及噪声干扰的基础上,提出一种融合全局与局部特征的超宽带（ultra-wideband,UWB）雷达人体动作识别算法。用动目标指示（moving target indication,MTI）结合自适应中值滤波对雷达原始回波信号进行预处理,再对人体动作的雷达二维特征图像利用主成分分析（principal component analysis,PCA）提取主要分量作为全局特征表征,并用二维离散小波变换（2D discrete wavelet transform,2D-DWT）结合奇异值分解（singular value decomposition,SVD）获取特征图像在不同方向与尺度划分下动作的局部特征表征,并将全局与局部特征进行串联融合;根据融合特征,在网格搜索算法（grid search,GS）优化的支持向量机（support vector machines,SVM）模型中实现人体动作的识别分类。实验结果表明,该算法能有效获取雷达信号中的人体动作信息,平均识别准确率为95.63%,具有良好的识别性能。     

基于Gabor特征和EHMM的人脸识别方法

针对传统人脸识别方法在受到表情、姿态和光照等影响时存在鲁棒性差的问题,提出了一种改进的人脸识别方法.在特征提取上,该方法首先提取人脸的Gabor特征,接着利用DCT(discrete cosinetransform)压缩使得相似特征得到聚合,最后利用PCA(principal component analysis)分别...     

基于特征融合的三维人脸识别

针对单一的人脸特征在识别中的局限性,将基于深度图像的全局特征和基于测地线的局部特征进行融合,以提高识别率.将三维人脸点云转换为深度图像后进行预处理,然后使用主成分分析法(PCA)找到一个低维的特征脸空间,依照最近邻法则将其与库集样本进行匹配,所得结果即为全局特征;将测试样本与模板人脸进行匹配,得到35个特征点,这些特征...     

基于局部邻域四值模式的掌纹掌脉融合识别

为了解决掌纹掌脉识别技术中稳定性差和识别率低的问题,提出一种基于局部邻域四值模式的掌纹掌脉融合识别算法。对掌纹掌脉图像利用非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)进行分解,将得到的低频和高频子图像分别利用区域能量和图像自相似原理进行融合;利用局部邻域四值模式(local neighbor quaternary pattern,LNQP)获取掌纹掌脉融合图像的纹理特征向量,并用主成分分析(principal component analysis,PCA)算法对其进行降维;根据特征向量间的汉明距离实现匹配识别,并在PolyU图库和SUT图库上完成仿真验证。实验结果表明,算法的最低等误率分别为0.17%和0.75%,与其他传统及最新算法相比,算法能够有效地提取掌纹掌脉图像的纹理特征,具有良好的识别性能,并且掌纹掌脉特征的融合增强了系统的安全性。     

基于Gabor特征和局部二值模式融合的纹理图像识别

传统的Gabor滤波方法和局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)算法提取的纹理特征鉴别能力不足,导致纹理识别精度不够理想.为了解决上述问题,提出一种将全局Gabor特征和局部LBP特征进行融合的纹理图像识别方法.该方法利用Gabor滤波方法提取纹理图像的全局特征,利用LBP算法提取纹理图像的局部特征,然后在最近子空间分类器的框架下实现全局和局部特征的融合以及纹理图像识别.在CURe T和KTH-TIPS基准纹理库上的实验结果表明,笔者提出的方法显著超越了传统Gabor滤波方法和LBP算法的纹理识别精度.