基于PCA算法和小波包变换的人脸识别技术

在人脸识别领域,如何提取人脸特征和降低特征维数是关键.提出了一种基于小波包变换和主元分析相结合的人脸识别方法.小波包具有能够保留图像的主体信息又保留不同方向细节信息的优点.算法首先利用小波包变换,把人脸图像分解成不同尺度的低频和高频部分,提取最优基,再采用PCA方法进行人脸的识别.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,具有较高识别率.     

基于图像隶属度的主分量分析人脸识别算法

提出了基于图像隶属度的主分量人脸识别算法.该算法首先用小波变换对人脸图像进行小波分解,形成低频小波子图,然后用主分量分析法构造特征脸子空间.计算训练样本和待测样本在人脸特征空间中的投影向量间的距离.引入图像隶属函数,作为识别分类器进行人脸识别.针对ORL人脸库的实验结果表明该方法具有良好的识别分离能力.     

小波变换和LBP对数域特征提取的人脸识别算法北大核心CSCD

为了改善复杂光照条件下人脸识别的性能,提出结合小波变换和LBP(Local Binary Pattern,LBP)提取复杂光照下人脸图像的对数域特征来进行人脸识别。本文首先将人脸图像由空域变换到对数域,再做两级离散小波分解,并利用高频分量重构原图,也即对人脸图像进行高通滤波,滤除低频光照成分,以达到复杂光照补偿的目的,最后利用分块LBP提取光照补偿后图像的局部纹理特征,并将这些特征应用于人脸识别。基于Yale-B和CMU-PIE人脸库上的实验结果显示本文算法对复杂光照具有较强鲁棒性,具备提取复杂光照条件下人脸图像有效特征的能力。     

基于BP神经网络的人脸识别系统研究

本文设计了一种基于BP神经网络的人脸识别系统,并对其进行了性能分析.该系统首先利用离散小波变换获取包含人脸图像大部分原始信息的低频分量,对图像数据进行降维;再由PCA算法对人脸图像进行主成分特征提取,进一步降低图像数据的处理量;最后使用经过训练后的BP神经网络对待测人脸进行分类识别.详细介绍了离散小波变换、PCA特征提取以及BP神经网络分类设计.通过系统仿真实验与分析发现:人脸特征的提取是该系统的关键;同时,由于人脸灰度信息的统计特征与有监督训练BP神经网络分类器,使该系统只在固定类别,并且光照均匀的人脸识别应用场景中具有较高的识别准确率.因此,很难在复杂环境中应用.     

复杂光照条件下的多姿状鲁棒性人脸识别方法

为改善复杂光照条件下的多姿状鲁棒性人脸识别的效果,提出了小波变换与LBP的多姿状鲁棒性人脸识别方法。通过二维离散小波变换对人脸图像进行二级小波分解提取到低频特征信息分量,并以重构初始图像的方式实现降噪滤波处理,滤除低频光照分量后完成复杂光照补偿;继续分解复杂光照补偿后的图像,采用LBP算子对子图像的鲁棒性部分纹理特征进行描述后,提取出人脸图像各子图像的直方图特征并连接,得到人脸LBP纹理特征,通过统计法运算该特征距离,并通过K近邻分类器实现人脸特征分类识别。以Yale-B与AR人脸库为测试对象,结果表明,所研究方法对复杂光照鲁棒性较强,识别人脸的准确率与效率较高,整体识别效果较好。     

基于Gabor小波变换和PCA的人脸识别方法

基于Gabor小波在图像表征方面的优越性,阐述了将Gabor小波和主分量分析(PCA)相结合用于人脸识别的方案。对人脸图像进行Gabor小波变换,通过PCA(主分量分析)降维后,计算特征点之间的距离,最后进行人脸识别。     

基于小波变换的人脸识别技术研究

文章提出了基于小波分解与PCA变换相结合的人脸特征提取方法,首先对人脸图像进行二维小波变换,对变换后的低频分量做PCA变换以提取人脸特征,最后,使用SVM分类器进行人脸识别。为了验证方法的有效性,文章以ORL人脸库作为测试数据库,前5幅人脸作为训练样本,后5幅人脸作为测试样本,实验结果表明该方法能有效的识别处理过的人脸图像。     

基于小波分析与KFisher的人脸与虹膜融合和识别

小波变换将样本图像分解为低频分量和高频分量,去除其高频分量,用低频分量来做人脸识别能有效削弱光照的影响;核方法可以将非线性可分的低维样本空间变换为线性可分的高维空间;人脸与虹膜融合包含更多有用的鉴别信息。因此,先用离散小波变换（DWT）分别获取人脸与虹膜的低频分量;然后,核Fisher辨别分析（KFDA）提取人脸与虹膜融合后的KFDA特征;最后,采用最小距离分类器（KNN）完成识别。基于ORL人脸数据库与CASIA虹膜数据库的实验结果表明,该方法实现了人脸与虹膜的特征融合识别,有效地提高了识别率,克服了Fisher算法的＂小样本＂效应,为多生物特征身份识别提供了一种新途径。     

基于主元分析法的人脸识别系统

基于 PCA(主元分析)的特征脸人脸识别方法,是一种通过模式识别进行人脸识别的很有效的方法,提取人脸图像的代数特征,以及采用 K-L 变换方法来降低人脸特征的维数并排序.这样利用所提取图像代数特征与原样本库中图像的代数特征的比较,就可对人脸图像进行识别     

基于分块小波变换和2DPCA的人脸特征提取与识别算法

从最优化的角度出发,提出了一种基于分块小波变换和二维主成分分析法(2DPCA)的人脸特征提取与识别算法。该方法首先对人脸图像进行分块小波变换,并对各分块的高、低频分量进行组合处理,然后对小波系数特征应用2DPCA方法进行变换并将分块特征进行融合得到人脸鉴别特征,最后在ORL人脸库上应用支持向量机(SVM)对该特征进行分类识别。试验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别性能,具有较短的识别时间和较高的识别准确率,优于传统的人脸识别方法。