基于二维线性判别分析的彩色人脸识别

为了提高人脸识别的准确率,提出了一种基于二维线性判别分析的彩色人脸识别算法,直接对彩色人脸图像不同通道的颜色信息进行编码,采用矩阵表示模型描述人脸对象;融合人脸的类别特征,采用二维线性判别分析的算法提取彩色人脸的分类特征;根据投影后的特征矩阵,采用最近邻分类的算法进行人脸识别.利用CVL和CMU PIE彩色人脸数据库进行实验.结果表明,本文提出的彩色人脸识别算法能有效地提高人脸识别的准确率,明显优于对比的算法.     

基于二维、三维信息融合的人脸识别

为解决光照、姿态等因素发生变化时二维人脸识别算法识别率骤然下降的问题,提出了基于二维、三维信息融合的人脸识别方法.与其他算法不同,该算法输入为一幅二维灰度图像,通过重建相应的三维模型提供三维信息.对于二维图像,选择局部二值模式(LBP)特征进行人脸表示.对于三维模型,定义了54个特征点,将鼻尖点与特征点之间的测地线距离作为三维特征.对2种特征识别结果采用加权融合的方式,权值的确定依据Fisher判别准则.通过CAS-PEAL-R1人脸库对提出的算法进行了测试,并与其他方法进行了比较.     

基于四元数矩阵表示的彩色人脸图像LDA方法

为了缓解线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)方法在小样本情况下出现的矩阵奇异性问题,针对彩色人脸图像,利用其四元数矩阵表示模式,在人脸识别中引入基于四元数表示的二维LDA、双向LDA方法.这些方法充分利用了彩色图像的空间分布信息,通过在行、列方向降维提取图像的2DLDA、BDLDA特征,缓解了类内散度矩阵的奇异性问题.在FERET彩色人脸数据库及AR彩色人脸数据库上的大量实验证明,本文方法与基于四元数矩阵表示的2DPCA、BDPCA算法相比,识别性能均有提高.     

基于改进的核判别分析的人脸识别算法研究

由于目前面临光照、表情、姿态等影响,人脸识别是计算机视觉领域中的一个难题.由于人脸图像蕴含着丰富的纹理信息,充分利用纹理特征也是提高人脸识别算法的有效方法.利用图像处理中信号处理和学习两种方法的优势,提出了基于Gabor小波和KDCV相结合的图像特征提取算法.首先利用小波分析提取人脸图像的纹理特征,然后用改进的核判别分析方法对提取的纹理特征进行降维,用降维后的数据作为人脸识别的特征.通过仿真实验表明,改进的核判别分析算法可有效提高人脸识别正确率,提高算法的实际应用性.     

基于Kernel PCA的人脸识别算法的探讨

扼要阐明抽取二维人脸图像特征方法并进行人脸识别,结合实验结果进行分析比较主元分析和核主元分析方法的优缺点,得出核主元分析方法在人脸识别算法中误识率低,解决了维数和小样本问题,能准确快速识别人脸的结论.     

基于拉普拉斯金字塔降维的人脸识别算法

针对传统的基于PCA(Principal Component Analysis)和BP(Back Propagation)神经网络的人脸识别算法运算维数高、容易出现震荡而导致识别率低等问题,提出了一种基于拉普拉斯金字塔降维的人脸识别算法,该算法首先通过对人脸图像进行拉普拉斯金字塔降维处理,在降维的同时保持了人脸图像的细节,然后用PCA进行特征提取,最后通过BP神经网络分类器进行人脸识别.利用ORL人脸图像数据库进行仿真实验,结果表明,该算法识别率较高.     

基于稀疏表示的图嵌入降维算法在人脸识别中的应用研究

随着社会的发展,公共安全对于人们来说显得愈发重要,如何快速准确的识别生物特征则是重中之重。在应用人脸识别时,通常会因为光照以及人脸的遮挡等客观因素,使得在人脸识别时的准确度降低,进而使得人脸的识别率不高。根据人脸识别过程中的技术需要,使用小波变换和数据降维算法对人脸图像降维变换处理,可以有效的提高人脸识别率。首先通过稀疏表示方法及其构图以及基于图嵌入的降维模型的研究;其中稀疏表示主要对其概念、字典构建以及构图进行研究,然后为了验证改进算法的有效性,在ORL库上进行了一系列的Matlab仿真实验,对提出的方法与其它方法进行对比,从而可以证明提出的基于稀疏表示的图嵌入降维算法在人脸识别中具有比较好的应用效果。     

线性判别分析特征提取稀疏表示人脸识别方法

针对稀疏表示分类(SRC)算法采取随机脸法提取的数据特征判别力较弱问题,提出一种线性判别分析特征提取稀疏表示人脸识别方法.该方法首先采用线性判别分析算法求解最优判别投影子空间,然后把训练样本投影到该子空间以提取相应的数据特征,并用训练样本的数据特征做字典来表示测试样本数据特征.更进一步来说就是,通过提取出测试样本稀疏特征的向量,和测试样本的数据特征进行比对找出其联系和差别并表示出比对后的残差.最后根据构造的残差找出样本的类别来实现其识别目的.通过在Extend Yale B和CMU PIE人脸数据库上一系列的测试,证明该方法具有很好的识别效果.     

基于线性判别分析的加权零空间算法及在人脸识别中的应用

线性判别分析(LDA)用于人脸识别时,存在因训练样本不足引起类内散布矩阵奇异的小样本问题.基于LDA的传统零空间方法首先去掉总体散布矩阵的零空间进行降维,可以避免小样本问题.提出了一种加权零空间特征提取方法,并对加权系数进行了讨论.在人脸数据库上的实验结果验证了其有效性.     

基于局部保持投影的统计不相关复合信息投影

为解决在人脸识别领域的特征提取问题,提出了一种基于局部保持投影(Locality Pre-serving Projections,LPP)的统计不相关复合信息投影(UMIP).该方法是基于线性投影的子空间方法,将原始人脸图像看作是一个矩阵,通过相应的代数方法,抽取得到保持原始样本分布信息的低维子空间信息.在UMIST和Yale标准人脸图像库上的实验结果表明,UMIP算法提高了识别率.     

Individuation of general human face neutral and expressional models

0INTRDUCTIONDifferentfacessharet\ithcomi11onfacialf相似文献   

基于图像差值的人脸识别法研究

针对表情正常的正面人脸图像，提出了一种基于图像差值的识别算法。这种算法属于几何特征识别法，其优势在于不需要提取高维的人脸特征向量，计算相对简单。经测试表明，该算法具有较好的识别效果。     

基于二维Gabor小波和支持向量机的人脸识别

针对人脸识别中的高维、小样本问题,提出了一种基于二维Gabor小波和支持向量机的人脸识别方法。首先对人脸图像进行多分辨率的Gabor滤波,对得到的人脸Gabor特征向量空间进行均匀下采样来降低特征空间维数,然后用主成分分析方法来进一步降低人脸Gabor特征向量空间的维数。接着把得到的人脸Gabor特征向量作为支持向量机的输入进行训练获得人脸分类器。通过对ORL和Yale两个人脸库的试验,表明该方法具有识别率高和鲁棒性强的特点。     

基于Gabor滤波器和改进BP神经网络的人脸检测方法

提出一种基于Gabor滤波器和改进BP神经网络的人脸检测方法.该方法首先利用Gabor滤波器空间位置与方向选择特性,采用8种方向Gabor滤波器提取人脸样本图像特征;然后把基于Gabor滤波器的特征向量作为人脸/非人脸分类器输入,并用PCA方法对特征向量降维;最后利用已降维的特征训练改进的BP神经网络.仿真实验表明,该方法比单一使用Gabor滤波器和单一使用BP神经网络检测率高.     

基于多群体遗传算法的人脸表情识别

人脸表情识别是目前比较活跃的研究课题。该文提出一种采用多群体遗传算法进化的支持向量机对人脸表情进行分类的新型算法。先提取人脸表情特征,然后采用多群体遗传算法自动选择最优的支持向量机核函数,最后用支持向量机的方法进行分类．在日本JAFFE人脸表情库上进行了仿真实验,并与其他方法进行了比较,该文提出的方法获得了更好的识别效果。     

基于高斯肤色模型和图像分割的人脸检测

提出了一种基于HSV、YCgCr颜色空间和图像区域分割的人脸检测方法.首先,将规范化的rgb肤色转化到HSV、YCgCr颜色空间,对向量（H,Cg,Cr）T进行统计,得到肤色的三维高斯概率模型.然后,根据该模型计算待检图像的肤色相似概率,采用最大类间方差的方法计算二值化阈值,根据阈值将相似度图像二值化.为了抵消人脸区域亮度变化和阴影的影响,以二值图像为模板,在原待检图像的饱和图中根据3像素×3像素区域的平均R、G值进行图像区域分割.在分割得到的区域中,根据人脸特征检测出图像中的人脸.实验表明,提出的方法能在复杂背景的情况下检测出人脸图像.     

一种实时人脸跟踪方法

研究了一种实时人脸跟踪方法。针对运动过程中人脸大小、形状都会发生变化的特点,采用直方图非参数密度估计作为人脸模板及人脸候选区域的模式特征,并通过Bhattacharyya系数度量其相似度。在人脸跟踪过程中以均值偏移为核心算法,通过均值偏移矢量的迭代,在局部得到最匹配人脸。最后给出实验结果,验证了跟踪方法具有很好的实时性,并对人脸姿态变化、旋转及被短时遮挡具有较好的鲁棒性。     

基于主元分析和BP神经网络的人脸识别研究

该文提出了一种主元分析和BP神经网络相结合的人脸识别方法。其中主元分析方法用于提取人脸图像的特征，而BP神经网络用于对提取的人脸特征进行识别。实验结果表明，在进行人脸识别时，该文提出的主元分析和BP神经网络相结合的方法同传统的主元分析方法相比取得了良好的效果。此方法具有较高的识别率、较强的自适应性以及对噪声的鲁棒性。     

Radial-curve-based facial expression recognition

A fully automatic facial-expression recognition (FER) system on 3D expression mesh models was proposed. The system didn't need human interaction from the feature extraction stage till the facial expression classification stage. The features extracted from a 3D expression mesh model were a bunch of radial facial curves to represent the spatial deformation of the geometry features on human face. Each facial curve was a surface line on the 3D face mesh model, begun from the nose tip and ended at the boundary of the previously trimmed 3D face points cloud. Then Euclid distance was employed to calculate the difference between facial curves extracted from the neutral face and each face with different expressions of one person as feature. By employing support vector machine (SVM) as classifier, the experimental results on the well-known 3D-BUFE dataset indicate that the proposed system could better classify the six prototypical facial expressions than state-of-art algorithms.     

一种基于指纹人脸的多生物特征身份认证方法

本文分别介绍了一种基于指纹人脸识别的多生物特征身份认证方法,并针对传统的指纹人脸方法提出相应的改进算法。对指纹识别,本文提出采用局部归一化方法结合Gaussian滤波器来计算指纹方向,再对局部脊线补偿法（Loca lRidge Compensation）进行快速运算,能够更加快速准确地进行指纹识别。人脸识别通过定位人脸位置并且进一步提取人脸特征来进行匹配,使用LBP（Local binary patterns）算子对人脸样本进行局部特征提取,对LBP处理后的人脸图像使用主成分分析（PCA）进行降维,并采取了极限学习机（Extreme learning machine,ELM）分类器进行匹配,将指纹、人脸的识别结果在决策层进行融合,最后做出判断,从而得到准确稳定的身份认证系统。