基于小波变换的人脸检测

提出了一种基于二维离散小波变换的人脸检测算法。该算法采用Haar小波计算小波脸,导出了提取人脸特征向量的相应公式,利用感知准则训练线性分类器进行分类判决。在4个不同的人脸数据集上与特征脸方法进行了比较。结果表明,该算法的计算效率和检测精度均优于特征脸方法。     

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Haar特征级联强分类器和肤色模型的人脸检测

提出了基于Haar特征级联强分类器和肤色模型校验的快速人脸检测算法。利用基于人脸Haar特 征的级联强分类器快速检测人脸,得到待判人脸区域,其中可能含有非人脸误检区域;利用肤色聚类模型对待判人 脸区域进行筛选,过滤误检的非人脸区域。实验结果表明,该算法误检率低,检测速度快,在实际应用中有一定的价 值。     

遗传算法与ICA相结合的多姿态人脸识别算法

为了解决多姿态人脸识别问题,提出了基于独立成分分析（ICA）进行正面人脸合成的新方法。首先利用ICA提取不同姿态人脸的特征子空间,然后利用遗传算法（GA）优化不同姿态的特征子空间,最后利用通过训练得到的姿态转换矩阵得到代表待合成的正面人脸特征系数,并直接进行分类比较。通过实验,验证了新方法对人脸识别率有较大的提高,并进一步简化了识别过程。     

基于新Haar-like特征的Adaboost人脸检测算法

为解决基于Haar-like特征的Adaboost人脸检测方法存在的特征计算复杂度较高的问题,提出两组Haar-like特征扩展集;利用积分图给出特征组的计算方法;采用Adaboost算法在正脸和侧脸样本库分别训练出正脸和侧脸级联分类器,并将其组成双通道分类器。在开源视觉库OpenCV上的实验结果表明,本方法具有较少的弱分类器数,检测效率高、计算速度快,对于多角度人脸检测具有较好的鲁棒性。     

应用PCA理论进行多人脸姿态估计的方法

多人脸姿态估计是多姿态人脸识别的关键问题,至今尚未很好地解决。本文提出了一种基于PCA(Principal Component Analysis)算法的多人脸姿态估计方法,以获得人脸姿态与人脸图像在特征空间投影间的对应关系。算法首先利用PCA理论构建训练样本集的姿态子空间与特征向量,然后利用欧氏投影距离进行姿态估计,最后对方差贡献率与姿态估计准确率间的关系进行了研究。为了验证算法的有效性,利用23类姿态,共690个样本进行了实验,实验结果表明,该方法的姿态估计准确率为84%。说明将该方法应用与多姿态人脸估计是有效的,可行的。     

Deep linear discriminant analysis for two-stage brain-controlled character spelling decoding

In order to make full use of visual and auditory perception channels and realize efficient brain-controlled character spelling, a two-level spelling paradigm based on the region is proposed. In the first level of the paradigm, the target region is selected based on the motion-onset visual evoked potential, and the code division multiple access method is introduced to improve the selection rate. In the second level, the target character is encoded based on the hybrid motion-onset visually evoked potential and auditory P300 to make full use of the visual and auditory hybrid effect to improve the accuracy of target character selection. In order to decode the collected EEG signals effectively, a classification recognition algorithm for EEG signals combined with a deep linear discriminant analysis is proposed. Experimental results show that the average classification accuracy of the deep linear discriminant analysis algorithm in the classification recognition of two-level EEG signals is 61.7% and 74%, respectively, which is obviously higher than that of the traditional method and the two convolutional neural network methods. Therefore, the algorithm can effectively improve the decoding performance of the two-level brain computer interface induced by the audio-visual hybrid.     

基于主元分析和神经网络的人脸识别方法

人脸自动识别是模式识别领域中一项具有广阔应用前景和实际应用价值的热门课题 .文中提出了一种主元分析和神经网络相结合的方法进行人脸识别 .我们先对图像进行归一化处理 ,采用主元分析法对图像的主特征分量进行提取 ,然后以一个径向基函数神经网络作为分类器 ,进行人脸识别 .实验结果表明 ,这种方法在采用多样本训练后 ,具有较高的识别率 .     

一种特定条件下的人脸识别系统

人脸识别是模式识别领域中的一个困难而又具有实际应用价值和广阔应用前景的研究课题,文中用投影法分割人脸图像,采用自适应多主元提取算法提取人脸的主要分量特征,设计了一个组合分类器进行人脸的识别,实验结果表明本文所采用的识别算法在特定的部门或场合,对少数人员（目标）身份的准确识别非常有效。     

局部切空间排列算法及其在人脸识别中的应用

目的探索基于流形学习的人脸识别方法,将流形学习中的局部切空间排列算法（LT-SA）应用于人脸识别.方法利用样本点领域的切空间表示局部的几何性质,将局部切空间排列起来构造流形的全局坐标;用高斯核近似映射关系;在降维空间中用线性判别分析技术（LDA）提取特征;使用最近邻分类器进行分类识别;在Yale和CMU PIE人脸数据库上进行仿真实验.结果实验表明在Yale数据库上LTSA＋LDA算法比已有LLE＋LDA方法、LLTSA方法平均识别率分别高7.22%、19.11%;在CMU PIE数据库上分别高3.71%、29.56%.结论笔者提出的LTSA＋LDA算法能较为有效地将局部切空间排列算法应用于人脸识别,显著提高了识别率.     

一种改进的基于小波变换的人脸光照归一化方法

针对光照对人脸识别影响的问题,提出了一种改进的基于对数域多级小波分解的光照归一化方法。首先将手工裁剪后的人脸图片进行对数变换,然后将对数域图像进行多级小波分解,将低频系数置零,并将多个尺度上的高频系数分别乘以不同的高频增益,突出光照不变性分量。采用经典的PCA人脸识别算法,在耶鲁B与CMU PIE人脸数据库的实验结果表明,本文方法能有效地消除光照对人脸识别的影响,并有效提高识别率。     

基于DCT和KDA的人脸特征提取新方法

提出了一种新的人脸特征提取方法,该方法采用DCT对人脸图像进行降维和去噪,并通过KDA提取人脸特征。基于该特征,采用NN分类器,对ORL人脸库进行分类识别,仅用28个特征平均识别率就达到97.3%,"留一法"识别率为99.5%。仿真结果表明:该方法有效地滤除了人脸图像中的高频干扰信息,明显增强了特征的辨别能力,同时显著地降低了特征维数和计算复杂度。     

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。     

基于加权小波变换和2D-PCA的人脸识别改进算法

基于小波变换的人脸识别方法通常将图像变换成低频和高频信息,传统的人脸识别算法大多数都是基于小波变换后的低频信息,没有充分利用高频信息,造成了高频信息中对识别有利信息的丢失. 本文提出了一种基于加权小波变换和2D-PCA的人脸识别改进算法. 首先基于二维离散小波(2D-DWT)对图像进行二层小波变换,将所得的低频信息和水平、垂直和对角高频信息进行加权融合. 在此基础上,采用二维主成分分析(2D-PCA)方法进行特征提取; 最后采用最近邻分类器进行分类识别. 基于ORL标准人脸数据库的实验结果表明,本文提出的方法比传统的2D-PCD识别算法和2D-DWT+2D-PCA识别算法有更好的识别效果,且人脸受光照等因素的影响表现出良好的鲁棒性.     

基于压缩感知和图像分块的遮挡人脸识别

针对基于压缩感知的SRC算法对遮挡人脸识别效果不够理想的问题, 提出一种先将图像分块再进行识别的方法。将遮挡分散在尽可能少的分块中以降低遮挡对人脸识别的不利影响, 从而提高识别率。在AR人脸数据库上的实验结果表明, 使用该方法的遮挡人脸识别率可超过80%, 显著高于基本SRC算法40%~50%的识别率。       

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.     

人脸识别的智能门禁控制系统

为了快速有效地验证身份,控制大门的开关,以人脸作为判决因子,判断来访者的合法性,以此来控制门的开关．当红外传感器探测到有人来访时,触发系统抓拍来者的人脸图像,利用OpenCV的人脸检测分类器,快速地进行人脸定位,采用改进的主成分分析算法,实现人脸的识别,与库中存放的合法进入者人脸进行比对;对于允许进入的来访者,控制打开大门,对于不能进入的来访者,系统发出语音提示．经过实验,验证了系统方案的可行性,实现了以人脸为身份识别的智能门控．系统工作稳定,在3s之内完成工作,识别率达85%．     

基于GA的负相关剪切集成不平衡行为分类研究

基于传感器的人类活动识别(HAR)在健康医疗领域具有重要的研究价值及研究意义。以往的关于传感器人类活动分类识别算法的研究,并没有考虑不同类别行为数据间的不平衡性。为了解决不同行为类别数据间的不平衡性影响算法精确度的问题,此算法采用下采样方法从大类和小类数据集中随机抽取选出若干组数量上相等的两种数据的集合,将多个不平衡数据变成平衡数据。其次,多个平衡数据集上训练多个弱分类器。然后,此算法以弱分类器的负相关和预测精度为代价函数,使用遗传算法挑选出能够使代价函数值最高的弱分类器来构成集成分类器。使集成算法内的弱学习器具有较高预测精度和多样性。最后,此算法使用挑选出的弱学习器构成集成学习器对人的行为进行集成分类。此算法在已有的行为数据集上进行了仿真实验研究,实验结果证明本文提出的基于遗传的负相关剪切集成不平衡行为识别算法相对于传统算法能够有效提高不平衡行为识别的正确率。     

MIMO系统中树搜索检测的排序算法

提出了树搜索算法中基于对数似然比信息的排序算法,给出了使用对数似然比信息排序的一般公式。在未编码情况下给出使用线性检测器近似的对数似然比信息排序方法,在迭代检测解码情况下给出使用解码器反馈的比特后验信息进行对数似然比排序的方法。使用对数似然比信息的排序算法不但用到了信道信息,还利用了每帧中的接收信号矢量和先验信息,使各层信号能按照后验概率的大小进行检测。仿真结果表明,该算法在未编码情况下能显著提高系统性能,在编码情况下能加快整个系统的收敛速度。     

整数矩阵变换的选择集成及对雷达目标的识别

为了改善单个分类器对雷达目标的识别性能,分别从差异性和准确率两个因素出发,提出了一种通过变换分类器选择集成对雷达目标识别的算法.首先,为了增加集成个体差异性,将个体分类器的预测标记作为变换的原始目标,将正确标记引入来代替变换中的目标均值,以此构造一个整数矩阵.通过将个体分类器的预测标记投影到经过正确标记的直线上,从而获得一组新的预测标记.然后,根据准确率和RPFmeasure这两种衡量分类器性能的准则,选择一些性能提高了的个体进行集成,以此保证个体分类器的准确率.最后,通过结合被选择的个体预测标记来改善对雷达目标的识别性能.对于UCI机器学习资源库中数据集和雷达一维距离像的实验结果表明,该算法能有效平衡个体差异性和个体准确率两个因素,并且相比单个分类器和其他集成方法,该方法提高了对雷达目标的识别准确率.