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采用支持向量机(SVM)和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法进行人脸识别。首先对照片中的人脸进行定位,从定位区域提取人脸各个器官的独立基特征,然后使用支持向量机和隐马尔可夫混合模型对定位区域进行人脸识别。利用SVM和HMM结合的优点,取得较高的识别率。 相似文献
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为了获得具有较高识别率的算法,提出了一种将Fisher线性鉴别分析(Fisher Linear Discriminant Analysis)、复主分量分析(Principal Analysis in the Complex Space)与隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models)相结合进行人脸识别的方法。对于输入的不同光照、人脸表情和姿势的图像先进行归一化处理,然后将归一化后的图像转化成一维向量,再用FLDA方法提取每幅图像的特征,形成新的复向量空间;通过运用复主分量分析,来抽取人脸图像的有效鉴别特征;最后通过HMM对这些特征进行训练,得到一个优化的HMM并应用于识别。在ORL人脸数据库中进行实验,实验结果表明,该方法具有较高的识别率。 相似文献
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局部保持投影算法(locality preserving projections,LPP)作为降维算法,在机器学习和模式识别中有着广泛应用。在识别分类中,为了更好的利用类别信息,在保持样本点的局部特征外,有效地从高维数据中提取出低维的人脸图像信息并提高人脸图像的识别率和识别速度,使分类达到一定优化,基于LPP算法结合流形学习思想,通过构造一种吸引向量的方法提出一种改进的局部保持投影算法(reformation locality preserve projections ,RLPP)。将数据集利用极端学习机分类器进行分类后,在标准人脸数据库上的进行试验,实验结果证明,改进后算法的识别率优于LPP算法、局部保持平均邻域边际最大化算法和鲁棒线性降维算法,具有较强的泛化能力和较高的识别率。 相似文献
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在研究和分析各种人脸捡测与定位算法的基础上,并以计算简单、速度快、能精确地提取视频序列中的人脸为原则,提出了一种新的基于运动信息与边缘投影函数相结合的视频序列中的人脸检测与定位算法.该算法设计了双阈值Sobel算子进行边缘检测,该算子检测到的图像边缘清晰、细致、噪声少;提出了平方投影函数,该投影函数不但可区分均值相同的区域,而且可区分方差相同的区域.将边缘函数与投影函数结合起来设计的人脸检测与定位算法简单实用. 相似文献
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投影法是一种广泛应用的图像特征提取方法.在人脸检测中应用投影法,由于需要对图像每一窗口进行遍历及多尺度搜索,积分投影函数和方差投影函数的计算会十分耗时.混合投影函数作为积分投影函数和方差投影函数的加权和,运算量更大.提出广义行一列积分图,并应用它实现了一种快速投影算法.理论分析和基于投影的人脸检测实验表明,该算法可大大地提高投影函数的计算效率. 相似文献
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基于DCT系数的伪二维隐马尔可夫人脸模型(P2D HMM)由于更好的利用了人脸图像 的二维统计特性,所以与基于KLT系数的一维隐马尔可夫人脸模型相比,识别效果更好,但是结构复 杂、运算量大。一维隐马尔可夫模型(1D HMM)表现二维人脸存在不足,但训练识别比较简单。综合 考虑二者的优缺点,结合支持向量机(SVM)对静态数据识别效率明显的长处,建立了SVM和HMM 的混合人脸识别模型。采用独立分量分析(ICA)的方法提取人脸区域的特征,作为SVM的输入。在 ORL人脸库中,测试基于SVM/HMM的人脸识别方法,实验结果表明该方法在获得与P2D HMM相应 的识别率的前提下,结构简单,运算量小。 相似文献