基于局部融合特征与分层增量树的快速人脸识别算法

传统的人脸识别模型采用离线方式进行训练,同时由于人脸特征维数较高导致算法的实时性不足。文中分别从人脸特征与分类器两方面来构建快速的人脸识别算法。首先使用 SDM(Supervised Descent Method)算法进行人脸特征点定位,提取每个人脸特征点邻域内的局部(Multi Block-Center Symmetric Local Binary Patterns,MB-CSLBP)特征,并将所有的人脸特征点邻域特征以串联的方式构成局部融合特征,即所提出的局部融合MB-CSLBP特征LFP-MB-CSLBP(Local Fusion Feature of MB-CSLBP)。将以上特征送入分层增量树HI-tree(Hierarchical Incremental tree)中进行人脸识别模型的在线训练。分层增量树是使用分层聚类算法来实现增量式学习的,因此其能够以在线的方式对识别模型进行训练,具有较高的实时性与准确性。最后在3种不同的人脸库以及摄像头采集的人脸视频上对算法的识别率与实时性进行测试。实验结果表明,相比于当前其他算法,所提算法具有较高的人脸识别率与实时性。     

基于自适应判别局部块对齐的人脸识别

针对有监督学习下的人脸识别问题,提出自适应判别局部块对齐SALDA(Self adaptive Local Discriminative Alignment)算法用于提取人脸特征。SALDA算法利用各样本点所具有的独特的局部近邻点分布,通过同类近邻点自动构造各样本点的局部邻域;基于已构造的局部邻域,SALDA提出一个自适应局部判别分析模型,所得到的局部判别信息通过全局排列转化为统一的全局特征表示。SALDA算法具有自适应构造局部邻域和自适应局部判别分析两个特点。通过在人脸数据库上的仿真实验,证明了所提出的SALDA算法在人脸识别上的有效性。     

基于多种LBP特征集成学习的车标识别

针对车标图像的分类难问题，提出基于多种LBP特征集成学习的车标识别算法。利用车牌与车标的相对位置关系粗定位车标区域；根据车标背景纹理特征使用不同的算子进行边缘检测，进而实现背景消融，采用投影方法精确确定车标位置；将车标图像分块，应用CSLBP算子提取每个像素点邻域特征，将车标所有像素点邻域特征合成精细的纹理特征，运用LBP直方图算法提取车标区域的空间结构特征，再采用SVM和BP分别训练这两种特征，得到投票决策矩阵，利用加权求和的规则融合决策矩阵，构成最优集成分类器，输出车标类别。实验结果表明，该算法的识别率明显优于单一的特征和分类器。     

基于邻域参数动态变化的局部线性嵌入人脸识别

为了增强局部线性嵌入(LLE)算法对人脸识别中特征的分类性能,将最小生成树算法思想引入,提出一种邻域参数动态变化的新的局部线性嵌入算法.该算法采用单链聚类算法以及对其进一步优化自动确定数据点邻域,改善了一般局部线性嵌入算法固定邻域的不足,及其处理现实中大量非均匀源数据集失效问题的缺点.将改进后的算法结合支持向量机(SVM)分类器进行人脸识别,在ORL和YALE人脸数据库的平均识别率得到较高提升.仿真实验结果验证了该算法的有效性.     

统一化的LGBP特征及稀疏表示的人脸识别算法

为了克服非约束性(光照、遮挡、姿势等变化)条件下会大大降低人脸识别率的缺陷,提出一种基于Gabor相位和幅值信息的统一化局部二进制模式稀疏表示人脸识别算法.首先将人脸图像经过Gabor滤波器滤波得到Gabor相位和幅值图像,然后分块提取其统一化的局部二进制直方图,最后通过稀疏表示判断测试图像所属类.利用AR数据库进行实验的结果表明,与SRC、结合LBP和SRC特征的分割识别算法相比,该算法在非约束性条件下识别率最高.     

结合径向线的局部遮挡下的3维人脸识别

目的 3维人脸点云的局部遮挡是影响3维人脸识别精度的一个重要因素。为克服局部遮挡对3维人脸识别的影响,提出一种基于径向线和局部特征的3维人脸识别方法。方法 首先为了充分利用径向线的邻域信息,提出用一组局部特征来表示径向线;其次对于点云稀疏引起的采样点不均匀,提出将部分相邻局部区域合并以减小采样不均匀的影响;然后,利用径向线的邻域信息构造代价函数,进而构造相应径向线间的相似向量。最后,利用相似向量来进行径向线匹配,从而完成3维人脸识别。结果 在FRGC v2.0数据库上进行不同局部特征识别率的测试实验,选取的局部特征Rank-1识别率达到了95.2%,高于其他局部特征的识别率;在Bosphorus数据库上进行不同算法局部遮挡下的人脸识别实验,Rank-1识别率达到了最高的92.0%;进一步在Bosphorus数据库上进行不同算法的时间复杂度对比实验,耗费时间最短,为8.17 s。该算法在准确率和耗时方面均取得了最好的效果。结论 基于径向线和局部特征的3维人脸方法能有效提取径向线周围的局部信息;局部特征的代价函数生成的相似向量有效减小了局部遮挡带来的影响。实验结果表明本文算法具有较高的精度和较短的耗时,同时对人脸的局部遮挡具有一定的鲁棒性。该算法适用于局部遮挡下的3维人脸识别,但是对于鼻尖部分被遮挡的人脸,无法进行识别。     

核主成分分析与典型相关分析相融合的人脸识别

人脸识别具有小样本、高维等特性。典型相关分析算法(CCA)无法准确提取人脸识别特征,不能准确刻画人脸图像的局部变化,导致人脸识别率低。为提高人脸识别率,提出一种核主成分分析与典型相关分析相融合的人脸识别算法(KPCA-CCA)。首先将人脸图像划分多个子模块,然后提取局部特征,同时采用KPCA提取全局特征,并采用CCA将两种特征进行融合,降低特征向量的维数,最后采用子模式进行人脸识别,以投票方式确定人脸的类别。采用AR与Yale数据集对KPCA-CC性能进行测试,仿真结果表明,相对于对比模型,KPCA-CCA提高了人脸识别的识别率。     

基于奇异点邻域结构的三维人脸识别方法

提出一种新的基于奇异点邻域结构的三维人脸识别方法.首先,在人脸纹理图像上分割目标区域,划分特征子区域,提取二维奇异点和奇异点邻域结构;然后,在人脸空间几何信息上标记三维奇异点及其邻域结构,并以奇异点和奇异点邻域结构的三维信息表征人脸特征;最后,采用奇异点邻域结构最近点方法识别人脸身份信息.实验结果表明,所提出方法在三维人脸识别方面具有较高的识别准确率和较好的鲁棒性能.     

基于局部和全局特征的人脸识别方法

提出了一种将局部特征识别与全局特征识别相结合的人脸识别方法.该算法首先提取人脸的局部特征进行识别,然后提取未识别图像的全局特征进行识别.基于ORL人脸数据库的实验证明了该算法的识别性能要优于单一特征识别方法.     

纹理特征和两级分类器相结合的人脸识别

为了提高人脸识别率和识别效率,提出一种纹理特征和两级分类器相结合的人脸识别方法。采用灰度共生矩阵表示人脸图像的纹理特征,计算待识别人脸图像与模板间欧式距离,采用拒识阈值进行评判,如果人脸图像归属类别清楚,则采用欧式距离分类器进行识别,否则将待识人脸图像送入SVM分类器进行识别,采用ORL人脸数据库和Yale人脸数据库进行仿真实验。仿真结果表明,相对于单一人脸识别器,两级分类器不仅提高了人脸识别效率,而且提高了人脸识别率,具有更好的人脸识别性能。     

Feature representation for facial expression recognition based on FACS and LBP

In expression recognition, feature representation is critical for successful recognition since it contains distinctive information of expressions. In this paper, a new approach for representing facial expression features is proposed with its objective to describe features in an effective and efficient way in order to improve the recognition performance. The method combines the facial action coding system(FACS) and "uniform" local binary patterns(LBP) to represent facial expression features from coarse to fine. The facial feature regions are extracted by active shape models(ASM) based on FACS to obtain the gray-level texture. Then, LBP is used to represent expression features for enhancing the discriminant. A facial expression recognition system is developed based on this feature extraction method by using K nearest neighborhood(K-NN) classifier to recognize facial expressions. Finally, experiments are carried out to evaluate this feature extraction method. The significance of removing the unrelated facial regions and enhancing the discrimination ability of expression features in the recognition process is indicated by the results, in addition to its convenience.     

改进的HOG和Gabor,LBP性能比较

为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达,提出一种改进的梯度方向直方图(HOG)人脸识别方法.首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取HOG特征;然后将所有网格HOG特征向量进行组合,实现整个人脸特征表达;最后采用最近邻分类器进行识别.另外,比较了该方法与Gabor小波和局部二值模式(LBP)2种著名的人脸局部特征表示方法的优劣.实验结果表明,在调优的HOG参数下,在具有光照和时间环境等复杂变化的FERET人脸库中,较少维数的HOG特征比LBP特征有更好的表现,而且HOG特征提取时间和特征向量维数比Gabor小波方法更具有优势.     

LBP 直方图与PCA 的欧式距离的人脸识别

基于LBP算子具有旋转不变性和灰度不变性等显著特点,本文通过LBP算子的特征提取,将人脸分成子区域,然后通过连接这些子区域的LBP直方图生成人脸特征向量,由于生成的特征向量的维数过高,通过PCA算法降维压缩,最后用欧式距离分类器完成测试样本和训练样本的人脸识别,通过实验比较得出很好的人脸识别效果,此人脸识别算法过程用于火车站等各种公共场合有很好的应用效果。     

LBP特征和改进Fisher准则的人脸识别

为了进一步提高人脸识别系统的性能,在LDRC算法的基础上进行改进,并将改进LDRC算法的准则函数应用到Fisher分类器中,提出了一种新的基于LBP特征和改进Fisher准则的人脸识别算法。该算法提取每幅人脸图像的标准LBP直方图特征：把提取到的LBP特征输入到改进后的Fisher分类器中,得到最佳投影矩阵和投票结果矩阵;求解出投票结果矩阵的最大值所对应的类别号,将其作为最终的识别结果;分别在FERET和AR人脸库中进行实验检测,结果表明与传统的特征提取方法相比,给出的方案可以使人脸识别率得到显著提高。     

特征点LBP信息在表情识别中的应用

提出一种基于特征点LBP信息的表情识别方法。在分析了表情识别中的LBP特征之后,选择含有丰富表情信息的上半脸眼部周围和下半脸嘴部周围的特征点,计算每个特征点邻域的LBP信息作为表情特征进行表情识别。实验表明,基于特征点LBP信息的方法不需要对人脸进行预配准,较传统的LBP特征更有利于表情识别的实现。     

基于分块CBP特征和稀疏表示的三维人脸表情识别

在三维人脸表情识别中,基于局部二值模式（LBP）算子算法与传统的特征提取算法相比具有特征提取准确、精细、光照不变性等优点,但也有直方图维数高、判别能力差、冗余信息大的缺点.本文提出一种通过对整幅图像进行多尺度分块提取CBP特征的CBP算法,能够更有效的提取分类特征.再结合使用稀疏表达分类器实现对特征进行分类和识别.经实验结果表明,与传统LBP算法和SVM分类识别算法对比,文中算法用于人脸表情的识别的识别率得到大幅度提高.     

基于全局与局部特征融合的人脸识别方法

针对现有预处理算法存在的缺陷及单一人脸特征在识别中的局限性,本文在基于双眼独立动态阈值的人脸预处理方法的基础上,研究全局特征PCA、2DPCA与局部特征LBP、Gabor,分析对比这几种特征的识别效果及适用情况;根据对这几种特征的研究分析,采用特征融合的方式对PCA和LBP特征进行融合;实验结果验证了在ORL库和ESSEX库上采用决策级融合的识别率优于特征级融合及单一特征的识别率。      

基于二维MB-LBP特征的人脸识别

提出了一种基于二维多尺度局部二进制模式的人脸识别方法,对一幅人脸图像进行分块,对每一块的图像进行MB-LBP（Multi-scale Block Local Binary Patterns）算子运算,将MB-LBP与灰度共现矩阵结合起来得到了可以更好地描述局部纹理空间结构的二维MB-LBP特征,将各子块的二维MB-LBP特征进行连接形成人脸特征。该算法在ORL和CMU-PIE人脸数据库上进行测试,选择了支持向量机（SVM）作为分类器,并与传统的基于一维LBP特征进行比较,结果表明提出的算法在人脸识别问题上的有效性和优越性。     

基于纹理特征融合的人脸表情识别

局部二值模式(LBP)和韦伯局部描述算子(WLD)是两种图像的纹理描述算子,在图像的特征提取方面有较强的能力。为了更加准确地对人脸表情进行识别与分类,针对LBP在特征提取的过程中只考虑了中心像素点与周围的其他像素点的灰度值之差,WLD仅考虑中心像素点与周围像素点灰度值之间的激励强度与梯度方向关系的问题,提出一种新的特征提取算法—局部二值韦伯模式(LBWP)。首先对图像进行预处理,检验人脸和裁剪有效的表情区域,接着对图像进行LBWP特征提取,在特征提取之后采用SVM的分类器对表情进行识别和分类。该算法在CK+数据集和JAFFE数据集上进行实验仿真,识别率分别达到了97.14%和95.77%。实验结果验证了LBWP算法在表情识别方面的有效性,且丰富了人脸图像特征提取方法。