一种基于2DLPP和2DLDA的人脸识别方法研究

局部保持投影（locality preserving projection,LPP）和线性鉴别分析（linear discrimin antanalysis,LDA）是两种有效的一维特征提取方法,广泛应用于人脸识别领域。但采用一维特征提取方法时会存在列向量化时样本的结构信息被破坏和样本在提取特征时必须对协方差矩阵进行特征分解,对于高维小样本的问题很容易出现协方差矩阵奇异的问题。文中提出将二维局部保持投影（2DLPP）和二维线性鉴别分析（2DLDA）这两种方法在特征层进行融合并应用在人脸识别。基于人脸库AR上的实验表明,该方法比传统的IJPP和LDA识别性能更高,因此可作为一种新的人脸识别方法。     

基于卷积特征和贝叶斯分类器的人脸识别

为解决传统人脸识别算法特征提取困难的问题,提出了基于卷积特征和贝叶斯分类器的人脸识别方法,利用卷积神经网络提取人脸特征,通过主成分分析法对特征降维,最后利用贝叶斯分类器进行判别分类,在ORL（olivetti research laboratory）人脸库上进行实验,获得了99.00%的识别准确率。实验结果表明,卷积神经网络提取的人脸图像特征具有很强的辨识度,与PCA（principal component analysis）和贝叶斯分类器结合之后可有效提高人脸识别的准确率。     

全局和局部特征相融合的人脸识别算法

为了进一步提高特征提取效率和人脸识别正确率,提出一种融合全局和局部特征的人脸识别算法。引入局部散度矩阵和全局散度矩阵,两者分别表征样本的全局特征和局部特征;基于同类样本尽可能的紧密而异类样本尽可能远离的事实,构造最优化问题,采用支持向量机建立人脸分类器,并通过仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,该算法不仅提高了人脸识别正确率,而且提高了人脸识别效率。     

通过创建虚拟样本的小样本人脸识别统计学习方法

研究了人脸识别方法．在传统的“特征脸”方法基础上，提出了一种基于贝叶斯方法的小样本人脸识别方法，该方法对于经过预处理的标准人脸图像，通过原型脸创建虚拟样本，扩充样本数量，然后用PCA降维并提取人脸图像的特征．对提取的特征用BEM算法学习该类样本的概率密度分布参数，构建贝叶斯混合网络分类器．该方法可以有效地解决统计学习方法中样本数量不足问题，提高小样本人脸识别方法的识别率，同样可以运用于模式识别中其它对象识别．实验表明，该方法能提高小样本人脸识别率，有实际应用价值。     

基于三维数据与MMSV特征的二维人脸识别*

针对二维人脸识别对姿态与光照变化较为敏感的问题,提出了一种基于三维数据与混合多尺度奇异值特征MMSV(mixture of multi-scale singular value,MMSV)的二维人脸识别方法。在训练阶段,利用三维人脸数据与光照模型获取大量具有不同姿态和光照条件的二维虚拟图像,为构造完备的特征模板奠定基础;同时,通过子集划分有效地缓解了人脸特征提取过程中的非线性问题;最后对人脸图像进行MMSV特征提取,从而对人脸的全局与局部特征进行融合。在识别阶段,通过计算MMSV特征子空间距离完成分类识别。实验证明,提取到的MMSV特征包含有更多的鉴别信息,对姿态和光照变化具有理想的鲁棒性。该方法在WHU-3D数据库上取得了约98.4%的识别率。     

核协同表示在人脸识别的遮挡问题中的应用

人脸识别算法是一个特征提取和分类器设计的过程。针对人脸识别中的遮挡问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)和协同表示(CRC)相结合的人脸识别算法。提取特征时,利用KPCA提取人脸图像中利于判决的非线性结构特征,使得样本在保留了最有效判别信息的同时降低了特征维数。设计分类器时,考虑到样本之间的协同性,采用综合考虑样本之间信息的协同表示分类器进行分类识别。实验结果证明,该算法获得了很好的识别效果,效率也得到了提高。     

核协同表示在人脸识别的遮挡问题中的应用

人脸识别算法是一个特征提取和分类器设计的过程.针对人脸识别中的遮挡问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)和协同表示(CRC)相结合的人脸识别算法.提取特征时,利用KPCA提取人脸图像中利于判决的非线性结构特征,使得样本在保留了最有效判别信息的同时降低了特征维数.设计分类器时,考虑到样本之间的协同性,采用综合考虑样本之间信息的协同表示分类器进行分类识别.实验结果证明,该算法获得了很好的识别效果,效率也得到了提高.     

一种基于图的人脸特征提取方法

当前主流特征提取方法主要从全局特征或局部特征出发实现降维。为了能充分反映样本的全局特征和局部特征,提出基于图的人脸特征提取方法。该方法首先通过对训练样本进行学习得到最佳投影方向,该方向保证投影后的样本类内紧密而类间松散;然后将测试样本映射到最佳投影方向上并利用最近邻分类器进行样本类属判定。标准人脸库上的比较实验结果证明了所提方法的有效性。     

基于少量特征点的多模态人脸识别

针对二维人脸识别对姿态和光照变化较为敏感的问题,提出了一种基于少量特征点的多模态人脸识别方法。在训练阶段,对三维人脸数据进行二次处理和数据挖掘,为建立完备的特征模板奠定了基础;提出了一种简洁高效的样本聚类方法,克服了特征提取过程中的非线性问题;通过局部特征分析(Local Feature Analysis,LFA)实现了特征点"局部"与"全局"信息的融合。实验证明该方法在具有较高执行效率的同时,对人脸图像的姿态和光照变化具有理想的鲁棒性,在WHU-3D小规模人脸数据库上取得了98.06%的识别率。     

基于分块KPCA集成的人脸民族特征提取研究

为了实现人脸图像民族特征提取,提出了一种分块集成KPCA的特征提取方法。考虑到利用全局特征与局部特征的互补性能够更好地反映信息的本质,先以KPCA提取整体图像特征,然后使用KPCA对各个分块进行局部特征提取,再组合为民族特征,最后使用设计的Boosting-RBF分类器进行民族分类识别。实验以构建的少数民族人脸样本库为研究对象,对维吾尔族、柯尔克孜族、蒙古族、塔吉克族的人脸图像进行民族特征提取。实验结果表明:提取的人脸民族特征,可以对人脸图像进行较准确的民族分类识别。     

一种DCT和ELBP融合的人脸特征提取方法

仅使用单一算法提取人脸图像的特征不足以捕捉人脸多方面的信息,为了更好地获取人脸面部特征,针对离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）只能提取人脸面部图像的频域特征,而未考虑近邻像素之间的关系、不能提取纹理特质信息等问题进行了研究,提出一种融合DCT特征和伸长的局部二值模式（Elongated Local Binary Pattern,ELBP）的特征提取方法。该方法首先考虑将人脸图像经DCT变换后的少量低频系数作为人脸的频域特征,然后对人脸图像中贡献相对较大的眼部和嘴部区域进行ELBP特征提取,将该ELBP特征作为人脸的空域特征,并采用PCA方法对所提取的空频域特征进行有效融合,得到更有效的人脸特征,最后用最近邻分类器进行识别。在ORL人脸库和Yale人脸库上的实验结果表明：所提方法比单独采用DCT、ELBP方法或采用DCT和LBP相结合的方法提取的特征更有利于识别,提高了识别的准确性。     

大间距无监督正交特征提取算法

以主成分分析和局部保持投影为理论基础,提出了一种同时考虑数据样本的全局和局部特性的大间距无监督正交特征提取算法,算法的目标函数采用大间距准则,避免了由于矩阵求逆带来的小样本问题,同时为了进一步增强算法的识别性能,对所求取的投影矩阵进行了正交化约束,最后人脸库上的实验结果表明所提方法的有效性.     

子模式典型相关分析及其在人脸识别中的应用

传统的典型相关分析 (CCA) 是有效的特征提取方法之一, 已广泛应用于包括人脸识别在内的模式识别的许多领域. 但在人脸识别为代表的高维小样本问题上该方法存在如下不足: 1) 人脸识别的小样本特性使 CCA 两组特征矢量构成的总体协方差矩阵奇异, 难以直接应用; 2) 作为一种全局线性投影方法, 不足以很好地描述非线性的人脸识别问题; 3) 缺乏对局部变化的识别鲁棒性. 本文受已提出的子模式主分量分析 (SpPCA) 的启发, 提出了子模式典型相关分析 (SpCCA). 该方法将局部与全局特征矢量之间的相关性特征作为有效的判别信息, 既达到了融合局部与全局信息的目的, 又消除了特征之间的信息冗余. 通过子模式的划分, SpCCA 避免了小样本问题, 更好地描述了非线性的人脸识别问题; 并通过投票方式融合结果, 增强了对局部变化的鲁棒性. 在 AR 与 Yale 两个人脸数据集上的实验证实了该方法比对比方法不仅有更优的识别性能, 而且更加稳定和鲁棒.     

基于局部均值的广义散度差无监督鉴别分析

为了将局部信息有效地运用到特征抽取并提高算法的鲁棒性,同时考虑到在人脸识别应用中出现的高维小样本问题,提出了一种基于局部均值的广义散度差无监督鉴别分析。该方法利用样本的非局部均值散度与倍的局部均值散度之差作为鉴别函数,不仅保留了样本分布的局部信息,而且避免了局部均值散度可能奇异的问题,并给出了算法的识别率随模型参数变化的曲线。YALE和FERET人脸数据库上的实验结果表明了该方法的有效性。     

基于局部邻域多流形度量的人脸识别

针对人脸识别中特征的提取,提出了一种基于局部邻域多流形度量的人脸识别方法。针对人脸识别的小样本问题,用特征脸对人脸图像预处理。对预处理后的人脸数据集中每个流形内的数据点采用欧氏距离来选择各数据点的近邻点,由此得到局部权重矩阵,并计算重构数据点与原始数据点之间的误差距离;同时,采用图像集建模流形,用affine hull表示流形对应的数据集信息,计算多流形间的距离度量矩阵。通过最大化流形间距离以及最小化数据点与重构数据点误差距离来寻找投影降维矩阵。在人脸数据集上的大量比较实验,验证了该方法的准确性和有效性。     

基于两级分类器串行的人脸识别

在分析人脸特征提取和分类器的基础上,提出一种两级分类器串行结合的模型进行人脸识别。在第一级分类器中利用极坐标傅立叶变换提取全局特征通过相似度匹配进行粗略的筛选,第二级分类器中利用改进的协同神经网络,基于原始灰度图像的小波变换提取内在特征,进行精细识别。研究分析了分类器串行结合模型中阈值的选取与系统精度、速度间的关系。在自建人脸库和Yale B人脸库上的实验结果表明,两级分类器串行的识别模型在保证较高系统识别率的前提下可以提升系统的速度。     

基于融合特征与支持向量机的控制图模式识别

为了提高控制图模式识别的精度, 将控制图模式的原始特征与形状特征相融合得到分类特征, 并采用支持向量机进行模式分类的控制图模式识别。融合所得特征既保持了控制图模式的原始特征所蕴涵的模式全局特性信息, 又通过引入形状特征对部分易混淆模式的局部几何特性进行强化, 使不同模式间的区分度得到有效提高; 而以支持向量机作为模式分类器保证方法在高维度特征和小样本条件下也能获得较好的识别性能。仿真实验结果表明所提方法的识别精度相比其他几种基于形状特征的控制图模式识别方法有明显提高。