基于韦伯梯度方向直方图的人脸识别算法

针对传统人脸识别算法在姿态、表情和光照等变化下而引起识别效果不佳的问题,提出一种韦伯梯度方向直方图人脸识别算法（HWOG）。利用差动激励提取图像的结构和纹理信息,利用HOG算子提取原始图像的边缘特征,分块统计直方图特征信息,将所有分块的直方图串接得到人脸图像HWOG特征,用最近邻分类器进行分类。在YALE人脸库、ORL人脸库上和CAS-PEAL-R1进行实验,实验结果表明所提算法能有效提高识别率,且对光照、表情和姿态变化有较好的鲁棒性。     

NSST与CSLDP相结合的人脸识别

针对人脸识别中姿态、光照和表情等变化造成的识别率不高的问题,提出一种非采样Shearlet变换（NSST）与中心对称局部方向模式相结合的人脸识别算法。采用NSST分解人脸图像,得到低频子带图像和高频子带图像,计算子带图像中心对称局部方向模式,分块统计直方图特征信息,将直方图串接起来作为人脸图像的特征向量,利用最近邻分类器分类识别。在ORL、YALE和CAS-PEAL-R1人脸库上进行测试,实验结果表明所提方法简单有效,且对姿态、光照和表情变化具有较好鲁棒性。     

双偏差双空间局部方向模式的人脸识别

针对局部方向数（Local Directional Number pattern,LDN）类方法的人脸识别通常仅利用梯度信息且信息提取不充分的问题,提出双偏差双空间局部方向模式（Double Variation and Double Space Local Directional Pattern,DVDSLDP）。该方法首先通过像素采样扩大关联邻域信息,再利用边缘响应算子和局部前后向差分获得的相对偏差和绝对偏差以构成双偏差信息,充分挖掘局部梯度空间信息;然后与所提取像素的灰度空间特征级联融合,以获得双空间特征,再进行模式编码得到特征图;最后依据信息熵加权级联各子块直方图获得人脸特征向量,使用最近邻分类器完成分类。针对ORL、Yale、AR人脸库和相关典型方法的对比结果表明：利用双空间特征的融合,获得了轮廓更清晰、纹理更丰富的编码特征图,在ORL和Yale库上分别达到了99.50%、94.44%的识别率,尤其是在训练样本较少时性能提升明显;该方法针对AR库的表情、光照、遮挡A和遮挡B子集分别达到了99.67%、100%、99.33%和97.33%的识别率,明显高于其他方法,表现出良好的鲁棒性。     

自适应加权多尺度LTP的人脸识别

为克服人脸表情、光照变化等对图像中人脸识别结果的影响,提出一种自适应加权多尺度LTP的人脸识别算法。采用多尺度小波分析对人脸图像进行二级分解,将分解的一、二级逼近图像划分成互不重叠的子块,利用LTP算子提取每个子块的LTP纹理直方图;将各个子块图像的信息熵作为直方图加权的依据,对每个子块对应的直方图进行自适应加权,将所有子块的直方图连接成最终的纹理特征;使用卡方距离度量特征之间的相似度,用最近邻分类器实现分类识别。在YALE和AR两个标准人脸库上的实验结果表明,自适应加权多尺度LTP算子能够较好地描述人脸纹理特征,对表情变化和光照变化的人脸不敏感,有效提高了人脸识别率。     

拉普拉斯滤波结合CS-LBP的单样本人脸识别

针对传统的人脸识别算法在单训练样本的情况下识别率不佳的情况,提出一种结合拉普拉斯滤波与中心对称局部二值模式的人脸识别算法（LFCLBP）。对原始人脸图像进行拉普拉斯滤波处理;然后对图像提取梯度幅值和梯度相位信息,对梯度幅值用CS-LBP算子编码,再将梯度相位量化到16个区间进行编码,将二者融合成人脸图像的LFCLBP特征;分块统计直方图特征,将所有分块的直方图串联起来作为人脸图像的特征向量,并用最近邻分类器识别。在YALE人脸库和AR人脸库上进行测试,测试结果表明该算法有效,在光照变化、表情变化和部分遮挡等环境下对单样本人脸图像具有较好的识别效果。     

双空间局部方向模式的人脸识别

目的 针对传统局部方向模式（LDP）在特征提取的充分性、对光照和噪声等的鲁棒性以及识别时间长短这3方面不能同时取得一个很好的平衡效果,提出了一种双空间局部方向模式（DSLDP）的人脸识别方法。方法 首先,将图像3×3邻域像素灰度值与8个Kirsch模板算子卷积,得到8个方向的边缘响应值,然后,将近邻边缘响应值之间相应作差,对应8个方向的边缘响应差值,将两组值取绝对值,取各自最大值的方向编码成一个二位八进制数,产生DSLDP码。最后,在人脸描述阶段将人脸图像进行分块并把每块转换成DSLDP图,再对DSLDP图进行直方图统计,并利用信息熵对每块进行加权,将所有子块的直方图连接生成人脸特征,再通过PCA进行降维,用最近邻分类器分类识别。结果 在剑桥大学Olivetti实验室（ORL）、Aleix Martinez and Robert Benavente （AR）和中国科学院（CAS-PEAL）的人脸图像数据库进行实验,相比局部方向模式（LDP）、显著型局部方向模式（SLDP）、增强型局部方向模式（ELDP）、局部方向数字模式（LDN）、差值型局部方向模式（DLDP）、中心对称局部方向模式（CSLDP）和梯度中心对称局部方向模式（GCSLDP）,DSLDP具有更好的识别性能。5幅测试样本时,在ORL库上取得了97.82%的平均识别率,在AR光照、表情、遮挡A和遮挡B库分别取得了98.00%、98.33%、99.33%、87.67%的平均识别率,在CAS-PEAL光照、表情和饰物库分别取得了99.33%、95.33%、90.00%的平均识别率。结论 1）该方法既考虑了近邻边缘响应值的外在变化,也考虑了近邻边缘响应值之间的内在变化,通过将强度空间和梯度空间人脸特征信息结合使人脸特征得到更加充分的提取。2） DSLDP只考虑邻边缘响应值和边缘响应差值的最大值情况,突出了主要边缘梯度信息,同时又避免了不重要信息的干扰,相比同类基于局部方向模式的单一人脸识别算法,对光照、表情、噪声、遮挡等情况表现出更强的鲁棒性。3） DSLDP码是由二位八进制数构成,特征模式数降低到64,识别时间明显降低。因此,DSLDP算法能同时在识别效果,稳定性和识别时间上取得一个较好的平衡效果。     

基于Shearlet变换和均匀局部二值模式特征的协作表示人脸识别算法

为了获得人脸图像中更丰富的纹理特征以提高人脸识别率,提出了一种基于Shearlet变换和均匀局部二值模式(ULBP)算子提取特征(Shearlet_ULBP特征)的协作表示方法--Shearlet_ULBP CRC用于人脸识别。首先,人脸图像通过Shearlet变换分解,得到多尺度多方向的幅值域图谱,再经过简单的平均融合,获得融合后的幅值域图谱;然后,通过ULBP算子结合分块的方法获得该Shearlet变换后融合图像的直方图特征;最后,结合协作表示的方法来分类所提取到的特征。该方法可以提取到图像更丰富的边缘以及纹理信息,在ORL、Extended Yale B和AR人脸数据库上进行测试,在图像无遮挡的情况下识别率都达到了99%以上,在有遮挡情况下也都达到了91%以上的识别率。实验结果表明,所提方法不仅对于光照、姿态和表情变化具备较强的鲁棒性,同时能在一定程度上处理人脸图像中存在遮挡的情形。     

CLAHE优化低频DCT系数重变换的鲁棒人脸识别

针对光照、表情、姿态、遮挡等变化显著影响人脸识别系统性能的问题,提出了基于限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）的低频离散余弦变换（DCT）系数重变换算法。将图像划分成多个互不重叠的局部小块,使用CLAHE对每个局部小块进行局部对比拉伸以实现去噪,通过缩减适当数目的低频DCT系数来消除人脸图像中的光照变化;利用核主成分分析进行特征提取,采用K-最近邻分类器以完成最终的人脸识别。在ORL、扩展YaleB和AR人脸数据库上的实验验证了所提算法的有效性和鲁棒性,实验结果表明,相比其他几种较为先进的人脸识别技术,所提算法取得了更高的识别率,同时大大降低了识别所用时间。     

融合局部特征的面部遮挡表情识别

目的 针对人脸表情识别中存在局部遮挡的问题,提出一种融合局部特征的面部遮挡表情识别方法。方法 首先,为了减少噪声的影响,利用高斯滤波对归一化后的图像进行去噪处理;然后根据人脸不同部位对表情识别的不同贡献度,将图像划分为两个重要的子区域,并分别对该子区域进行不重叠分块处理;采用改进的中心对称局部二值模式（差值中心对称局部二值模式DCS-LBP）和改进的差值局部方向模式（梯度中心对称局部方向模式GCS-LDP）对各个子块提取相应的特征,并采用级联的方式得到图像的特征直方图;最后结合最近邻分类器对表情图像进行分类识别：利用卡方距离求取测试集图像与训练集图像特征直方图之间的距离,同时考虑到遮挡的干扰以及每个子块包含信息量的不同,利用信息熵对子块得到的卡方距离进行自适应加权。结果 在日本女性人脸表情库（JAFFE）和Cohn-Kanade（CK）人脸表情库上进行了3次交叉实验。在JAFFE库中随机遮挡、嘴部遮挡和眼部遮挡分别可以取得92.86%、94.76%和86.19%以上的平均识别率;在CK库中随机遮挡、嘴部遮挡和眼部遮挡分别可以取得99%、98.67%和99%以上的平均识别率。结论 该特征提取方法通过融合梯度方向上灰度值的差异以及梯度方向之间边缘响应值的差异来描述图像的特征,更加完整地提取了图像的细节信息。针对遮挡情况,本文采用的图像分割和信息熵自适应加权方法,有效地降低了遮挡对表情识别的干扰。在相同的实验环境下,与经典的局部特征提取方法以及遮挡问题处理方法的对比表明了该方法的有效性和优越性。     

结构化低秩字典学习的人脸识别

目的 现实中采集到的人脸图像通常受到光照、遮挡等环境因素的影响,使得同一类的人脸图像具有不同程度的差异性,不同类的人脸图像又具有不同程度的相似性,这极大地影响了人脸识别的准确性。为了解决上述问题对人脸识别造成的影响,在低秩矩阵恢复理论的基础上提出了具有识别力的结构化低秩字典学习的人脸识别算法。方法 该算法基于训练样本的标签信息将低秩正则化以及结构化稀疏同时引入到学习的具有识别力的字典上。在字典学习过程中,首先利用样本的重建误差约束样本与字典之间的关系;其次将Fisher准则应用到稀疏编码过程中,使其编码系数具有识别能力;由于训练样本中的噪声信息会影响字典的识别力,所以在低秩矩阵恢复理论的基础上将低秩正则化应用到字典学习过程中;接着,在字典学习过程中加入了结构化稀疏使其不丢失结构信息以保证对样本进行最优分类;最后再利用误差重构法对测试样本进行分类识别。结果 本文算法在AR以及ORL人脸数据库上分别进行了实验仿真。在AR人脸数据库中,为了分析样本不同维数对实验结果造成的影响,选取了第一时期拍摄的每人6幅图像,包括1幅围巾遮挡,2幅墨镜遮挡以及3幅脸部表情变化以及光照变化（未被遮挡）的图像作为训练样本,同时选取相同组合的样本图像作为测试样本,无论哪种方法,图像的维度越高识别率越高。对比SRC （sparse representation based on classification）算法与DKSVD （discriminative K-means singular value decomposition）算法的识别率可知,DKSVD算法通过字典学习减缓了训练样本中的不确定因素对识别结果的影响;对比DLRD_SR （discriminative low-rank dictionary learning for sparse representation）算法与FDDL （Fisher discriminative dictionary learning）算法的识别率可知,当图像有遮挡等噪声信息存在时,字典低秩化可以提高至少5.8%的识别率;对比本文算法与DLRD_SR算法可知,在字典学习的过程中加入Fisher准则后识别率显著提高,同时理想稀疏值能保证对样本进行最优的分类。当样本图像的维度达到500维时人脸图像在有围巾、墨镜遮挡的情况下识别率可达到85.2%;其中墨镜和围巾的遮挡程度分别可以看成是人脸图像的20%和40%,为了验证本文算法在不同脸部表情变化、光照改变以及遮挡情况下的有效性,根据训练样本的具体图像组合情况进行实验。无论哪种样本图像组合,本文算法在有遮挡存在的样本识别中具有显著优势。在训练样本只包含脸部表情变化、光照变化以及墨镜遮挡图像的情况下,本文算法的识别率高于其他算法至少2.7%,在训练样本只包含脸部表情变化、光照变化以及围巾遮挡图像的情况下,本文算法的识别率高于其他算法至少3.6%,在训练样本包含脸部表情变化、光照变化、围巾遮挡以及墨镜遮挡图像的情况下,其识别率高于其他算法至少1.9%。在ORL人脸数据库中,人脸图像在无遮挡的情况下识别率达到95.2%,稍低于FDDL算法的识别率;在随机块遮挡程度达到20%时,相比较于SRC算法、DKSVD算法、FDDL算法以及DLRD_SR算法,本文算法的识别率最高;当随机块遮挡程度达到50%时,以上算法的识别率均不高,但本文算法的其识别率仍然最高。结论 本文算法在人脸图像受到遮挡等因素的影响时具有一定的鲁棒性,实验结果表明该算法在人脸识别方面具有可行性。     

Illumination robust single sample face recognition using multi-directional orthogonal gradient phase faces

Due to the limitation of the storage space in the real-world face recognition application systems, only one sample image per person is often stored in the system, which is the so-called single sample problem. Moreover, real-world illumination has impact on recognition performance. This paper presents an illumination robust single sample face recognition approach, which utilizes multi-directional orthogonal gradient phase faces to solve the above limitations. In the proposed approach, an illumination insensitive orthogonal gradient phase face is obtained by using two vertical directional gradient values of the original image. Multi-directional orthogonal gradient phase faces can be used to extend samples for single sample face recognition. Simulated experiments and comparisons on a subset of Yale B database, Yale database, a subset of PIE database and VALID face database show that the proposed approach is not only an outstanding method for single sample face recognition under illumination but also more effective when addressing illumination, expression, decoration, etc.     

局部均匀模式描述和双加权融合的人脸识别

目的 针对LBP算法对边缘及噪声信息比较敏感,提出一种统一化的局部均值模式(ULMP)描述算子。考虑到全局和局部特征在识别上的互补性,提出一种ULMP描述和双加权融合的人脸识别方法。方法 首先利用ULMP算法获得整幅图像的编码图,接着将其分块,统计每一子块的直方图获得局部纹理特征,并结合BP神经网络得到局部分类结果。引入云模型求取不同子块的权值,对局部分类结果进行加权融合。整体纹理特征的获取是将不同子块的直方图特征串联。在得到全局和局部的分类结果后,将两者加权集成,获得最终的识别结果。结果 在ORL和Yale人脸库上进行实验,ULMP具有很好的识别性能。5幅测试样本时,在ORL库上取得了95.9%的平均识别率,分别比局部二值模式(LBP)、MCT、局部方向模式(LGP)、统一的LBP(ULBP)和局部中心二值模式(CSLBP)高11.3%、10.6%、9.5%、8.9%和3.9%;在Yale库上取得了97.4%的识别率,分别比LBP、MCT、LGP、ULBP和CSLBP高19.9%、17.7%、10.7%和0.7%。在ORL和Yale人脸库上,本文提出的双加权融合模式分别取得了98.5%和98.34%的平均识别率,高于任何单一模块。结论 本文提出的纹理提取算法ULMP,具有很好的平滑噪声及边缘信息的作用,适用于面部纹理特征的提取。利用云模型求取的权值的方法能够较好地发挥局部分类器间的集成作用,最终有效地提高了系统的整体性能。双加权融合模式是一种精确且有效的人脸识别方法,适用于静态人脸图像的匹配识别。     

A pose-wise linear illumination manifold model for face recognition using video

The objective of this work is to recognize faces using video sequences both for training and novel input, in a realistic, unconstrained setup in which lighting, pose and user motion pattern have a wide variability and face images are of low resolution. There are three major areas of novelty: (i) illumination generalization is achieved by combining coarse histogram correction with fine illumination manifold-based normalization; (ii) pose robustness is achieved by decomposing each appearance manifold into semantic Gaussian pose clusters, comparing the corresponding clusters and fusing the results using an RBF network; (iii) a fully automatic recognition system based on the proposed method is described and extensively evaluated on 600 head motion video sequences with extreme illumination, pose and motion pattern variation. On this challenging data set our system consistently demonstrated a very high recognition rate (95% on average), significantly outperforming state-of-the-art methods from the literature.     

Robust Hausdorff distance measure for face recognition

Face is considered to be one of the biometrics in automatic person identification. The non-intrusive nature of face recognition makes it an attractive choice. For face recognition system to be practical, it should be robust to variations in illumination, pose and expression as humans recognize faces irrespective of all these variations. In this paper, an attempt to address these issues is made using a new Hausdorff distance-based measure. The proposed measure represent the gray values of pixels in face images as vectors giving the neighborhood intensity distribution of the pixels. The transformation is expected to be less sensitive to illumination variations besides preserving the appearance of face embedded in the original gray image. While the existing Hausdorff distance-based measures are defined between the binary edge images of faces which contains primarily structural information, the proposed measure gives the dissimilarity between the appearance of faces. An efficient method to compute the proposed measure is presented. The performance of the method on bench mark face databases shows that it is robust to considerable variations in pose, expression and illumination. Comparison with some of the existing Hausdorff distance-based methods shows that the proposed method performs better in many cases.     

可变光照条件下的人脸识别

主要解决人脸识别中因光照变化导致误识或者拒识的问题。使用DOG（高斯差分变换）对原始人脸图像样本集（A）进行处理,将滤波后的人脸图像样本集（B）加入到原始样本集（A）中,采用了新的方法将样本集A和B进行融合,则既对极端光照条件下人脸图像进行了矫正,又不影响正常光照条件下的人脸识别。在分类阶段,引入了SRC（Sparse Representation Classification）分类器代替传统分类器,提升了在低错误接收率下的识别率,改善因光照剧烈变换而导致的无法识别或者误识的情况。在公开人脸库Yale-B、CMU-PIE以及ORL上的实验结果表明,该方法在不同光照条件下可以提高识别率,改善拒识和误识情况。     

基于曲波变换和余弦测度的人脸识别方法

人脸识别是一种常用的生物特征识别技术,广泛应用于门禁考勤、公安司法等领域。光照、人脸表情与姿态、遮挡等采集条件的变化对 现有人脸识别方法 影响较大,限制了其应用。提出了一种基于曲波变换和余弦测度的人脸识别方法,以提高人脸识别对采集条件的鲁棒性。首先,对待识别人脸图像进行曲波变换,依据曲波系数检测人脸区域的关键点;然后,提取各关键点在不同尺度和方向上的曲波特征,构建人脸特征描述子;最后,依据余弦测度、累加和运算和极值运算求取人脸的最优匹配结果。仿真实验表明,所提方法对光照、姿态、表情和遮挡等变化的鲁棒性强,且识别性能好。     

改进标签一致KSVD字典学习的人脸识别算法

针对噪声污染、光照变化等复杂环境下人脸图像识别问题,提出一种改进标签一致KSVD字典学习的人脸识别算法.该算法通过改变标签一致KSVD算法的字典更新方式,用主成分分析算法分解误差项,用最大特征值对应的特征向量修改字典原子.通过字典学习过程得到原子与类别标签对应的判别性字典.目标函数综合了重建误差、稀疏编码误差和分类误差...