基于局部Gabor三值模式的人脸识别

针对人脸识别中的鲁棒性问题,提出一种基于局部Gabor三值模式的人脸描述与识别方法。首先,对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率的Gabor滤波,提取对应的Gabor幅值域图谱(GMMs),然后在每个幅值域图谱上采用局部三值模式(LTP)抽取局部邻域关系模式,并由这些模式的区域直方图形成序列来描述人脸。最后通过加权的卡方距离对训练图像和测试图像的直方图进行匹配。Gabor变换、LTP、空间区域直方图的采用使得该方法对光照变化、表情变化等具有良好的鲁棒性。在ORL、Yale、GT人脸库上实验,结果表明该方法具有更高的识别率。     

基于HOG金字塔人脸识别方法

为了提取人脸的全局和局部特征,以实现复杂环境下的人脸特征有效表达,提出一种基于梯度方向直方图(HOG)金字塔人脸识别方法.该方法通过多尺度分析、HOG特征谱提取来构建人脸图像的HOG金字塔,对HOG金字塔各层特征谱划分为非重叠小块来构建统计直方图,并将各层的统计直方图连接起形成特征向量来实现整个人脸的特征表达,计算不同序列特征的相似度并采用最近邻分类器来进行人脸识别.在光照和时间环境等复杂变化的人脸识别技术(FERET)库中进行人脸识别实验,结果表明:该方法具有较强的人脸特征鉴别能力,方法的鲁棒性也较好.     

融合多通道信息的二维人脸识别

为充分提取人脸图像信息,进一步提高人脸识别效率,提出了一种融合图像多通道信息的二维人脸识别方法.该方法利用Haar小波变换将人脸图像变换到频率域,并获得图像4个频率域的信息;对每个频率域的图像,通过局部二值模式(LBP)进行统计编码,并提出基于HaarLBP直方图序列的人脸图像表征方法;提出2种直方图序列的匹配算法,并通过分析各个频域图像信息对识别的贡献率,进一步融合4通道图像信息进行人脸识别.在ORL和Yale人脸库上的实验结果证明,提出的识别方法对于人脸姿态、表情和光照变化有一定的鲁棒性.     

基于低分辨率局部二值模式的人脸识别

为提高人脸识别的准确度,提出了一种基于低分辨率局部二值模式的人脸识别方法。该方法将原始人脸图像滤波下采样处理成低分辨率图像,将其划分成若干块矩形块图像,对每一块图像进行局部二值模式计算,统计出每一块LBP图谱的直方图,再连接在一起成为这幅图片的最终特征向量。经实验表明,该算法在ORL和YALE上均取得了更好的识别效果,且对光照、表情、姿势等的变化具备鲁棒性。     

基于缩放因子的人脸直方图特征距离度量方法

奇异特征区域在人脸直方图匹配过程具有更高的可分辨性。基于此,在人脸直方图特征匹配算法的基础上提出一种基于缩放因子的人脸直方图特征距离度量方法。该方法通过缩小直方图距离较近区域的距离、放大直方图距离较远区域的距离,并在匹配中突出高可分辨性区域,以获得更高的识别精度。实验表明该方法可以显著提高各种局部特征提取方法和直方图距离度量算法在人脸识别中的精度。     

基于二维Gabor小波和支持向量机的人脸识别

针对人脸识别中的高维、小样本问题,提出了一种基于二维Gabor小波和支持向量机的人脸识别方法。首先对人脸图像进行多分辨率的Gabor滤波,对得到的人脸Gabor特征向量空间进行均匀下采样来降低特征空间维数,然后用主成分分析方法来进一步降低人脸Gabor特征向量空间的维数。接着把得到的人脸Gabor特征向量作为支持向量机的输入进行训练获得人脸分类器。通过对ORL和Yale两个人脸库的试验,表明该方法具有识别率高和鲁棒性强的特点。     

基于LPQ和Fisherfaces的模糊人脸识别

针对现有人脸识别系统对模糊人脸图像的识别无法达到理想的效果,提出一种基于局部相位量化(Local Phase Quantization,LPQ)和Fisherfaces进行模糊人脸识别方法。首先采用LPQ算子提取分块模糊人脸灰度图像的LPQ直方图序列(LPQHS),然后对采样后的特征运用Fisherfaces方法进行特征子空间选择,最后通过最近邻分类准则进行人脸识别。该算法增强了提取模糊人脸纹理信息的有效性,使训练数据量大幅度降低,并且图像特征向量的维数与原始图像大小无关。在Yale和AR形成的模糊人脸数据库上的实验表明,该方法具有较高的识别率。     

结合小波分析和LBP算子的人脸描述与识别

为提高人脸识别的准确性和实用性,提出了一种结合小波分析和LBP算子的人脸描述与识别算法.先利用小波分析对原始人脸图像进行降维,再分块求取小波系数的2类LBP直方图,最后将所有区域的2类LBP直方图连接起来得到整幅图像的小波直方图序列特征(HSWLBP),并将其作为人脸的鉴别特征用于分类识别.所提出的算法在ORL人脸数据库上取得高达0.99的人脸识别率.实验分析表明,HSWLBP具有较强的特征表示能力和可鉴别性,且对光照、人脸表情和位置的变化具有较高的鲁棒性.     

一种用于人脸识别的基于主导近邻像素的局部Gabor空间直方图特征

对于实时性要求较高的人脸识别算法,图像特征表示不仅应该具有高的区分能力,还应该具有较小的空间维数. 提出了一种基于主导近邻像素的局部Gabor空间直方图(LGSH-DNP)的图像特征表示方法. 首先,对人脸图像进行Gabor滤波,滤波后图像上的每个像素用其邻近的两个最大的像素的位置表示并编码成该像素的描述符;然后,提取描述符所形成图像的空间直方图;最后,采用加权交集直方图相似度来度量空间直方图之间的距离,从而实现人脸图像识别. 在人脸识别技术图像库上的实验结果表明,该图像特征算法具有较高的识别率和较低的计算复杂度.     

基于关键点和局部特征的三维人脸识别

为了减少表情变化对三维人脸识别的影响,提出一种基于关键点和局部特征的三维人脸识别算法.根据有价值轮廓线和平均曲率检测关键点;根据DAISY描述符的形式构造局部特征的空间结构,采用形状指数直方图、倾斜角直方图和方向角直方图作为局部特征,进行关键点匹配;并利用匹配成功的关键点数目衡量2个人脸曲面的相似度.基于FRGC v2.0数据库和Bosphorus数据库开展身份识别实验,获得了96.9%和95.8%的Rank-1识别率.实验证明所提出的方法识别性能较好,并对表情变化识别具有一定的鲁棒性.     

An infrared human face recognition method based on 2DPCA

Aimed at the problems of infrared image recognition under varying illumination,face disguise,etc.,we bring out an infrared human face recognition algorithm based on 2DPCA.The proposed algorithm can work out the covariance matrix of the training sample easily and directly;at the same time,it costs less time to work out the eigenvector.Relevant experiments are carried out,and the result indicates that compared with the traditional recognition algorithm,the proposed recognition method is swift and has a good adaptability to the changes of human face posture.     

基于鉴别能力分析和LDA-LPP算法的人脸识别

针对人脸识别中的DCT系数选择问题和如何从全局和局部同时提取识别特征的问题,提出了一种基于鉴别能力分析和LDA-LPP的人脸识别算法。即先对人脸图像进行DCT变换,利用鉴别能力分析方法进行DCT系数的选择,融合LDA和LPP降维技术进行降维处理,不仅可以保持数据的全局性,同时也能够保持数据的局部性。在ORL人脸库和Yale人脸库上的实验表明,本文方法可以选择有效的DCT系数,明显提高了识别精度和鲁棒性。     

基于SURF算法和OpenCV的掌纹识别技术研究

该文提出了一种基于快速鲁棒特征算法和OpenCV的掌纹识别方法。首先应用固定阈值法将手掌二值化,并提取出有效掌纹区域。然后用快速鲁棒特征算法提取并描述该区域的特征点,再通过随机采样一致性算法进行特征点之间的匹配。最后,通过一系列测试对该系统的性能进行了评估,实验结果证明该系统对掌纹图像的旋转、亮度和尺度变化具有较好的鲁棒性,且具有比较高的识别精度和时间性能。     

结合对比度信息与LBP的分块人脸识别

基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)的特征提取方法忽略了图像灰度值变化的强度。针对这一问题,提出了一种结合对比度信息和LBP进行人脸识别的方法。首先采用LBP算子、VAR方差(variance,VAR)算子分别提取分块人脸灰度图像的LBP直方图序列(local binary pattern histogram sequence,LBPHS)和VAR直方图序列(variance histogram sequence,VARHS),然后将LBPHS和VARHS串联成LBP／VARHS,最后根据最近邻原则进行人脸识别。该算法能够提取有效的人脸纹理信息,而且能够大幅度地降低训练数据量,并且数据量的维数与原始图像大小无关。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验表明,该方法应用于人脸识别中,具有较高的识别率。     

基于YUV颜色空间的脸部区域特征点定位方法

为了实现面部主要特征点的精确定位,提出了一种融合YUV颜色空间与差分投影技术的人脸区域主要特征点定位方法。利用直方图拟合技术,实现了人脸区域的定位;在YUV颜色空间内,利用红色调像素点集的相位分布完成了嘴部区域的定位;利用差分投影技术求取脸部区域的横、纵向灰度差之和,并结合嘴唇区域的定位结果完成眼部区域的垂直定位与水平定位,为进行面部姿态识别奠定基础。试验结果表明,该方法可以有效地实现面部主要特征点地定位,具有准确率高,鲁棒性好,简单易行的特点。     

智能环境下基于核相关权重鉴别分析算法的多特征融合人脸识别

针对智能会议环境下基于单模特征的人脸识别的识别率低、鲁棒性差的问题,提出了一种在智能会议室环境下基于核相关权重鉴别分析(KRWDA)算法的融合全局和局部特征的多特征融合人脸识别方法。基于相关权重鉴别分析算法并结合核方法,提出了一种核相关权重鉴别分析算法,有效解决了小样本问题。利用全局特征和局部特征在识别时所描述的内容和作用的互补性在特征层融合两种特征,全局信息和局部信息分别采用离散余弦变换和Ga-bor小波变换提取。在AMIES2016数据库上的仿真实验表明,本文所提出的方法可以有效地提高系统身份识别的正确率。     

基于LBP层次特征的表情识别算法

提出了一种基于LBP层次特征提取的表情识别算法.将图像分成许多子块,并从子块中提取面部运动单元信息来组成基于面部运动单元的表情成分特征,对人脸图像的眼睛和口部作粗定位.采用局部二值模式(LBP)的层次特征提取法,对图像进行分块操作,求出每个子块的LBP直方图,然后将基于整体特征得到的LBP直方图与基于局部特征得到的LBP直方图连接起来,作为整幅图像的LBP直方图.将层次特征提取法所提取的LBP直方图作为嵌入式隐马尔可夫模型(EHMM)的初始向量,即形成观察序列.对JAFFE人脸库中的7种基本表情进行了测试,结果表明该方法能有效提高表情识别率.