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。     

基于正交判别局部保持映射的步态识别方法

随着国内外对社会安全和反恐的日益重视,步态识别技术在远程监控中越来越显示出其独特优势;但由于步态识别存在诸多的困难,在现阶段仍未形成实用性的方法和理论框架,其关键问题是维数约简和特征提取;在局部保持映射的基础上,提出了一种正交判别局部保持映射的步态识别算法,用真实步态图像数据库上的实验结果表明该方法是有效可行的。     

加权局部二值模式的人脸特征提取

目的 为了能够得到图像更加丰富的纹理特征,提出一种新的自适应加权局部二值模式算法。方法 首先,将图像进行分块,利用新算法提取每个子块的局部二值模式的纹理直方图;然后,将各子图像的信息熵作为直方图的加权依据,对每个子块对应的直方图进行自适应加权,并将所有子块的直方图连接成最终的纹理特征。提取每个子块的局部纹理特征时的方法为:以某一像素点为中心取相邻的8个像素组成一个局部邻域,在该邻域内依据自适应设定的阈值分别比较3对水平方向和3对竖直方向像素值的大小,以此获得6位二进制码并将每位二进制码乘以相应的权重后相加,累加和即为该邻域新的局部二值模式纹理特征。结果 在两大人脸数据库上进行的实验结果表明,利用本文提出的方法提取纹理特征,并结合最近邻分类法可以得到85.29%和96.50%的正确识别率。结论 文中提出的自适应加权局部二值模式特征能够获取图像中更加丰富的纹理信息,因而具有较高的正确识别率,并且对于其他的物体识别也具有一定的参考价值。     

基于自适应局部二值模式的纹理特征提取方法

局部二值模式(local binary pattern, LBP)是一种简单有效的纹理特征描述符,但是存在对噪声缺乏鲁棒性以及编码过程中信息缺失的问题。针对该问题提出基于自适应阈值的带方向的完整局部二值模式(adaptation threshold complete local binary pattern with direction,DAT-CLBP)。提出一种自适应阈值选取方法和判别条件,通过判别条件,从自适应邻域像素中值和中心像素值中选取一种作为LBP编码时的阈值;计算邻域像素和阈值的差分的幅值,并以幅值最小点为起点,从小到大地计算局部邻域的二值模式。在通用纹理库上运行算法,统计两种阈值的发生率,证明了采取自适应阈值的必要性。以纹理库上添加了不同程度的椒盐噪声的纹理图像为样本实验,结果表明算法能更好地描述纹理,同时也对椒盐噪声具有鲁棒性。     

基于二维局部保留映射的小样本掌纹识别

小样本生物识别是现实应用中一个较难解决的问题,通过有限训练样本很难得到满意的识别结果。因此,提出了一种新的小样本掌纹识别方法,利用改进的二维局部保留映射（I2DLPP）提取特征,并用支持向量机（SVM）分类。改进的二维局部保留映射是通过同时在行和列方向上进行2DPCA和2DLPP的投影实现的,从而降低了计算复杂度与特征维数;并且构建最近邻图是以图像内部的列为节点,保留更多内部流形结构,改善了识别效果。SVM是针对小样本识别的非常有效的分类工具,将两者结合可以显著提高小样本掌纹识别精度。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于CS-LBP的散斑应变测量技术

针对传统数字图像相关法(DIC)在光照变化时测量精度下降的问题,提出一种基于中心对称局部二值模式(CS-LBP)的数字图像相关法。提取变形前图像模板子区的CS-LBP特征,在变形后图像中查找与之匹配度最高的目标子区,利用模板子区和目标子区相对位置关系计算物体变形信息。实验结果表明:在光照强度变化小于5 000 lx的情况下,该方法的误差增幅相较于传统DIC方法降低了42. 8%,有效地提高了DIC方法在光照变化时的测量精度。     

基于多通道Gabor滤波与CS-LBP的人脸识别方法

近来,局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)在人脸识别中取得了成功应用。然而,LBP提取的特征维数通常很高。而中心对称局部二值模式(Center-Symmetric Local Binary Pattern,CS-LBP)采用中心对称思想对图像进行编码,能够显著降低提取的特征的维数。为此,将CS-LBP应用于人脸图像特征提取,并结合多通道Gabor滤波,提出了基于多通道Gabor滤波与CS-LBP的人脸识别算法。在Yale,ORL,FETER标准人脸库上的实验结果表明,相比局部二值模式,CS-LBP以提取更少的特征维数取得了相当的识别率,并且,基于多通道Gabor滤波的CS-LBP能显著提高识别精度。     

基于二维Fisher线性判别的掌纹识别方法

在Fisher线性判别(FLD)中,类内离散矩阵总是奇异的。为了解决矩阵的奇异性问题,应用一种新的二维Fisher线性判别(2DFLD)直接进行矩阵投影。对于PolyU掌纹图像库,分别用PCA, PCA+FLD和2DFLD提取特征掌纹子空间,将待识别图像投影到低维子空间上,用余弦距离进行掌纹匹配。实验结果表明,与PCA相比,PCA+FLD的识别率最多提高1.18%。2DFLD识别率最高达到99.34%,比PCA+FLD提高7.61%,特征提取仅耗时0.047 s。     

自适应加权完全局部二值模式的表情识别

为了有效地提取局部特征和全局特征以提高表情识别的性能,提出自适应加权的完全局部二值模式（Adaptively Weighted Compound Local Binary Pattern,AWCLBP）的人脸表情识别算法。首先对人脸表情图像进行预处理分离出表情子区域,与此同时生成表情子区域的贡献度图谱（Contribution Map,CM）;然后对表情子区域和整幅表情图像做完全局部二值模式变换提取三种特征（差值符号特征CLBP_S、差值幅值特征CLBP_M、中心像素特征CLBP_C）并连接三种特征生成级联直方图,并根据CM对表情子区域的级联直方图进行加权和整张图像的直方图进行融合;最后用卡方距离和最近邻方法进行分类识别。本算法在JAFFE库上做了实验并和LBP、Gabor小波、活动外观模型进行了比较,验证了本算法的有效性。     

面向非特定表情的加权和稀疏分类方法

针对在非特定人脸表情识别中,表情纹理特征的利用率不高问题,提出了一种改进的加权局部二值模式（LBP）和稀疏表示相结合的人脸表情识别方法。为了有效利用面部器官的局部纹理信息,采用改进的加权LBP算子提取人脸局部纹理特征,然后用获取的特征值组成训练样本,最后根据稀疏表示理论进行表情分类。在 JAFFE和CK人脸库上的实验结果表明,该方法对非特定人脸表情的识别效果有了明显提高。     

基于局部二值模式和辨识共同向量的步态识别

最近,利用步态对个人身份进行识别受到越来越多生物识别技术研究者的重视.步态能量图(GEI-Gait Energy Image)是一种有效的步态表征方法,局部二值模式(LBP-Local Binary Pattern)能很好地提取局部信息,所以利用局部二值模式(LBP)来提取步态能量图(GEI)的局部特征并用于识别.首先,为了更好地提取局部信息,把步态能量图(GEI)分块,提取各个子块上的LBP特征,然后把各子块在特征层进行融合,得到整个步态能量图(GEI)的特征表 达;同时为了更好地挖掘步态能量图(GEI)的信息,对LBP模式进行了扩展.由于得到的LBP特征维数较高,利用具有降维和良好识别能力的辨识共同向量(DCV-Discriminant Common Vector)对步态能量图的LBP特征进行维数约减并增加类间距离.最后,只需利用简单的最近邻分类器就能取得较好的识别效果.将该算法在CASIA数据库上进行了试验,并取得了较高的正确识别率.     

基于多级CS-LBP特征融合的人脸识别方法

通常,采用中心对称局部二值模式CS-LBP对人脸图像只进行一次特征提取,提取的纹理特征不够丰富。因此,本文利用CS-LBP多次提取人脸图像更丰富的纹理特征,提出了多级CS-LBP特征融合的人脸识别算法。首先,用CS-LBP对原始人脸图像进行特征提取;然后,对所得特征图像再进行相同方式的特征提取,这样能够得到原始人脸图像的多级CS-LBP特征图像;最后,将每一级特征图像的分块直方图特征进行融合并用于人脸识别。在ORL、Yale标准人脸库上的实验结果表明,相比人脸图像的一级CS-LBP特征,多级CS-LBP特征融合的方法能够显著提高识别精度。     

基于判别等度规映射的人脸识别

等度规映射算法旨在最大限度地保持样本间距离,没有考虑样本的类判别信息。针对该问题,提出一种基于判别等度规映射的人脸识别算法。在等度规映射算法的基础上,引入最大散度差准则,得到优化的目标函数。在嵌入低维子空间后,同类样本保持其固有的近邻几何结构关系,不同类近邻样本则彼此远离。在ORL数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。     

具有统计不相关性的图像投影鉴别分析及人脸识别

提出了一种新的图像投影鉴别分析方法。与Liu鉴别投影分析方法相比，该方法具有能够消除投影特征向量之间相关性的优点，另外，所提出的方法是直接基于图像矩阵的，与以往的基于图像向量的鉴别方法相比，它的突出优点是大大地提高了特征抽取的速度。最后，在ORL标准人脸库和MUST603人脸库上的试验结果表明，所提出的图像投影鉴别分析方法较Liu的方法在识别性能上有了较大幅度的提高，在ORL标准人脸库和NUST603人脸库上的试验结果表明，所提出的图像投影鉴别分析方法较Liu的方法在识别性能上有了较大幅度的提高，在普通的分类器下分别达到95.5%和99.4%的识别率，该识别率明显优于颇有影响的Fisherfaces方法，而且，特征抽取的速度提高了近15倍。     

完备自适应近邻图嵌入的局部鉴别投影算法

针对基于自适应近邻图嵌入的局部鉴别投影算法（Neighborhood graph embedding based local adaptive discriminant analysis, LADP ）仅仅利用局部类内离差矩阵主元空间的鉴别信息而丢失了其零空间内大量鉴别信息的不足,结合全空间的基本思想提出了完备的基于自适应近邻图嵌入的局部鉴别投影算法（ Complete LADP,CLADP）。在局部类内离差矩阵的零空间内,通过最大化局部类间离差矩阵提取不规则鉴别特征,在局部类间离差矩阵的主元空间内,通过最大化局部类间离差矩阵的同时最小化局部类 内离差矩阵提取规则鉴别特征,最后将不规则鉴别特征和规则鉴别特征串联形成CLADP特征。在ORL,Yale以及PIE人脸库上的人脸识别实验结果证明了CLADP的有效性。     

基于加权最大类间边缘准则的人脸识别

在人脸识别中,特征提取技术被广泛应用于减少数据量和增强数据可分性。该文依据最大类间边缘准则,提出一种加权最大类间边缘准则的特征提取方法,引入加权函数,对类内和类间散布矩阵分别进行加权。并设计了一个基于离散小波分解、主成分分析和加权最大类间边缘准则的人脸识别系统。在ORL人脸库上的测试结果证实,该方法提高了识别率,最高识别率达98.25%。     

融合二阶HOG与CS-LBP的头部姿态估计

针对头部姿态估计受光照变化、表情、噪声干扰等因素影响导致识别率低的问题,提出一种融合二阶梯度方向直方图(HOG)和中心对称局部二值模式(CS-LBP)特征的姿态特征,用于单帧图像的头部姿态估计。采用二阶HOG对人脸图像进行形状信息提取,得到人脸的轮廓特征;用CS-LBP进行局部纹理信息的提取,通过将二阶HOG提取的轮廓特征和CS-LBP提取的纹理特征进行融合,得到更有效的人脸特征;将融合的姿态特征通过核主成分分析(KPCA)变换非线性映射到高维核空间中,抽取其主元特征分量,采用支持向量机(SVM)分类器进行姿态估计。实验结果表明,方法和HOG、LBP、二阶HOG、CS-LBP方法相比有更高的分类准确率,对光照的变化有很好的鲁棒性。     

基于2维偏最小二乘法的图像局部特征提取及其在面部表情识别中的应用

为了更有效地提取图像的局部特征,提出了一种基于2维偏最小二乘法(two-dimensional partial leastsquare,2DPLS)的图像局部特征提取方法,并将其应用于面部表情识别中。该方法首先利用局部二元模式(localbinary pattern,LBP)算子提取一幅图像中所有子块的纹理特征,并将其组合成局部纹理特征矩阵。由于样本图像被转化为局部纹理特征矩阵,因此可将传统PLS方法推广为2DPLS方法,用来提取其中的判别信息。2DPLS方法通过对类成员关系矩阵的构造进行相应的修改,使其适应样本的矩阵形式,并能体现出人脸局部信息重要性的差异。同时,对于类成员关系协方差矩阵的奇异性问题,也推导出了其广义逆的解析解。基于JAFFE人脸表情库的实验结果表明,该方法不但可以有效地提取图像局部特征,并能取得良好的表情识别效果。     

基于完整LBP特征的人脸识别*

提出一种基于完整局部二值模式(CLBP)进行人脸识别的方法,CLBP算子包括三个部分:中心像素的LBP(CLBP_C)、符号部分的LBP(CLBP_S)、数值部分的LBP(CLBP_M)。该方法首先采用CLBP算子提取人脸灰度图像的直方图;然后融合成CLBP直方图,进行直方图相似性比较;最后根据最近邻原则进行识别。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验表明,该方法得到的结果比LBP效果更好,鲁棒性更高。