融合单演特征和CS-LBP的单样本人脸识别

针对单样本情况下传统人脸识别方法识别效果不佳的问题,提出一种融合单演幅值、相位和方向的单演中心对称幅值相位方向模式（MCSLBP）的人脸识别方法。首先采用中心对称局部二值模式（CS-LBP）对同一尺度下的单演幅值进行编码,并将单演相位量化到4个区间进行编码,同时对单演水平方向和垂直方向进行二值编码,然后将三者融合成MCSLBP特征;最后对不同单演尺度空间中的MCSLBP模式图进行分块,提取每一小块的直方图特征并串联后用最近邻分类器进行分类识别。在CAS-PEAL和AR人脸库上的实验结果表明,MCSLBP方法对具有光照、表情和遮挡变化的单样本人脸识别具有较好的识别效果。     

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。     

自适应加权LBP的单样本人脸识别方法

在面对单训练样本的人脸识别问题时,传统人脸识别方法识别率会下降很多,有的方法甚至不能使用。针对单样本人脸识别问题,提出了一种自适应加权LBP方法。方法既提取了纹理信息又包含了分块拓扑信息,更重要的是可以把这些特征用合适的权重融合起来。划分图像并用LBP提取纹理信息;利用方差来完成对特征的自适应加权融合;用最近邻分类器识别结果。在ORL人脸数据库上的实验结果表明,该方法可以有效地提高识别率。     

基于改进LBP的单样本人脸识别算法

针对人脸识别难题,提出一种基于改进LBP(Local Binary Patterns)算子的单样本人脸识别算法。采用Bernser算法与LBP算子结合的BLBP算子,最后利用Chi平方统计方法计算直方图的相似度。在识别时,采用的是核实式的一对一匹配,根据训练的阈值,判断两张比对的人脸图像是否为同一个人。所提出的算法在实际人脸图像和FERRET人脸数据库下的人脸识别中,与原LBP算法相比识别率有所提高。实验结果表明,改进后的LBP算子有较好的去噪能力,在实际的人脸识别中能获得更好的识别率。     

基于正交梯度二值模式的单样本人脸识别

针对传统人脸识别方法在单样本条件下识别效果不佳的问题,提出一种改进的对光照和表情姿态等变化具有较强鲁棒性的梯度脸算法——正交梯度二值模式(OGBP)。首先采用正交梯度二值模式对样本图像进行特征提取,然后将每个方向特征向量串接起来作为用于人脸识别的总体特征向量,最后通过主成分分析(PCA)方法降维并利用最近邻分类器分类识别。在YALE和AR人脸库上进行测试,实验结果表明所提方法简单有效,性能优于原始的梯度脸算法,且对单样本人脸描述具有更好的效果。     

基于正交梯度二值模式的单样本人脸识别

针对传统人脸识别方法在单样本条件下识别效果不佳的问题,提出一种改进的对光照和表情姿态等变化具有较强鲁棒性的梯度脸算法——正交梯度二值模式(OGBP)。首先采用正交梯度二值模式对样本图像进行特征提取,然后将每个方向特征向量串接起来作为用于人脸识别的总体特征向量,最后通过主成分分析(PCA)方法降维并利用最近邻分类器分类识别。在YALE和AR人脸库上进行测试,实验结果表明所提方法简单有效,性能优于原始的梯度脸算法,且对单样本人脸描述具有更好的效果。     

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。     

通用学习框架改进核PCA的单样本人脸识别

针对传统的人脸识别算法在每个人只有单个训练样本时识别性能严重下降的问题,提出了通用学习框架改进核主成分分析的单样本人脸识别算法。首先,选取一个合适的通用训练样本集,将各个单训练样本与通用训练样本集中某人的多训练样本按比例叠加;然后,利用经典的KPCA算法进行特征提取,将所有叠加后的训练样本和测试样本投影到特征子空间;最后,使用最近邻分类器完成最终的人脸识别。在Yale及FERET两大通用人脸数据库上的实验结果表明,相比其他几种较为先进的人脸识别算法,该算法取得了更好的单样本识别效果。     

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。     

LDBP和LBP特征融合的行人检测

提出一种基于局部差分二值模型（Local Difference Binary Pattern,LDBP）和局部二值模型（Local Binary Pattern,LBP）的特征融合方法,以解决行人检测中检测精确度和鲁棒性不足的问题。对输入图像进行二维离散Haar小波变换,得到不同频率的四个子图像（LL,LH,HL和HH）;对低频部分子图像提取LDBP特征,以及对其他三个高频部分子图像提取LBP特征;采用主成分分析法（PCA）分别对得到的LDBP特征和LBP特征进行降维;融合降维后的LDBP特征和LBP特征进行行人检测。在INRIA数据集上采用支持向量机（SVM）进行测试,实验结果表明,该方法能有效地提高检测精确度,且具有较好的鲁棒性。     

基于LBP和Fisherfaces的多模态人脸识别

提出一种结合局部二值模式（LBP）和Fisherfaces的多模态人脸识别方法。用LBP算子提取人脸灰度图像和深度图像的区域LBP直方图序列（LBPHS）,再采用Fisherfaces分别构建相应的线性子空间,用余弦相似度作为投影向量的相似度量,用加权求和规则进行信息融合。在FRGC数据库上的实验结果表明,该方法要明显优于LBPHS与直方图交及Fisherfaces与余弦相似度的融合,等错误率仅为0．33％。     

基于多阈值局部二值模式的人脸识别方法

提出一种基于多阈值局部二值模式(MTLBP)的人脸识别方法。计算图像中每个像素点与其局部邻域点的灰度差,通过选择不同的阈值编码形成MTLBP,采用多区域直方图向量进行人脸特征描述,模糊化多阈值匹配结果进行人脸识别。实验结果表明,该方法能很好地结合人脸的纹理和梯度信息,对表情等变化具有较好的鲁棒性。     

非采样Contourlet变换与局部二值模式相结合的人脸识别

针对人脸识别中姿态、光照和表情变化带来的识别率有限的问题,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)与局部二值模式（LBP）的人脸特征提取方法。首先对人脸图像进行非采样Contourlet变换,得到多尺度、多方向的子带系数矩阵,然后利用LBP算子从每个子带系数矩阵上抽取局部邻域关系,得到各子带的LBP特征图谱,最后将这些图谱分块统计并级联后作为人脸的识别特征。利用多通道最近邻分类器的分类结果表明,所提方法能有效提高识别率,所提取的特征对光照、表情和姿态等变化具有更好的鲁棒性。     

判别性完全局部二值模式人脸表情识别

针对完全局部二值模式（CLBP）存在直方图维数过高和特征冗余,会导致识别速度降低和识别率低的问题,提出基于有判别力的完全局部二值模式（Discriminative completed LBP,disCLBP）的人脸表情识别算法。首先,对人脸表情图像进行预处理获得表情子区域;然后提取表情子区域和整幅图像的disCLBP特征,针对不同的表情筛选出不同的表情特征,再将筛选出的表情子区域特征直方图融合;最后用最近邻分类器进行分类识别。该算法在CK人脸表情库上进行实验的平均识别率为97.3%。     

局部方向梯度幅值与相位差分的人脸识别算法

针对传统人脸识别算法在单训练样本下效果不佳,提出一种局部方向梯度幅值和相位差分相结合的方法（LDGMPD）,首先提取图像的梯度幅值与相位,梯度幅值图像与8个Kirsch模板卷积得到每个子邻域的8个边缘梯度值;然后对相位进行局部差分。局部方向梯度幅值与相位差分仅使用边缘梯度值与相位局部差分值中最大值的方向编码成一个二位八进制数,产生LDGMPD值。再选取结构对比信息对各LDGMPD人脸分块进行加权处理,提取人脸的LDGMPD直方图特征,最后利用最近邻分类器分类识别。在AR和CAS-PEAL-R1共享库上进行实验表明LDGMPD在单样本人脸识别具有较好的效果。