基于改进的LBP人脸识别算法的研究

局部二值模式(LBP)算法是人脸识别领域中的经典算法,能够捕捉局部的细节特征,但其鲁棒性和识别率易受外部环境变化的影响。文章深入研究了LBP算法,从LBP算子、直方图特征提取对传统LBP算法进行改进,并结合LIOP编码方法,进一步提出了增强局部量化模式(ELQP)的人脸识别算法。实验结果表明,改进的LBP算法具有更高的识别率和较强的鲁棒性。     

基于MB-LBP算子和Multilinear PCA算法的人脸识别

针对运用MB-LBP算法提取的人脸特征维数较高、而直接用MB-LBP算法提取的特征进行人脸识别时计算量较大的问题,提出一种融合MB-LBP和Multilinear PCA算法的新的人脸识别方法。首先利用MB-LBP算法提取人脸图像的特征;然后用Multilinear PCA算法对提取的人脸特征进行降维;最后用最近邻分类器进行人脸识别。在FERET人脸库上进行验证,实验结果表明,该方法的识别率高于传统PCA、分块PCA、LBP和PCA相结合的方法。     

基于半监督LDA特征子空间优化的人脸识别算法

人脸特征提取是人脸识别流程最重要的步骤,特征的好坏直接影响了识别效果。为了得到更好的人脸识别效果,需要充分利用样本的信息。为了充分利用训练样本和测试样本包含的信息,提出了利用样本散度矩阵将主成分分析PCA算法和线性判别分析LDA算法加权组合的半监督LDA（SLDA）特征提取算法。同时,受组合优化问题的启发,利用二进制遗传算法对半监督特征提取算法得到的特征空间进行优化。在ORL人脸数据库上的实验结果表明：与人脸识别经典算法和部分改进算法相比,SLDA算法获得了更高的识别率。     

基于Gabor-RSC的人脸识别算法

为了提高人脸识别的准确率,提出一种基于Gabor特征和鲁棒稀疏表征相融合的人脸识别算法(Gabor-RSC)。首先采用Gabor滤波器提取人脸图像的多尺度和多方向特征,并采用主成分分析降低特征维数,然后采用鲁棒稀疏编码算法对人脸进行识别,最后采用Yale和ORL人脸库进行仿真测试。结果表明,Gabor-RSC算法提高了人脸的识别正确率,鲁棒性更高。     

基于神经网络和主元分析的人脸识别算法

针对高维、小样本的分类问题,提出2个重要的准则,用于估计RBF单元的初始宽度.采用主成分分析方法把训练样本集投影到特征脸空间,以减少维数,用Fisher线性判别式产生一组最具判别性的特征,使不同类间的训练数据尽可能地分开,而同一类的样本尽可能地靠近.实验结果证明,该算法在分类的错误率及学习的效率上都表现出较好的性能.     

一种基于LBP-EHMM的人脸识别算法

针对实时人脸识别易受光照变化影响的问题,提出了一种将局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)与嵌入式隐马尔可夫模型(Embedded Hidden Markov Model,EHMM)相结合的人脸识别方法。该方法首先对输入的人脸图像进行LBP预处理,接着对其进行特征向量提取,最后把提取的特征观察向量送入EHMM进行训练或识别。在多个人脸数据库上进行了实验,结果表明该文算法对光照具有较好的鲁棒性,提高了识别率。     

基于神经网络的快速核子空间人脸识别算法研究

针对现有核子空间人脸识别算法计算量大且速度缓慢的现状,提出了一种基于神经网络的快速核子空间人脸识别算法模型,利用神经网络的隐含层神经元将核特征子空间的基表示进行约减,从而大幅提高了识别速度。进而基于KPCA和KFDA两种核子空间人脸识别算法,建立了神经网络逼近模型,并基于ORL、UMIST和YALE 3种人脸数据库进行了实证分析。实验结果表明,当隐含层神经元个数设置为训练样本总数一半或更少时,基于神经网络的快速核子空间算法能够取得相近甚至相当于核子空间算法的识别率。从而在满足一定识别正确率的条件下,能将识别时间缩短到50%甚至更低。     

二维PCA非参数子空间分析的人脸识别算法

提出一种结合二维PCA(2DPCA)的二维非参数子空间分析(2DNSA)人脸识别算法.利用2DPCA对原始图像矩阵进行特征降维,以降维后的特征为训练样本,进行二维非参数判别分析,并综合考虑类边界样本对分类的影响,采用2DNSA实现更合理的特征提取.基于Yale、LARGE人脸数据库的实验结果表明,与(2D)2pCA、2...     

基于人脸识别的退休金身份认证算法

研究人脸识别的退休金身份认证问题,由于谁材料动态变化,给身份识别带来困难.为了提高退休金身份认证的准确率和效率,针对传统方法提供的身份证明时效性差,易伪造,识别过程复杂等缺陷,利用人脸图像有唯一性、稳定性和不需要接触等优点,提出一种人脸识别技术的退休金身份认证算法.通过对退休人员人脸进行实时采集,并与服务器人脸库进行匹配,实现退休人员身份真伪判断.将算法应用于退休金身份认证系统,结果表明,改进算法提高了退休金身份认证的准确率,可以有效阻止身份造假行为.     

基于二值数据贝叶斯子空间的人脸识别算法

基于贝叶斯空间的人脸识别算法均假定样本空间满足高斯分布,实际上样本空间很复杂,不一定能满足高斯分布。提出一种新的在贝叶斯空间进行人脸识别的算法,该算法通过设定图像灰度级的阈值,统计其出现频率,计算其类条件概率密度,利用贝叶斯公式求后验概率。该方法克服了传统贝叶斯方法难求类内和类间协方差矩阵的缺点,简单易用。实验结果证明,该方法具有可行性,识别率高于传统的基于代数的人脸识别算法(PCA、LDA和PCA+LDA)。     

基于复主分量分析的人脸识别

提出了一种基于复主分量分析的人脸识别新方法。首先采用两种不同的K—L变换分别降低原始图像空间的维数，得到高维原始图像的两种简约表示。然后利用复向量将同一样本的两组特征向量合并在一起，通过运用复主分量分析，来抽取人脸图像的有效鉴别特征。最后在0RL人脸库上实验结果表明所提出的方法不仅识别性能优于经典的Eigenfaces和Fisherfaces方法，而且仅用27个特征识别率就达到96％。     

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。     

基于复空间中K-L变换的人脸识别

文中提出了一种基于复空间中从类平均向量中提取判别信息的K-L变换的人脸识别新方法。在ORL人脸库上实验结果表明所提出的方法不仅识别性能优于经典的Eigenfaces和Fisherfaces，而且最佳识别率达到97％。     

基于卷积神经网络特征融合的人脸识别算法

为提高卷积神经网络的识别性能,提出了一种基于多种卷积神经网络模型的特征融合方法。论文通过构建一个深度学习网络,将多种卷积神经网络模型如ResNet、InceptionV3和VGG19提取的特征进行融合,并将融合后的特征应用到人脸识别中,据此训练出特征融合网络模型的网络参数;最后利用计算求出的阈值来区分类别。实验结果表明,在人脸库LFW数据集上,论文算法的人脸识别率可达98%;与现有的单一卷积神经网络相比,论文算法识别率更高。     

基于人脸识别的远程身份验证系统

文章介绍了一种基于人脸识别的C/S结构的远程身份验证系统,讨论了系统结构与关键技术,给出了实验结果.系统采用奇异值分解和判别式KL投影提取特征,利用最邻近法进行分类,适用于人脸样本数量不是很大的情况.实验证明系统达到了较好的应用效果.     

基于典型相关分析的组合特征抽取及脸像鉴别

利用典型相关分析的思想,提出了一种基于特征级融合的组合特征抽取新方法.首先,抽取同 一模式的两组特征矢量,给出描述两组特征矢量之间相关性的判据准则函数;然后依此准则 抽取它们的典型相关特征,构成有效鉴别特征矢量用于识别.该方法巧妙地将两组特征矢量之 间的相关性特征作为有效判别信息,既达到了信息融合之目的,又消除了特征之间的信息冗余 ,为两组特征融合用于分类识别提供了新的思路.此外,从理论上进一步剖析了所提出的方法 之所以能有效地用于识别的内在本质.在Yale和ORL标准人脸数据库上的实验结果证实了所提 算法的有效性和稳定性,而且识别率大大高于用单一特征进行识别的结果.     

基于多子空间直和特征融合的人脸识别算法

多个子空间直和能保证多个子空间数据融合时多个子空间得到的特征向量相互两两正交,融合数据采用该特征表示时冗余最小,更有利于分类识别。本文基于多子空间直和进行特征融合,提出了一种新的人脸识别算法。通过 2DPCA算法,首先分别计算所有训练样本归一化后正脸、左侧脸及右侧脸图像的协方差矩阵的各P个最大特征值对应的P个相互正交的特征向量,然后通过选取3个子空间的部分满足直 和条件的特征向量组成各自的特征空间(投影空间),再将样本正脸、左侧脸及右侧脸图像分别向各自特征空间投影得到3个特征矩阵,最后将此3个特征矩阵融合为该样本的特征矩阵用于最近邻分类器进行分类识别。最终通过本文3组实验数据的对比说明了该 算法能减少计算量并且提高了识别率。