基于局部特征约束的压缩感知人脸识别算法研究

人脸识别是计算机模式识别领域中一个研究热点和难点。针对人脸识别中数据量大、高维度、非线性等问题,提出基于局部特征约束的压缩感知人脸识别方法.首先对人脸图像进行选择性约束处理,利用SIFT算法提取人脸图像中的局部特征,以此构成压缩感知算法中的测量矩阵,再利用压缩感知的重构算法计算特征的稀疏表示,在此基础上进行人脸识别。算法在AR人脸库上进行了抗干扰比对测试,实验结果验证了算法对光照、表情以及遮挡等干扰具有强的鲁棒性,局部特征的约束大大降低了特征点的数量,有效提高了人脸识别的正确率。     

一种混合特征的人脸识别算法仿真研究

研究人脸识别优化问题,人脸图像受光照、人脸表情和位置变化等因素影响,由于图像具有复杂的多尺度特征,传统人脸识别算法只能提提取局部或全局特征,不能准确描述人脸图像,导致人脸识别率低。为了提高人脸识别率,提出一种小波分解和LBP算子相结合的人脸识别算法(WTLBP)。WTLBP首先利用小波变换对人脸图像进行分解,将人脸图像分解成大尺度和小尺度图像,然后采用LBP算子提取人脸图像的多尺度特征,最后采用概率统计法对人脸进行匹配识别。对ORL人脸库进行仿真,结果表明,WTLBP能够提取到人脸图像更加丰富的局部和全局信息,对光照、人脸表情和位置变化具有较高的鲁棒性,提高了人脸识别率。     

一种用于动态图像序列的人脸识别算法

研究基于动态图像序列的人脸准确识别。人体在运动的过程中,脸部会发生较大幅度的震动,造成人脸姿态特征不可避免的发现形变,造成对图像的干扰,识别误差较大。传统的识别方法多是以人脸姿态特征作为识别的基础的静态识别,一旦人体运动幅度加大,人脸姿态特征发生变化,必然造成识别的准确度下降。为了避免上述问题,提出了一种利用Curvelet布尔核转换的动态图像序列人脸识别的算法。利用Curvelet转换算法对全部动态图像序列相关参数进行降维处理,利用布尔核转换将形变较大的人脸关键细节特点进行约束分类,建立多约束的完整动态人脸特征模型,保证姿态形变可控,最终实现了运动中的人脸识别。实验证明,利用上述算法进行运动中的人脸识别,提高了人脸识别的准确率。     

基于压缩感知的红外人脸识别

压缩感知理论是一种全新的数据采集技术,其采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构,通过数值最优化问题准确重构原始信号。本文利用压缩感知的优秀特性,采用基于稀疏表示的模式分类方法,通过提取红外人脸图像的全部信息作为特征并建立特征矩阵,将待识别人脸作为压缩感知测量值,并通过正交匹配追踪算法进行重构,根据重构的稀疏系数所属类别进行红外人脸识别。实验表明,基于压缩感知的红外人脸识别结果准确率高。实验验证了本算法的有效性。     

相似遮挡区域碎片重构的鲁棒人脸识别算法

基于压缩感知技术,提出了一种面向遮挡的人脸识别算法。首先,将图像分成各个局部小块,并构建相似遮挡区域;然后,重构图像碎片,从而检测遮挡区域;最后,利用非遮挡区域获取遮挡截面,投票机制完成人脸识别。实验结果显示,其算法在AR和LFW人脸库上的最高识别率分别可高达99.8%和83.8%,优于其他几种遮挡人脸识别算法,此外,该算法对不同遮挡级别的人脸具有较好的鲁棒性。     

压缩感知在人脸识别中的应用和改进

压缩感知理论的出现．为人脸识别提供新的方法。基于稀疏表示的分类算法（SRC）就是压缩感知在人脸识别中的典型应用。针对SRC算法对遮挡人脸识别效果不佳的情况,提出基于图像分块的SRC算法,当分块方式选择恰当时,该算法可以显著地提高遮挡人脸的识别率。     

3D通用人脸模型的自适应算法及应用

利用3D人脸建模的方法进行人脸识别有效地克服了2D人脸识别系统中识别率易受光照、姿态、表情影响的缺陷。文章采用一种依据人脸图像对3D通用人脸模型进行自适应调整的有效算法,构造出特定的人脸模型并运用于人脸识别中。通过比较从人脸图像中估算出的特征点与通用人脸模型在图像平面上的投影点之间的关系,对3D通用人脸模型进行全局和局部调整,以适应人脸中眼、口、鼻的个性化特征。最后以一个实例说明了此算法的应用。     

融合全局和局部特征的人脸识别算法

针对人脸识别算法缺乏对光照变化的自动调节能力的弱点,提出了一种综合利用全局和局部特征进行人脸识别的新方法。对整幅人脸图像进行主成分分析;针对人脸局部特征,提出一种根据各局部子块包含的信息量即利用图像熵值进行自动加权的算法;基于贝叶斯原理对全局和局部特征进行数据融合,给出最终结果。实验结果表明,该数据融合算法综合全局和局部特征提取方式的优势,有效提高了人脸识别率。     

基于局部小波变换与DCT的人脸识别算法

提出了一种基于局部小波变换和离散余弦变换(DiscreteCosineTransform,DCT)相结合的人脸识别方法,该算法首先利用小波变换对人脸图像做适当层次的小波分解,然后通过离散余弦变换对低频分量作进一步的特征提取和压缩,得到人脸识别特征,最后利用欧氏距离和最近邻分类器进行识别。基于ORL人脸数据库的实验结果表明了该算法的有效性。     

基于改进局部方向模式特征的人脸识别算法

为了提高人脸识别率和效率,提出一种改进局部方向模式特征的人脸识别算法。首先将人脸图像分割成若干不重叠的子块,采用改进局部方向模式算法提取每个子块特征,然后对所有子块的特征进行连接,构成人脸图像的特征向量,最后采用最小二乘支持向机对人脸图像进行识别。在多个人脸库上进行仿真实验,结果表明,该算法获得了比传统算法更高的人脸识别率,而且加快了运行时间,较好地满足人脸识别实时性要求。     

纹理约束下的人脸特征点跟踪

将Lucas-Kanade光流跟踪算法与人脸特征点定位的统计模型DAM(direct appearance model)在Bayesian框架下结合起来,提出了视频中人脸特征点定位与跟踪的一种混合模型方法.利用Lucas-Kanade算法预测人脸特征点的位置,充分利用了帧间的相关信息,提高了跟踪的速度.通过DAM中纹理对形状的约束,在提高跟踪精度的同时增强了整个算法的鲁棒性.实验表明,这种方法可以很好地适应人脸的多种运动,可用于人脸识别或3D人脸建模.     

基于局部融合特征与分层增量树的快速人脸识别算法

传统的人脸识别模型采用离线方式进行训练,同时由于人脸特征维数较高导致算法的实时性不足。文中分别从人脸特征与分类器两方面来构建快速的人脸识别算法。首先使用 SDM(Supervised Descent Method)算法进行人脸特征点定位,提取每个人脸特征点邻域内的局部(Multi Block-Center Symmetric Local Binary Patterns,MB-CSLBP)特征,并将所有的人脸特征点邻域特征以串联的方式构成局部融合特征,即所提出的局部融合MB-CSLBP特征LFP-MB-CSLBP(Local Fusion Feature of MB-CSLBP)。将以上特征送入分层增量树HI-tree(Hierarchical Incremental tree)中进行人脸识别模型的在线训练。分层增量树是使用分层聚类算法来实现增量式学习的,因此其能够以在线的方式对识别模型进行训练,具有较高的实时性与准确性。最后在3种不同的人脸库以及摄像头采集的人脸视频上对算法的识别率与实时性进行测试。实验结果表明,相比于当前其他算法,所提算法具有较高的人脸识别率与实时性。     

融合全局与局部特征的贝叶斯人脸识别方法

针对人脸识别特征提取阶段中的数据降维方法往往难以兼顾保持全局与局部特征信息的问题，以及匹配识别阶段贝叶斯分类器中小样本问题，提出了一种融合全局与局部特征的贝叶斯人脸识别方法。该方法通过核主元分析提取出人脸数据的全局非线性特征，并在此基础上通过正交化局部敏感判别分析挖掘出人脸数据的局部流形结构信息，以达到提取出具有高判别力低维本质人脸特征的目的；采用一种最大信息量协方差选择的方法，来对协方差矩阵进行估算，以解决贝叶斯分类器设计中的小样本问题。在ORL、AR、 YALE、FLW人脸库上设计实验来进行验证。结果表明，提出的特征提取算法以及对贝叶斯分类器的改进取得了比较好的效果，通过对这两个阶段的优化，可以显著提升人脸识别的效果。     

有监督的二维分块局部相似与差异算法

为提高人脸识别算法的鲁棒性,提出一种有监督的二维分块局部相似与差异的人脸识别算法.该算法对原图像矩阵分块后,利用局部相似和差异算法中定义的2个权值矩阵,求解分块矩阵中的投影矩阵,将得到的投影矩阵按次序整合得出特征矩阵,以达到使原图像降维的目的.实验结果表明,该算法在降低计算难度的同时,能保持图像的局部信息,取得良好的识...     

结合径向线的局部遮挡下的3维人脸识别

目的 3维人脸点云的局部遮挡是影响3维人脸识别精度的一个重要因素。为克服局部遮挡对3维人脸识别的影响,提出一种基于径向线和局部特征的3维人脸识别方法。方法 首先为了充分利用径向线的邻域信息,提出用一组局部特征来表示径向线;其次对于点云稀疏引起的采样点不均匀,提出将部分相邻局部区域合并以减小采样不均匀的影响;然后,利用径向线的邻域信息构造代价函数,进而构造相应径向线间的相似向量。最后,利用相似向量来进行径向线匹配,从而完成3维人脸识别。结果 在FRGC v2.0数据库上进行不同局部特征识别率的测试实验,选取的局部特征Rank-1识别率达到了95.2%,高于其他局部特征的识别率;在Bosphorus数据库上进行不同算法局部遮挡下的人脸识别实验,Rank-1识别率达到了最高的92.0%;进一步在Bosphorus数据库上进行不同算法的时间复杂度对比实验,耗费时间最短,为8.17 s。该算法在准确率和耗时方面均取得了最好的效果。结论 基于径向线和局部特征的3维人脸方法能有效提取径向线周围的局部信息;局部特征的代价函数生成的相似向量有效减小了局部遮挡带来的影响。实验结果表明本文算法具有较高的精度和较短的耗时,同时对人脸的局部遮挡具有一定的鲁棒性。该算法适用于局部遮挡下的3维人脸识别,但是对于鼻尖部分被遮挡的人脸,无法进行识别。     

改进的Gabor小波变换特征提取算法

针对基于Gabor小波幅值与相位的人脸特征提取方法的特征级联方式使得特征向量维度较高的问题,提出了一种改进的Gabor小波变换特征提取算法。该算法计算局部幅值特征和局部相位特征,增强了每个像素的局部关联性;然后通过实验选定加权系数,将幅值特征与相位特征进行加权融合。实验结果表明,该算法与改进前的算法相比,降低了特征向量的维度,且提高了最终的人脸识别率。     

一种高效的人脸识别算法

提出一种基于局部Fisher鉴别分析(LFDA)和优化支持向量机(SVM)的高效人脸识别算法。在综合考虑局部几何结构和类别信息的基础上,利用LFDA将高维人脸数据映射到低维特征空间,避免维数灾难问题。在该低维特征空间中,使用经乘性更新规则训练的优化SVM对人脸数据进行分类识别。在人脸数据库上的实验结果表明,该算法的运算速度较快,识别准确率较高。     

基于SIFT特征的人脸识别方法

根据人脸识别中对高独特性的人脸特征的要求,提出一种改进的基于SIFT算子进行人脸识别的方法,结合K-means聚类的模式匹配策略,采用局部相似性和全局相似性的计算方法对人脸图像进行相似度匹配,并在匹配过程中使用基于概率统计的权值赋予方案和相似度的平方来提高识别的准确性。实验结果证明,该方法具备鲁棒性和有效性。     

基于特征点约束的人脸纹理映射

人脸纹理映射技术是计算机辅助颅骨面貌复原中一种特殊的真实感处理技术。针对人脸面部器官纹理映射难以准确实现的问题,提出一种基于特征点约束的人脸纹理映射方法。利用最小二乘保角映射参数化时需固定顶点来完成特征点约束。通过对大量单张、正面照片作为纹理进行映射,证实了该方法能够取得良好的映射效果。实验结果表明本方法鲁棒且效率高,降低了算法的复杂性。     

基于对比学习的多特征融合戴口罩人脸识别

随着计算机视觉技术应用的发展和智能终端的普及,口罩遮挡人脸识别已成为人物身份信息识别的重要部分。口罩的大面积遮挡对人脸特征的学习带来极大挑战。针对戴口罩人脸特征学习困难这一问题,提出了一种基于对比学习的多特征融合口罩遮挡人脸识别算法,该算法改进了传统的基于三元组关系的人脸特征向量学习损失函数,提出了基于多实例关系的损失函数,充分挖掘戴口罩人脸和完整人脸多个正负样本之间的同模态内和跨模态间的关联关系,学习人脸中具有高区分度的能力的特征,同时结合人脸的眉眼等局部特征和轮廓等全局特征,学习口罩遮挡人脸的有效特征向量表示。在真实的戴口罩人脸数据集和生成的戴口罩人脸数据上与基准算法进行了比较,实验结果表明所提算法相比传统的基于三元组损失函数和特征融合算法具有更高的识别准确率。