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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。 相似文献
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基于中心对称梯度幅值相位模式的单样本人脸识别 总被引:2,自引:2,他引:0
针对传统人脸识别算法在单训练样本情况下识别 效果不佳的问题,提出一种基于中心对称梯度幅值 相位模式(CSGMP)的单样本人脸识别算法。首先,提取人脸图像的梯度幅值和相位信息;然 后,用一种新 的中心对称局部方向模式(CSLDP)算子对梯度幅值进行编码,再将梯度相位量化到8个区间 进行编码,将 二者融合形成人脸图像的CSGMP特征;最后,分块统计直方图特征信息,将所有块的直方图 串联后作为 人脸图像的特征向量,利用最近邻分类器分类识别。在YALE和AR人脸库上进行测试的结果表 明,本文所提方 法简单有效,对光照变化、表情变化和部分遮挡等环境下单样本人脸识别具有较好的效果。 相似文献
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针对局部保持投影(LPP)算法无监督且只保留局部信息的特性,提出一种2DPCA+2DLDA和改进的LPP相结合的人脸识别算法。将训练集样本用2DPCA+2DLDA算法进行投影,保留数据整体空间信息和分类信息;引入类内、类间信息对LPP算法的关系矩阵进行优化,使LPP成为有监督的非线性学习方法,采用改进的LPP(ILPP)算法对训练集图像进行二次投影,提取样本的局部流形信息,并作为人脸识别信息进行鉴别。在Yale和ORL人脸库的测试结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对人脸识别系统准确度不高的问题,提出一种基于非下采样Contourlet梯度方向直方图(HNOG)的人脸识别算法。先对人脸图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT),并将变换后的各系数矩阵进行分块,再计算各分块的梯度方向直方图(HOG),将所有分块的直方图串接得到人脸图像HNOG特征,最后用多通道最近邻分类器进行分类。在YALE人脸库、ORL人脸库上和CAS-PEAL-R1人脸库上的实验结果表明,人脸的HNOG特征有很强的辨别能力,特征维数较小,且对光照、表情、姿态的变化具有较好的鲁棒性。 相似文献
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