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针对基于可见光的人脸图像的识别容易受光照和表情变化的影响,人脸的表情变化仅限于局部等问题,以及图像的相位一致性特征不受图像的亮度或对比度影响的特点,提出了一种基于分块相位一致性的人脸识别算法。该算法用log-gabor滤波器对图像进行滤波,利用相位一致性模型提取相位一致性特征图像;对每幅特征图像进行分块主元分析(PCA)处理;融合所有子图像的距离信息,采用最近邻分类器进行分类识别。实验证明该方法具有更好的识别性能。 相似文献
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基于不变矩匹配的人耳识别 总被引:2,自引:0,他引:2
人耳识别技术是一门新型的个体生物识别技术,头部转动是影响人耳识别的重要原因之一.本文提出一种基于加权高阶不变矩特征方法的人耳个体生物识别系统,并初步建立60只人耳图像库.通过实验得出了主要测试数据,识别准确率可达到95%,证明该系统能够克服因头部转动对识别的影响.表明不变矩方法在人耳识别中具有一定优势. 相似文献
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基于人耳生物特征的身份识别 总被引:6,自引:0,他引:6
人耳识别技术的研究与应用在个体生物特征识别范围属于一种新的尝试.本文首先讨论了人耳识别技术的可行性及其特点,介绍了基于二维灰度图像、3D深度图像和耳纹图像的人耳自动识别方法,并重点对静态人耳图像识别方法进行了总结.最后针对人耳识别技术中的一些关键性问题,如人耳特征信息的提取、人耳图像的遮挡与缺损处理、人耳识别方法以及人耳图像库的构建进行了探讨,提出一些解决问题的思路. 相似文献
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基于局部信息统计的人耳识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于局部信息统计的人耳识别方法。该方法将一幅人耳图像分成若干个子区域,分别提取每个子区域的分类特征,将各个子区域的特征串联为一个特征向量构筑人耳特征矢量,更加全面描述了人耳图像的局部与结构信息,应用最近邻分类器进行模式分类。采用三种不同的特征提取方法,以USTB人耳图像库对算法进行测试,实验结果表明,与全局信息比较同种方法识别率提高30%以上,验证了局部信息方法的有效性。 相似文献
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Ear recognition is a new biometric technology that competes with well-known biometric modalities such as fingerprint, face and iris. However, this modality suffers from common image acquisition problems, such as change in illumination, poor contrast, noise and pose variation. Using a 3D ear models reduce rotation, scale variation and translation-related problems, but they are computationally expensive. This paper presents a new architecture of ear biometrics that aims at solving the acquisition problems of 2D ear images. The proposed system uses a new ear image contrast enhancement approach based on the gray-level mapping technique, and uses an artificial bee colony (ABC) algorithm as an optimizer. This technique permits getting better-contrasted 2D ear images. In the feature extraction stage, the scale invariant feature transform (SIFT) is used. For the matching phase, the Euclidean distance is adopted. The proposed approach was tested on three reference ear image databases: IIT Delhi, USTB 1 and USTB 2, and compared with traditional ear image contrast enhancement approaches, histogram equalization (HE) and contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE). The obtained results show that the proposed approach outperforms traditional ear image contrast enhancement techniques, and increases the amount of detail in the ear image, and consequently improves the recognition rate. 相似文献
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人耳识别技术是生物特征识别和人工智能领域的一个重要分支.针对人耳图像特有的纹理特征,首先采用空间金字塔视觉词袋模型进行人耳特征提取,该模型将人耳图像中相对低级的局部描述子特征转化为具有高级语义含义的全局特征.最后采用支持向量机对样本向量进行训练与判别.实验表明,本文所采用的模型能取得较高的识别率,可作为人耳识别方法的一种扩展与探索. 相似文献
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Wen-Chung Kao Author Vitae Ming-Chai Hsu Author VitaeAuthor Vitae 《Pattern recognition》2010,43(5):1736-1747
Recognizing human faces in various lighting conditions is quite a difficult problem. The problem becomes more difficult when face images are taken in extremely high dynamic range scenes. Most of the automatic face recognition systems assume that images are taken under well-controlled illumination. The face segmentation as well as recognition becomes much simpler under such a constrained condition. However, illumination control is not feasible when a surveillance system is installed in any location at will. Without compensating for uneven illumination, it is impossible to get a satisfactory recognition rate. In this paper, we propose an integrated system that first compensates uneven illumination through local contrast enhancement. Then the enhanced images are fed into a robust face recognition system which adaptively selects the most important features among all candidate features and performs classification by support vector machines (SVMs). The dimension of feature space as well as the selected types of features is customized for each hyperplane. Three face image databases, namely Yale, Yale Group B, and Extended Yale Group B, are used to evaluate performance. The experimental result shows that the proposed recognition system give superior results compared to recently published literatures. 相似文献
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为提高光照变化下的人脸识别率,提出了一种基于局部对比增强(LCE)和局部相位量化(LPQ)的人脸识别方法。采用面部对称的思想结合LCE算法对受不均匀光照的人脸图像进行光照补偿;利用LPQ算子对增强后的图片进行标记,并用分块离散余弦变换(DCT)进行降维;分块计算LPQ直方图序列作为人脸图像的特征描述向量,送入最近邻分类器进行分类识别。通过Yale B和CAS_PEAL数据库上的实验,证实了所提方法的有效性。 相似文献
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针对基于子空间分解的人脸特征提取方法对人脸图像在采集过程中的光照、旋转、位置等变化较为敏感的问题,提出了一种改进的脉冲耦合神经网络人脸特征提取方法。该方法模拟生物视觉的感知过程,将人脸图像分解成由若干二值图像组成的认知序列,计算序列中的每幅二值图像的熵作为人脸特征,基于支持向量机实现分类与识别;同时克服了标准的脉冲耦合神经网络模型参数过多的缺点,识别率也有所改善。理论与实验结果表明,该方法与现有的基于子空间分解的人脸特征提取方法相比,对人脸图像在采集过程中的光照、旋转、位置等变化有较强的鲁棒性,而且具有较低的维数。 相似文献
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在光照变化的环境下,人脸识别因受到光照强度和方向的非线性干扰而变得困难重重。在人脸局部区域,光照的变化比较缓慢,而皮肤对光照的反射率特征变化比较快,可以认为光照变化是低频信号,而人脸本质特征是高频信号。FABEMD是一种快速自适应的BEMD(Bidimensional Empirical Mode Decomposition,二维经验模式分解)方法,它能够将图像分解为不同尺度的高频图像和低频图像,高频图像代表了人脸皮肤细节纹理特征,而低频图像则代表了轮廓特征。但是并不能定量判别什么样的高频信号以及多少高频信号能够用来消除光照影响,所以提出了两种衡量高频细节信息量的方法,将这些信息量的相对值来推算融合不同尺度的高频信号权重系数。基于Yale B人脸数据库的实验数据证明了所提方法能够取得很好的识别效果。 相似文献