NMF与LDA相结合的彩色人脸识别

为了提高彩色人脸识别的性能,提出了一种非负矩阵分解与线性判别分析相结合的彩色人脸识别算法。首先采用非负矩阵分解算法对彩色人脸图像不同颜色通道的信息进行编码,计算彩色人脸图像空间的基图像;然后根据非负矩阵分解计算得到的图像分解系数,融入人脸对象的类别信息,采用线性判别分析算法计算最优的鉴别子空间;最后以彩色人脸图像的投影系数为特征,采用最近邻分类算法进行人脸识别。在CVL和CMUPIE人脸数据库上的实验结果验证了提出的彩色人脸识别算法的正确性和有效性。     

颜色共生矩阵的Fisher信息度量及识别应用

基于多项流形的黎曼几何,提出一个在矩阵流形框架下度量颜色共生矩阵信息差异并将其应用于目标识别的新方法。对于给定的颜色量化水平和每个像素局部邻域,该方法将一幅彩色图像的任意两个颜色通道中共生的颜色建模为一个潜在的多项分布的概率实现。通过基于紧化的共生频率嵌入,可将每幅图像等同为一个积矩阵流形上的一点,其中每个因子流形被赋予了从对应的多项流形上诱导的Fisher信息距离度量。对于一个识别任务,测试样本与训练样本间的匹配通过先在每个因子流形上使用最近邻分类器进行标签预测然后在积流形上进行多数投票完成。在GT彩色人脸库和COIL-100目标库上获得的出色的识别效果验证了该方法的有效性。     

结合双随机相位加密和四元数格拉斯曼平均网络的彩色人脸隐私保护识别

为保护彩色人脸图像的隐私并提高识别准确率,提出一种结合双随机相位加密和四元数格拉斯曼平均网络的彩色人脸隐私保护识别算法.首先将彩色人脸图像的颜色分量编码为纯四元数矩阵,使用双随机相位加密和四元数Gyrator变换进行加密.为了隐藏原始彩色人脸图像的内容,通过随机二值幅度掩模选取部分密文进行解密,得到不可见的人脸图像,然后使用四元数格拉斯曼平均网络提取人脸的特征向量和线性支持向量机进行识别.当人脸特征模板泄露时,可以重新生成随机二值幅度矩阵并构建新的特征模板替换原始的特征模板,满足可撤销性,从而保证原始人脸图像的安全性.在Aberdeen,Georgia Tech,Visible Light和YouTube Makeup 4个数据集上与当前3种人脸隐私保护识别算法进行比较,实验结果表明该算法能够有效地提高识别率,而且对数据集的变化具有较好的鲁棒性.     

基于近邻图改进的块对角子空间聚类算法

块对角表示（BDR）模型可以通过利用线性表示对数据有效地进行聚类,却无法很好地利用高维数据常见的非线性流形结构信息。针对这一问题,提出了基于近邻图改进的块对角子空间聚类（BDRNG）算法来通过近邻图来线性拟合高维数据的局部几何结构,并通过块对角约束来生成具有全局信息的块对角结构。BDRNG同时学习全局信息以及局部数据结构,从而获得更好的聚类表现。由于模型包含近邻图算子和非凸的块对角表示范数,BDRNG 采用了交替最小化来优化求解算法。实验结果如下：在噪声数据集上,BDRNG能够生成稳定的块对角结构系数矩阵,这说明了BDRNG对于噪声数据具有鲁棒性;在标准数据集上,BDRNG的聚类表现均优于BDR,尤其在人脸数据集上,相较于BDR,BDRNG的聚类准确度提高了8%。     

RGB空间彩色零水印算法

针对现有零水印算法使用的版权标识大都为结构信息单一的二值图像,且对于几何攻击鲁棒性差等问题,提出一种RGB空间彩色零水印算法。首先将彩色载体图像和彩色水印转换成R、G、B颜色分量,其次对载体图像三个空间分量分别进行Arnold置乱和分块处理;然后计算每个颜色通道各个子块的均值,构成十进制均值矩阵,将均值矩阵转换成8位二进制矩阵,分别生成三个颜色通道的二进制特征矩阵;最后将置乱后的彩色水印分量转换成8位二进制水印信息,分别与载体图像的三个二进制特征矩阵异或生成三个零水印,将三个零水印通过逆编码技术生成彩色零水印。实验结果表明,算法能够有效地抵抗非几何攻击、几何攻击和组合攻击,与相似的零水印算法相比,鲁棒性更好,安全性更高。     

基于DDCT与TCSVD的人脸特征提取与识别算法

提出一种基于分块离散余弦变换(DCT)与奇异值分解阈值压缩(TCSVD)的人脸特征提取与识别算法。该算法对人脸图像进行分块DCT变换,根据图像块位置和能量分布选择不同的DCT高低频分量构建特征矩阵,通过对每个图像块的特征矩阵进行SVD阈值压缩和特征组合来构建人脸鉴别特征,并利用分类器进行特征分类与识别。AR人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性。     

基于Fisher判别分析的增量式非负矩阵分解算法

增量式非负矩阵分解算法是基于子空间降维技术的无监督增量学习方法.文中将Fisher判别分析思想引入增量式非负矩阵分解中,提出基于Fisher判别分析的增量式非负矩阵分解算法.首先,利用初始样本训练的先验信息,通过索引矩阵对新增系数矩阵进行初始化赋值.然后,将增量式非负矩阵分解算法的目标函数改进为批量式的增量学习算法,在此基础上施加类间散度最大和类内散度最小的约束.最后,采用乘性迭代的方法计算分解后的因子矩阵.在ORL、Yale B和PIE等3个不同规模人脸数据库上的实验验证文中算法的有效性.     

LBP与LNMF特征融合的人脸识别

提出一种融合局部二值模式(LBP)和局部非负矩阵分解(LNMF)进行人脸识别的方法,采用LBP算子提取分块人脸图像的LBP直方图序列(LBPHS),根据每块的贡献度,得到权重的直方图序列(WeightLBPHS),采用LNMF方法提取其非负子空间及其系数矩阵,根据最近邻原则进行识别。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验表明,该方法具有较高的识别率。     

基于彩色人脸图像的亲子关系验证研究

人脸亲子关系验证是近几年新兴的并具有较大挑战性的研究方向,其通过分析两幅人脸图像的面部特征判断是否具有亲子关系。针对现有亲子关系验证方法大都基于灰度人脸图像展开,而忽略彩色图像色度信息的问题,通过提取颜色纹理特征,研究了色度信息在亲子关系验证方面的影响,对比彩色空间与灰度空间实验结果,并分析了不同颜色空间对亲子关系验证的影响。实验进一步研究了基于不同颜色空间融合的特征提取方法在亲子关系验证上的应用。Kin Face W和TSKin Face数据集上的实验结果表明,彩色图像可以取得较灰度图像更好的实验结果,并且HSV颜色空间识别准确率最高。此外,融合HSV颜色空间和YCb Cr颜色空间的特征提取算法可以进一步提高识别效果。     

基于图像分块的改进Fisher人脸识别算法

二维方法用于图像矩阵特征提取,虽然速度快,但影响了分类速度。针对二维线性鉴别分析（Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis,2DLDA）的特点,研究了一种基于图像分块的改进Fisher人脸识别算法,该算法首先对人脸图像进行压缩降维处理,得到相应的特征矩阵,然后利用改进Fisher算法对特征矩阵进行类间离散度矩阵和类内离散度矩阵的计算,该算法充分考虑了类别信息,避免了传统Fisher算法造成的小样本问题,有效提高了分类速度。基于ORL（Olivetti Research Laboratory）与Yale人脸数据库的实验结果证明了该算法的有效性。     

低秩分块矩阵的核近似

为了探讨结构受限下的矩阵分解问题,通过最小化块外对角线来增强类与类之间数据表示的不相关性,从而实现分块约束,即数据来源于不同的聚类结构,是一种局部结构的约束;同时通过增强样本的自表达属性并缩小样本之间的差距来增强类内数据表示的相关性,从而实现低秩约束,即数据行出现冗余,是一种全局结构的约束。随后设计了一个低秩分块矩阵的核近似算法,通过交替方向乘子法迭代求解。最后将该方法分别在人脸识别和字符识别上进行测试。实验结果表明,所提出的低秩分块矩阵分解算法在收敛速度和近似精度上都具有一定的优势。     

结构化低秩字典学习的人脸识别

目的 现实中采集到的人脸图像通常受到光照、遮挡等环境因素的影响,使得同一类的人脸图像具有不同程度的差异性,不同类的人脸图像又具有不同程度的相似性,这极大地影响了人脸识别的准确性。为了解决上述问题对人脸识别造成的影响,在低秩矩阵恢复理论的基础上提出了具有识别力的结构化低秩字典学习的人脸识别算法。方法 该算法基于训练样本的标签信息将低秩正则化以及结构化稀疏同时引入到学习的具有识别力的字典上。在字典学习过程中,首先利用样本的重建误差约束样本与字典之间的关系;其次将Fisher准则应用到稀疏编码过程中,使其编码系数具有识别能力;由于训练样本中的噪声信息会影响字典的识别力,所以在低秩矩阵恢复理论的基础上将低秩正则化应用到字典学习过程中;接着,在字典学习过程中加入了结构化稀疏使其不丢失结构信息以保证对样本进行最优分类;最后再利用误差重构法对测试样本进行分类识别。结果 本文算法在AR以及ORL人脸数据库上分别进行了实验仿真。在AR人脸数据库中,为了分析样本不同维数对实验结果造成的影响,选取了第一时期拍摄的每人6幅图像,包括1幅围巾遮挡,2幅墨镜遮挡以及3幅脸部表情变化以及光照变化（未被遮挡）的图像作为训练样本,同时选取相同组合的样本图像作为测试样本,无论哪种方法,图像的维度越高识别率越高。对比SRC （sparse representation based on classification）算法与DKSVD （discriminative K-means singular value decomposition）算法的识别率可知,DKSVD算法通过字典学习减缓了训练样本中的不确定因素对识别结果的影响;对比DLRD_SR （discriminative low-rank dictionary learning for sparse representation）算法与FDDL （Fisher discriminative dictionary learning）算法的识别率可知,当图像有遮挡等噪声信息存在时,字典低秩化可以提高至少5.8%的识别率;对比本文算法与DLRD_SR算法可知,在字典学习的过程中加入Fisher准则后识别率显著提高,同时理想稀疏值能保证对样本进行最优的分类。当样本图像的维度达到500维时人脸图像在有围巾、墨镜遮挡的情况下识别率可达到85.2%;其中墨镜和围巾的遮挡程度分别可以看成是人脸图像的20%和40%,为了验证本文算法在不同脸部表情变化、光照改变以及遮挡情况下的有效性,根据训练样本的具体图像组合情况进行实验。无论哪种样本图像组合,本文算法在有遮挡存在的样本识别中具有显著优势。在训练样本只包含脸部表情变化、光照变化以及墨镜遮挡图像的情况下,本文算法的识别率高于其他算法至少2.7%,在训练样本只包含脸部表情变化、光照变化以及围巾遮挡图像的情况下,本文算法的识别率高于其他算法至少3.6%,在训练样本包含脸部表情变化、光照变化、围巾遮挡以及墨镜遮挡图像的情况下,其识别率高于其他算法至少1.9%。在ORL人脸数据库中,人脸图像在无遮挡的情况下识别率达到95.2%,稍低于FDDL算法的识别率;在随机块遮挡程度达到20%时,相比较于SRC算法、DKSVD算法、FDDL算法以及DLRD_SR算法,本文算法的识别率最高;当随机块遮挡程度达到50%时,以上算法的识别率均不高,但本文算法的其识别率仍然最高。结论 本文算法在人脸图像受到遮挡等因素的影响时具有一定的鲁棒性,实验结果表明该算法在人脸识别方面具有可行性。     

Effective representation using ICA for face recognition robust to local distortion and partial occlusion

The performance of face recognition methods using subspace projection is directly related to the characteristics of their basis images, especially in the cases of local distortion or partial occlusion. In order for a subspace projection method to be robust to local distortion and partial occlusion, the basis images generated by the method should exhibit a part-based local representation. We propose an effective part-based local representation method named locally salient ICA (LS-ICA) method for face recognition that is robust to local distortion and partial occlusion. The LS-ICA method only employs locally salient information from important facial parts in order to maximize the benefit of applying the idea of "recognition by parts". It creates part-based local basis images by imposing additional localization constraint in the process of computing ICA architecture I basis images. We have contrasted the LS-ICA method with other part-based representations such as LNMF (localized nonnegative matrix factorization) and LFA (local feature analysis). Experimental results show that the LS-ICA method performs better than PCA, ICA architecture I, ICA architecture 11, LFA, and LNMF methods, especially in the cases of partial occlusions and local distortions.     

基于Fisher投影的多光谱人脸融合识别

根据可见光图像与红外图像的信息互补性,分析在决策层融合识别中的归一化法和融合算法,提出一种基于统计的Fisher投影融合法,利用Fisher线性判别准则在二维分数空间寻找最优投影方向,使不同类样本投影后能最佳分离。在多光谱人脸融合识别中的应用结果表明,与其他融合算法相比,该算法具有更好的识别效果。     

非负二维主成分分析及在人脸识别中的应用

二维主成分分析是一种基于整体脸的方法,保留人脸部件之间的拓扑关系.而非负矩阵分析是基于局部特征的识别,是通过提取局部信息来实现分类.文中将两种思想的优点融合在一起,提出非负二维主成分分析.该方法改善传统非负矩阵分解只是从矩阵分解的角度考虑,没有加强分类的问题.此外,该方法在矩阵分解之前不需要将图像矩阵转换为图像向量,能快速降低鉴别特征的维数.在ORL和FERET人脸库上的实验结果表明,该方法在识别性能上优于其它方法,且更具有鲁棒性.     

基于原子Fisher判别准则约束字典学习算法

为了提高字典的判别性能,提出基于原子Fisher判别准则约束的字典学习算法AFDDL。首先,利用特定类字典学习算法为每个原子分配一个类标,计算同类原子和不同类原子间的散度矩阵。然后,利用类内散度矩阵和类间散度矩阵的迹的差作为判别式约束项,促使不同类原子间的差异最大化,并在最小化同类原子间差异的同时减少原子间的自相关性,使得同类原子尽可能地重构某一类样本,提高字典的判别性能。在AR、FERET和LFW三个人脸数据库和USPS手写字体数据库中进行实验,实验结果表明,在四个图像数据库中,所提算法在识别率和训练时间方面均优于类标一致的K奇异值分解（LC-KSVD）算法、局部特征和类标嵌入约束的字典学习（LCLE-DL）算法、支持矢量指导的字典学习（SVGDL）算法和Fisher判别字典学习算法;且在四个数据库中,该算法也比稀疏表示分类（SRC）和协同表示分类（CRC）取得更高的识别率。     

基于改进LDA算法的人脸识别

提出一种基于改进LDA的人脸识别算法,该算法克服传统LDA算法的缺点,重新定义样本类间离散度矩阵和Fisher准则,从而保留住最有辨别力的信息,增强算法的识别率.实验结果证明该算法是可行的,与传统的PCA LDA算法比较,具有较高的识别率.