融合Gabor、LBP与LPQ特征的面部表情识别

针对传统的Gabor无法兼顾识别率与实时性的缺点,提出了一种融合Gabor、LBP、LPQ三种特征的表情识别算法.首先采用Gabor变换提取人脸图像的边缘信息,根据获得的变换表征结果,提取其LBP特征及LPQ特征;通过PCA算法对提取的特征进行降维,并对降维后的LBP特征及LPQ特征进行直方图操作;最后,设计基于ELM神经网络面部表情分类器.应用JAFFE人脸表情数据库的测试结果表明,该方法比传统方法具有更高的识别准确度和更快的识别速度.     

基于特征融合的人脸识别

针对单一的人脸特征在人脸识别中的局限性,本文将多种人脸特征进行融合以提高识别率。通过对人脸图像提取PCA、DCT和LBP特征向量,后通过数据融合理论进行多特征融合,最后经过Fisher分类器进行识别,实验表明本文算法有效提高了人脸识别性能。     

基于几何特征与深度数据的三维人脸识别

提出一种基于三维点云数据多特征融合的人脸识别方法。利用深度信息提取人脸中分轮廓线和鼻尖横切轮廓线;采用曲率分析的方法定位出人脸关键点,针对鼻子等人脸刚性区域,选取并计算了4类(包括曲率、距离、体积和角度)共13维的特征向量作为三维几何特征。深度图特征采用结合LBP与Fisherface的方法进行提取与识别。在3DFACE-XMU和ZJU-3DFED数据库上比较了该方法与PCA、LBP等单一方法的识别性能,识别效果有比较明显的提升。     

基于核典型相关分析的多特征组合人脸识别

为了提高人脸的识别率,利用多特征和分类器之间的互补优势,提出一种基于核典型相关分析的多特征组合人脸识别方法（KCCA-MF）。提取人脸图像的LBP特征和Gabor特征,采用核典型相关分析算法对两种特征进行融合,以消除冗余特征,采用K近邻算法和支持向量机建立组合人脸分类器,并采用3个经典人脸库进行仿真分析。结果表明,相对于其他人脸识别方法,KCCA-MF提高了人脸识别的识别准确率和效率,可以满足人脸识别的实时性要求。     

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。     

基于分块LBP融合特征和SVM的人脸识别算法

针对传统局部二值模式(LBP)特征提取方法在光线和人脸表情变化的情况下表现不佳、单一方法提取出的特征不能多角度表现出整张人脸的特征信息的问题,提出一种基于分块LBP融合特征和支持向量机(SVM)的人脸识别方法。先将人脸图像划分为不同的块,对每一块提取LBP特征;然后将不同分块的像素均值特征与LBP特征进行融合,用融合后的特征向量来表征人脸;最后引入SVM作为分类器对上述特征进行分类。在YALE、ORL标准人脸库以及自建人脸库上进行实验验证,实验结果表明:该方法识别准确率分别能达到95. 15%,99. 75%,96. 25%,对比实验显示,该方法优于C4. 5决策树、随机森林等传统方法。     

基于特征融合的掌纹识别算法应用研究

研究掌纹准确识别问题,由于光照强度、位置移动、采集设备等影响,采集掌纹图像的分辨率较低。单一掌纹特征提取方法难以全面描述掌纹信息,导致掌纹识别率低。为了提高了掌纹识别率,提出一种基于Gabor滤波和LBP算法相融合的掌纹识别方法。首先对采集掌纹进行预处理,然后分别采用Gabor滤波和LBP算法进行特征提取,最后采用神经网络建立掌纹识别器。仿真结果表明,相对于单一特征提取算法,融合特征算法不仅提高了掌纹识别率,同时加快掌纹识别速度,能够很好满足实时掌纹识别系统的要求。     

一种DCT和ELBP融合的人脸特征提取方法

仅使用单一算法提取人脸图像的特征不足以捕捉人脸多方面的信息,为了更好地获取人脸面部特征,针对离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）只能提取人脸面部图像的频域特征,而未考虑近邻像素之间的关系、不能提取纹理特质信息等问题进行了研究,提出一种融合DCT特征和伸长的局部二值模式（Elongated Local Binary Pattern,ELBP）的特征提取方法。该方法首先考虑将人脸图像经DCT变换后的少量低频系数作为人脸的频域特征,然后对人脸图像中贡献相对较大的眼部和嘴部区域进行ELBP特征提取,将该ELBP特征作为人脸的空域特征,并采用PCA方法对所提取的空频域特征进行有效融合,得到更有效的人脸特征,最后用最近邻分类器进行识别。在ORL人脸库和Yale人脸库上的实验结果表明：所提方法比单独采用DCT、ELBP方法或采用DCT和LBP相结合的方法提取的特征更有利于识别,提高了识别的准确性。     

LBP和HOG的分层特征融合的人脸识别

针对LBP描述子提取的纹理特征有限且不能有效地描述图像边缘和方向信息的问题,提出了LBP和HOG的分层特征融合的方法.首先利用LBP算子提取图像的分层纹理谱特征,然后利用HOG算子提取原始图像的边缘特征和基于分层LBP特征的分层HOG特征,最后将分层LBP特征分别与2种HOG边缘特征融合,得到2种不同的多层融合特征.通过在ORL,Yale和GT人脸库上进行实验,比较了15种算法的识别性能,结果证明了文中方法的有效性;相对于传统的经典降维算法、单一的LBP特征提取算法和HOG特征提取算法,该方法的识别率有很大的提高,分别达到99%,99.5%和99.14%.     

基于强度图和深度图的多模态人脸识别

提出将全局特征表征方法2DFLD、2DPCA与局部特征表征方法LBP相结合,应用到人脸二维强度图和三维深度图进行识别;对不同分类方法的识别得分再进行归一化加权融合。对比实验结果表明,LBP对2DFLD和2DPCA的识别结果有改善作用,二维强度图和三维深度图的得分归一化加权融合对整个识别率也有一定的改善,在CASIA3D人脸数据库上的识别率最高可达94.68%。     

LBP 直方图与PCA 的欧式距离的人脸识别

基于LBP算子具有旋转不变性和灰度不变性等显著特点,本文通过LBP算子的特征提取,将人脸分成子区域,然后通过连接这些子区域的LBP直方图生成人脸特征向量,由于生成的特征向量的维数过高,通过PCA算法降维压缩,最后用欧式距离分类器完成测试样本和训练样本的人脸识别,通过实验比较得出很好的人脸识别效果,此人脸识别算法过程用于火车站等各种公共场合有很好的应用效果。     

基于多种LBP特征集成学习的人脸识别*

单一的特征与分类器只能对限定条件下的人脸进行较好的识别,当在非限定条件下(如光照、背景等发生变化时)将出现人脸识别率较低问题,针对该问题,提出了一种基于多种局部二进制特征集成学习的人脸识别算法。首先,使用监督梯度下降法 (SDM)对人脸特征点定位,应用中心对称局部二进制(CSLBP)算子提取每个特征点邻域特征,将所有人脸特征点邻域特征合成为精细的纹理特征;同时运用分区LBP直方图算法提取人脸区域的微观空间结构特征;然后,使用K最近邻算法(KNN)和支持向量机(SVM)分别训练这两种特征,得到类别排序列表和投票决策矩阵;最后,利用加权求和的规则融合决策矩阵,构成最优集成分类器,从而得到输出类别。通过在非限制性人脸库LFW上实验结果表明,所提算法采用集成的方法明显优于单一的特征和分类器。     

自适应加权融合显著性结构张量和LBP的表情识别

针对局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）提取纹理特征时忽略了图像的局部结构信息问题，提出一种自适应加权融合显著性结构张量和LBP的表情识别算法。该算法通过对整幅图片进行显著性区域检测得到全局显著图来消除细小的纹理和噪声。在显著图的基础上进一步提取两种显著性纹理特征，根据每种特征信息熵的贡献度来作为特征向量的加权依据。利用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）进行表情图像的分类。实验结果表明，自适应加权融合的两种纹理特征能够较好地描述人脸的特征，有效地提高表情识别率。     

LBP特征和改进Fisher准则的人脸识别

为了进一步提高人脸识别系统的性能,在LDRC算法的基础上进行改进,并将改进LDRC算法的准则函数应用到Fisher分类器中,提出了一种新的基于LBP特征和改进Fisher准则的人脸识别算法。该算法提取每幅人脸图像的标准LBP直方图特征：把提取到的LBP特征输入到改进后的Fisher分类器中,得到最佳投影矩阵和投票结果矩阵;求解出投票结果矩阵的最大值所对应的类别号,将其作为最终的识别结果;分别在FERET和AR人脸库中进行实验检测,结果表明与传统的特征提取方法相比,给出的方案可以使人脸识别率得到显著提高。     

基于多级CS-LBP特征融合的人脸识别方法

通常,采用中心对称局部二值模式CS-LBP对人脸图像只进行一次特征提取,提取的纹理特征不够丰富。因此,本文利用CS-LBP多次提取人脸图像更丰富的纹理特征,提出了多级CS-LBP特征融合的人脸识别算法。首先,用CS-LBP对原始人脸图像进行特征提取;然后,对所得特征图像再进行相同方式的特征提取,这样能够得到原始人脸图像的多级CS-LBP特征图像;最后,将每一级特征图像的分块直方图特征进行融合并用于人脸识别。在ORL、Yale标准人脸库上的实验结果表明,相比人脸图像的一级CS-LBP特征,多级CS-LBP特征融合的方法能够显著提高识别精度。     

基于自适应LBP人脸识别的身份验证

提出了一种自适应LBP人脸识别算法用于进行身份认证。在身份特征录入阶段,首先采用Harr人脸级联分类器对人脸样本库进行人脸区域检测,并使用PCA方法对人脸区域进行降维处理;然后通过LBP二值模式的人脸识别算法提取人脸样本的特征值;最后通过LBP人脸训练生成人脸数据特征库。通过多场景人脸图像库和阈值队列,通过多阈值全组人脸匹配,建立人脸阈值特征库。在身份验证阶段,将登录用户人脸与人脸阈值特征库做粗粒度人脸LBP直方图匹配,确定当前最优的LBP阈值;然后将登录用户人脸与人脸数据特征库做LBP直方图匹配,通过匹配结果确定登录用户的系统权限。实验结果表明,在图像和视频模式下,基于自适应LBP人脸识别算法的身份验证具有很高的鲁棒性。     

基于VGG-NET的特征融合面部表情识别

为了解决在面部表情特征提取过程中卷积神经网络CNN和局部二值模式LBP只能提取面部表情图像的单一特征,难以提取与面部变化高度相关的精确特征的问题,提出了一种基于深度学习的特征融合的表情识别方法。该方法将LBP特征和CNN卷积层提取的特征通过加权的方式结合在改进的VGG-16网络连接层中,最后将融合特征送入Softmax分类器获取各类特征的概率,完成基本的6种表情分类。实验结果表明,所提方法在CK+和JAFFE数据集上的平均识别准确率分别达到了97.5%和97.62%,利用融合特征得到的识别结果明显优于利用单一特征识别的效果。与其他方法相比较,该方法能有效提高表情识别准确率,对光照变化更加鲁棒。     

基于自适应预处理和PCA的人脸识别方法的研究

针对传统预处理方法在特征提取之前不能对人脸图像进行局部化处理,不能分析出感兴趣区域及受背景环境影响等缺点,提出一种人脸图像的自适应预处理方法。该方法通过二维Gabor滤波器从人脸图像中确定人眼位置,通过图像分割算法提取出感兴趣区域,缩放图像,运用主分量分析方法进行特征提取,通过二维最小近邻分类法进行分类,从而完成人脸识别过程。实验结果表明,基于自适应预处理的人脸识别方法能够有效去除头发、脖子、肩及与人脸无关的部分,提高了人脸识别率,且对一定的平移、旋转、尺度变化和表情有良好的鲁棒性。     

融合LBP和局部稀疏表示的人脸表情识别

为更好获取人脸局部表情特征,提出了一种融合局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）和局部稀疏表示的人脸表情特征与识别方法。为深入分析表情对人脸子区域的影响,根据五官特征对人脸进行非均匀分区,并提取局部LBP特征;为精细刻画人脸局部纹理,整合人脸局部特征,设计了人脸局部稀疏重构表示方法,并根据表情对各局部子区域的影响因子,加权融合局部重构残差进行人脸表情识别。在JAFFE2表情人脸库上的对比实验,验证了该方法的可行性和鲁棒性。