基于Gabor特征融合和LSSVM的人脸识别算法

针对Gabor特征维数高难题,提高光照人脸的识别性能,提出一种基于Gabor特征融合和最小二支持向量机的人脸识别算法(Gabor-LSSVM)。首先采用Gabor滤波器提取人脸图像的多尺度和多方向特征,并将相同尺度不同方向的特征融合,初步降低特征维数;然后采用核主成分分析对融合特征进行选择,进一步降低特征维数;最后采用最小支持向量机建立分类器对人脸进行识别,并采用Yale B和PIE人脸库进行仿真测试。结果表明Gabor-LSSVM的人脸识别正确率和识别效率都得到了提高。     

基于多级纹理特征的深度信念网络人脸识别算法

为解决人脸特征提取过程中局部特征缺失的问题,借助局部二值模式(LBP)与方向梯度直方图(HOG)提出一种基于多级纹理特征融合的深度信念网络人脸识别算法。以提取局部纹理特征以及边缘纹理特征为出发点,对人脸图像进行三级纹理特征提取。使用MB-LBP提取初级纹理特征;在此基础上进行改进的CS-LBP图像特征提取作为二级纹理特征;使用HOG算子在二级纹理特征上完成三级纹理特征提取。将二级和三级纹理特征直方图顺序串联融合后输入到深度信念网络(DBN)逐层贪婪训练,优化网络参数,并用优化的网络在ORL、YELA人脸标准库中进行测试,识别率均在92%以上。该算法与传统算法(SVM、PCA)相比较拥有更好的人脸识别效果,同时也表明了局部纹理特征的改善为识别过程的特征提取提供强有力的保障,为人脸识别的进一步研究开拓新思路。     

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。     

一种新融合算法的维吾尔族人脸识别

针对维吾尔族人脸在光照以及部分遮挡下的辨识率下降和鲁棒性差的问题,提出了二维离散余弦变换（2DDCT）与方向边缘幅值模式（POEM）相融合的维吾尔族人脸识别算法。首先,把维吾尔族人脸图像分块处理,并使用2DDCT把其分块后的维吾尔族人脸图像转换为频域状态;其次,压缩维吾尔族人脸图像以排除维吾尔族人脸图像中无用信息,即中频部分与非低频部分,并进行二维离散余弦逆变换（IDCT）得到重构的维吾尔族人脸图像;然后,经POEM计算维吾尔族人脸图像的特征量得到其相应的POEM直方图并把直方图级联在一起,作为该中心特征点的POEM纹理直方图,得到维吾尔族人脸特征点的纹理特征信息;最后,采用深度学习算法进行分类识别。本文通过实验提出的算法,在自建的维吾尔族人脸库中能够进一步提高其人脸识别率,在维吾尔族人脸数据库中其运算速度也有很大提高。实验结果表明,该算法尤其是在维吾尔族人脸数据库中拥有较好的识别精度,具有很强的鲁棒性,特别是在光照以及部分遮挡下具有很强的优势。     

一种自适应加权HOG特征的人脸识别算法

为了提高人脸识别在复杂条件下的识别率,提出一种基于自适应加权梯度方向直方图特征（AW-HOG）的人脸识别方法。该方法首先将人脸图像分成均匀子块,并利用HOG描述算子提取分块人脸特征,根据各分块对识别的贡献率自适应地计算各分块的权重,然后融合权重系数以及各分块的HOG特征,形成AW-HOG特征并采用主成分分析（PCA）算法进行降维,最后利用支持向量机（SVM）进行分类识别。在Yale B 以及AR标准人脸库上的实验结果表明,提出的人脸识别方法在识别率上优于传统算法且对光照具有较强的鲁棒性。     

基于分块CBP特征和稀疏表示的三维人脸表情识别

在三维人脸表情识别中,基于局部二值模式（LBP）算子算法与传统的特征提取算法相比具有特征提取准确、精细、光照不变性等优点,但也有直方图维数高、判别能力差、冗余信息大的缺点.本文提出一种通过对整幅图像进行多尺度分块提取CBP特征的CBP算法,能够更有效的提取分类特征.再结合使用稀疏表达分类器实现对特征进行分类和识别.经实验结果表明,与传统LBP算法和SVM分类识别算法对比,文中算法用于人脸表情的识别的识别率得到大幅度提高.     

基于光照归一化分块完备LBP特征的人脸识别

针对复杂光照条件下的人脸识别,提出了一种基于光照归一化分块完备局部二值模式（B-CLBP）特征的人脸识别算法。该方法对人脸图像进行光照归一化预处理,对处理后的人脸图像进行B-CLBP特征提取,融合成B-CLBP直方图,根据最近邻准则进行分类识别。在Extended Yale B人脸库上的实验结果表明,所提算法可以有效提高复杂光照条件下的人脸识别率。     

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.     

拉普拉斯滤波结合CS-LBP的单样本人脸识别

针对传统的人脸识别算法在单训练样本的情况下识别率不佳的情况,提出一种结合拉普拉斯滤波与中心对称局部二值模式的人脸识别算法（LFCLBP）。对原始人脸图像进行拉普拉斯滤波处理;然后对图像提取梯度幅值和梯度相位信息,对梯度幅值用CS-LBP算子编码,再将梯度相位量化到16个区间进行编码,将二者融合成人脸图像的LFCLBP特征;分块统计直方图特征,将所有分块的直方图串联起来作为人脸图像的特征向量,并用最近邻分类器识别。在YALE人脸库和AR人脸库上进行测试,测试结果表明该算法有效,在光照变化、表情变化和部分遮挡等环境下对单样本人脸图像具有较好的识别效果。     

统一化的LGBP特征及稀疏表示的人脸识别算法

为了克服非约束性(光照、遮挡、姿势等变化)条件下会大大降低人脸识别率的缺陷,提出一种基于Gabor相位和幅值信息的统一化局部二进制模式稀疏表示人脸识别算法.首先将人脸图像经过Gabor滤波器滤波得到Gabor相位和幅值图像,然后分块提取其统一化的局部二进制直方图,最后通过稀疏表示判断测试图像所属类.利用AR数据库进行实验的结果表明,与SRC、结合LBP和SRC特征的分割识别算法相比,该算法在非约束性条件下识别率最高.     

基于二维Gabor小波特征的三维人脸识别算法

分析三维人脸识别技术,提出一种基于Gabor小波特征的三维人脸识别算法。该算法采用二维Gabor小波特征精确且稳定地描述人脸特征,重建三维人脸模型并对其进行模板匹配,对匹配后的三维人脸模型进行线性判别分析。对基于ORL和UMIST两个人脸数据库的实验结果表明,该算法性能优良。     

基于皮肤纹理特征的高分辨率人脸图像识别

提出一种基于皮肤纹理特征的高分辨人脸图像识别算法。通过人脸轮廓提取人脸的皮肤纹理特征点,利用Gabor滤波器提取人脸关键区域的皮肤纹理特征,根据纹理区域相关性进行特征匹配。在FRGC v2.0数据库上的实验结果表明,当认假率为0.1%时,该算法的认证率可达97.8%,且使用高分辨率人脸图像可提高人脸识别的性能。     

改进的HOG和Gabor,LBP性能比较

为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达,提出一种改进的梯度方向直方图(HOG)人脸识别方法.首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取HOG特征;然后将所有网格HOG特征向量进行组合,实现整个人脸特征表达;最后采用最近邻分类器进行识别.另外,比较了该方法与Gabor小波和局部二值模式(LBP)2种著名的人脸局部特征表示方法的优劣.实验结果表明,在调优的HOG参数下,在具有光照和时间环境等复杂变化的FERET人脸库中,较少维数的HOG特征比LBP特征有更好的表现,而且HOG特征提取时间和特征向量维数比Gabor小波方法更具有优势.     

三维人脸数据的获取及人脸特征自动定位

介绍了一种快速获取人脸三维面貌数据的结构光相移测量技术,并利用这种高速的相移技术在获取三维面貌数据的同时获得人脸纹理背景图像,结合二维人脸图像中的人脸特征识别手段,应用到三维人脸图像中,可以让计算机自动提取人脸图像的主要特征点.首先介绍了高速相移技术的基本原理,介绍了二维人脸图像中的积分投影方法来求取人脸轮廓粗略位置的方法,接着介绍了将二维图像做纹理映射到三维数据里面的方法,结合三维高度信息的曲线分析、曲率判断等,快速的提取出了人脸的三维特征.经实验验证,此方法对于三维人脸特征的自动定位有很高的准确性和通用性.     

Automatic facial feature extraction and 3D face modeling using two orthogonal views with application to 3D face recognition

We present a fully automated algorithm for facial feature extraction and 3D face modeling from a pair of orthogonal frontal and profile view images of a person's face taken by calibrated cameras. The algorithm starts by automatically extracting corresponding 2D landmark facial features from both view images, then compute their 3D coordinates. Further, we estimate the coordinates of the features that are hidden in the profile view based on the visible features extracted in the two orthogonal face images. The 3D coordinates of the selected feature points obtained from the images are used first to align, then to locally deform the corresponding facial vertices of the generic 3D model. Preliminary experiments to assess the applicability of the resulted models for face recognition show encouraging results.     

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。     

Automatic 3D face recognition from depth and intensity Gabor features

As is well known, traditional 2D face recognition based on optical (intensity or color) images faces many challenges, such as illumination, expression, and pose variation. In fact, the human face generates not only 2D texture information but also 3D shape information. In this paper, we investigate what contributions depth and intensity information makes to face recognition when expression and pose variations are taken into account, and we propose a novel system for combining depth and intensity information to improve face recognition systems. In our system, local features described by Gabor wavelets are extracted from depth and intensity images, which are obtained from 3D data after fine alignment. Then a novel hierarchical selecting scheme embedded in linear discriminant analysis (LDA) and AdaBoost learning is proposed to select the most effective and most robust features and to construct a strong classifier. Experiments are performed on the CASIA 3D face database and the FRGC V2.0 database, two data sets with complex variations, including expressions, poses and long time lapses between two scans. Experimental results demonstrate the promising performance of the proposed method. In our system, all processes are performed automatically, thus providing a prototype of automatic face recognition combining depth and intensity information.