基于离散余弦变换和支持向量机的人脸识别研究

提出了一种基于图片分割的人脸特征提取方法,该方法利用二维离散余弦变换对每个子图进行分解,并提取其中最具代表性的系数作为该子图的特征,文中构造了一对多的支持向量机作为分类器来识别不同的人脸。基于ORL人脸数据库对算法性能进行了模拟,实验结果表明,所提出的算法实现简单,并具有较好的性能。     

基于DCT的PCA人脸识别系统研究

人脸识别是一种重要的生物特征识别技术,它广泛应用于电脑开机、门禁系统、安全监控和重要场所的身份验证。该文提出了一种基于DCT的PCA特征提取方法,该算法先对整个原始人脸图像进行DCT变换得到系数矩阵,再提取包含原始图像大部分信息的少量系数作PCA,提取出特征脸,再进行分类识别。对ORL人脸库的仿真实验表明,该方法优于单独DCT与PCA特征提取的识别方法,并且减少了运算量。     

基于小波PCA与BP神经网络的人脸识别算法

特征提取和分类器设计是人脸识别算法中的两个关键问题。提出一种基于二次小波变换、PCA算法与BP神经网络的人脸识别算法。该算法采用二次小波变换与PCA相结合的算法提取人脸图像的主要特征,并运用加入动量项的改进BP神经网络算法进行人脸图像分类识别。在MATLAB环境下,利用ORL人脸图像数据库进行了仿真实验,实验结果表明,该算法实现简单、识别速度快、识别率较高。     

适于人脸识别的PCA算法应用研究

人脸识别问题涵盖了多个领域如图像处理、计算机视觉和模式识别等,文中主要研究了PCA算法的原理,并基于MATLAB软件平台实现了人脸识别系统。本系统对图像进行预处理后,用ORL人脸库中的部分图像作为样本,通过K-L变换获取训练样本的特征值和特征向量,从而得到特征脸向量,然后将测试样本投影到已知的特征脸空间,计算出坐标系数,进而得出分类识别的结果。实验证明了本系统有较高的人脸识别率,具有一定的实际应用价值。     

基于PCA特征提取和距离哈希K近邻分类的人脸表情识别

使用PCA降维,提取人脸表情特征,并结合基于距离的哈希K近邻分类算法进行人脸表情识别。首先使用类Haar特征和AdaBoost算法进行人脸检测,并对人脸图像进行预处理;接着使用PCA提取人脸表情特征,并将特征加入到哈希表;最后使用K近邻分类算法进行人脸表情的识别。将特征库重构为哈希表后,很大地提高了识别效率。     

基于Curvelet变换的人脸识别技术研究

提出了一种基于二代Curvelet变换的人脸识别算法,先对人脸图像预处理及Curvelet变换系数的特征提取;然后结合PCA L、DA进行降维处理;再对降维后的系数进行分类,进而对人脸进行识别。为研究表情及光照对识别率的影响,分别采用了ORL与Yale人脸数据库,将该算法与小波变换的算法进行对比。实验结果表明,该算法得到更高的识别率。     

一种基于分块个体子空间的人脸识别方法

针对传统PCA算法的局限性,本文提出了一种基于个体子空间和分块特征提取的人脸识别方法。该方法不同于传统的PCA算法,它为每一个体人脸对象建立一个该个体对象所独有的人脸子空间,并且运用分块特征提取,加强了对样本局部特征信息的提取。在识别过程中,将待测人脸图像对不同个体人脸子空间进行投影后,再运用最近距离分类原则进行分类识别。该方法相对于传统的PCA算法能够更好地描述不同个体人脸之间的差异性,克服各类噪声。本文的实验结果表明,该方法的识别率相对于传统PCA特征脸算法具有一定的提高,能够较好地克服光照、表情和姿态变化的影响。     

Gabor字典及l0范数快速稀疏表示的人脸识别算法

针对光照、遮挡、伪装情况下,识别率比较低,识别时间长的问题,本文提出了基于Gabor字典及l0范数快速稀疏表示的人脸识别算法。Gabor小波提取的特征能够克服遮挡、光照等干扰对人脸识别的影响,平滑l0算法通过平滑连续函数来近似 l0范数,只需较少测量值并且较快速度便能重构稀疏信号。本算法通过提取人脸的Gabor特征、主成分分析法（PCA）降低维度,l0范数快速稀疏分类完成识别。在伪装人脸情况下,分块计算Gabor人脸特征,提高Gabor字典的形成速度。基于AR人脸数据库的实验结果表明,本算法可在一定程度上提高识别速度和识别时间,即使在小样本情况下,依然具有较高的识别率。      

基于PCA和AdaBoost的改进人脸识别算法研究

利用人脸作为特征的生物识别系统是近年来模式识别和图像处理领域的研究热点之一.介绍了一种改进的人脸识别算法.算法以主成分分析(PCA)算法作为主体,以AdaBoost算法作为辅助,把以投影后人脸特征空间中的欧式距离作为识别的主要评判依据.与传统人脸识别系统相比,新算法可以避免系统在识别前进行人脸检测的巨大运算量,并有效区分人脸和非人脸图像,提高运算效率和识别精度.仿真结果表明,这种改进的算法硬件资源占用少,运算时间短,更适合在嵌入式平台上实现.     

基于Gabor特征与改进RSC的人脸识别算法

针对鲁棒稀疏编码算法(Robust Sparse Coding,RSC)在姿态偏转、遮挡等环境下,特征维数高、识别率较低等问题,结合对该环境下仍具有良好鲁棒性的Gabor特征,提出了一种基于Gabor特征提取的改进的鲁棒稀疏编码算法(Gabor Robust Sparse Coding,GRSC)。首先对人脸图像进行分块处理;然后作多方向和多尺度的Gabor特征提取并构造字典;接着用PCA特征脸法去除相关性和降低维数;最后用加权迭代稀疏编码算法求解得到的最优稀疏系数进行判别归类。在ORL和AR数据库上验证该算法的性能,结果表明在AR数据库上识别率高达98.9%,在ORL人脸库上具有显著的优势,同时有效缩短了识别时间,是一种比较实用的人脸识别方法。     

一种基于Retinex和PCA的人脸图像识别方法

针对目前人脸识别算法在光照条件恶劣时识别精度较低的缺陷,提出一种基于Retinex和PCA的人脸图像识别方法.Retinex算法能够有效去除图像中光照恶劣导致的阴影,而PCA能够有效提取图像中有代表性的特征,从而使得快速准确的识别成为可能.在Yale和Yale B数据库上验证该算法的性能,结果证明,此算法简单快速,且具有较高的识别精度,是一种实用的人脸图像识别方法.     

基于PCA算法的人脸识别

PCA算法作为一种数值分析技术,主要的应用是用于简化数据、降低数据维度。将PCA算法应用到人脸识别,能提取出人脸图像中最主要特征,去除数据的冗余和噪声。文中采用PCA进行人脸识别,能为人脸识别提取区分度高的特征数据,有效提高了识别的准确性。且在ORL和YALE人脸库进行了实验。实验结果表明,该方法对实验的人脸图像有较高的识别率。     

Gabor-based kernel PCA with doubly nonlinear mapping for face recognition with a single face image.

In this paper, a novel Gabor-based kernel principal component analysis (PCA) with doubly nonlinear mapping is proposed for human face recognition. In our approach, the Gabor wavelets are used to extract facial features, then a doubly nonlinear mapping kernel PCA (DKPCA) is proposed to perform feature transformation and face recognition. The conventional kernel PCA nonlinearly maps an input image into a high-dimensional feature space in order to make the mapped features linearly separable. However, this method does not consider the structural characteristics of the face images, and it is difficult to determine which nonlinear mapping is more effective for face recognition. In this paper, a new method of nonlinear mapping, which is performed in the original feature space, is defined. The proposed nonlinear mapping not only considers the statistical property of the input features, but also adopts an eigenmask to emphasize those important facial feature points. Therefore, after this mapping, the transformed features have a higher discriminating power, and the relative importance of the features adapts to the spatial importance of the face images. This new nonlinear mapping is combined with the conventional kernel PCA to be called "doubly" nonlinear mapping kernel PCA. The proposed algorithm is evaluated based on the Yale database, the AR database, the ORL database and the YaleB database by using different face recognition methods such as PCA, Gabor wavelets plus PCA, and Gabor wavelets plus kernel PCA with fractional power polynomial models. Experiments show that consistent and promising results are obtained.     

多级FFD融合超分辨率重建的视频人脸识别

针对视频人脸识别中由于人脸畸变、表情变化等非刚性变化导致无法精确配准和重建的问题,提出一种基于多级自由变形配准的超分辨率重建算法。首先,利用低分辨率FFD网格全局配准,引入边缘配准度量到差平方总和准则;然后,将全局配准后的图像和基准图像划分成一系列对应子图对,使用高分辨率FFD网格对相关系数小的子图对进行局部配准;最后,采用凸集投影算法对多帧低分辨率图像重建SR人脸图像,并利用支持向量机分类器完成人脸识别。在标准视频库Choke Point和自己搜集的人脸视频库上的实验结果表明,在人脸畸变和表情变化很大的情况下,本文算法也能够精确配准和重建人脸图像,相比其它几种视频人脸识别算法,本文算法取得了更好的识别效果。     

一种多算法融合的人脸识别方法研究

针对人脸识别技术易受光照、姿态、表情等影响 ,为了增强人脸识别算法的鲁棒性,提出首先采用 LBP算法提取人脸图像的局部纹理特征,使用PCA算法将高维的空间人脸图像投影到低维的 特征空间,使 用LDA算法利用人脸类别标签信息寻找最优的投影向量,实现了人脸图像维度进一步地压缩 ,最后使用SVM 分类器分类匹配得到识别结果。分别使用ORL和Yale人脸数据库验证了算法的有效性,实 验结果表明,文 中该方法具有良好的识别性能,与其它的识别算法相比,识别率有了较大的提高。     

融合整体和局部信息的三维人脸识别

针对三维人脸识别中单一特征信息不足,采用一种基于整体信息和局部信息相融合的识别算法,以提高识别率。首先将预处理的三维点云用多层次B样条曲面拟合,获取精确的人脸曲面拟合函数,将控制点映射为深度图像,并根据人脸曲面函数和生理特征提取过鼻尖的中分轮廓线和水平轮廓线;其次对深度图像采用二维主元分析(2D-PCA)算法提取整体信息,对轮廓线采用改进的ICP算法匹配,作为局部信息;最后用加权求和法在决策级进行信息融合。采用CASIA3D人脸库完成识别测试,实验结果表明,本文算法明显优于单一特征信息下识别算法,且对姿态有较好的鲁棒性,同时不增加算法复杂度。     

基亏主成分分析法的人脸识别的探讨与研究

人脸识别是生物特征识别和人工智能领域特别重要的课题之一。讨论了统计主成分分析法（Principal Component Analysis,PCA）在人脸识别中的应用。PCA是基于统计的方法,可以对人脸库数据起到降低维数、去除相关性等作用。通过Kauhunen-Loeve变换（K—L变换）将人脸库变换到新的坐标系,得到人...     

一种消除光照影响的人脸识别方法

光照变化容易使人脸图像的灰度分布不均匀,造成局部对比度差别较大,影响人脸识别的效果。为此本文首先分别对人脸图像进行直方图均衡化和对数变换,接着将处理后的图像进行融合,然后运用PCA算法对人脸图像进行特征提取,最后采用三阶近邻分类法来实现人脸识别。通过对Yale、ORL和FERET人脸库的仿真实验结果表明,该方法在人脸图像光照变化的情况下,能够较好地改善人脸补偿的效果,具有较高的平均识别正确率。     

基于独立分量分析的人脸自动识别方法研究

提出了一种独立分量分析（ICA）和遗传算法（GA）相结合的人脸自动识别方法,人脸图像的独立的基的获取是采用基于四阶统计信息的ICA算法;为了减少计算复杂度,对原因像进行滤波降维,并用遗传算法对ICA求得的独立基集合进行搜索得到了一个最优的独立基子集,最后,选择合适的分类器根据待识别图像在独立基上投影系数进行分类判决,对人脸图像库的实验表明本方法识别率比基于主元分析 特征脸方法高,且计算量小于传统的基于ICA人脸识别方法。