基于图谱分解的人脸表情分析

文中探索用人脸的几何结构图谱方法嵌入到模式空间来分析人脸表情,以图的加权邻接矩阵主要特征向量来定义矩阵的特征模。计算谱特征向量-模间邻接矩阵。用两类模式向量在范数下的多维尺度变换方法(MDS)嵌入该向量到一个模式空间,用人脸特征点来表示人脸图,并在模式空间里描述该嵌入方法下的同一人脸的不同表情。     

基于图谱分解的人脸特征描述

文章探索用图谱方法嵌入且分析人脸几何特征,以图的邻接矩阵的主要特征向量来定义邻接矩阵的特征模。对每个特征模,计算谱特征向量,包括主分量特征值,模间邻接矩阵。用局部线性嵌入方法(LLE)方法嵌入这些向量到一个模式空间。另外,用人脸特征点来表示邻接图,并以几何平均图和模式特征向量的平均图两种方法对比描述不同嵌入方法的人脸特征。实验结果表明,谱向量特征平均方法能够较好地描述人脸。     

结构图的谱分解及聚类研究

探索用图谱方法嵌入和聚类非加权图,以图的邻接矩阵主要特征向量来定义邻接矩阵的特征模.对每个特征模,我们计算谱特征向量,包括特征模周界、特征模体积、Cheeger常数、模间邻接矩阵和模间边界距离.用两种对比方法嵌入这些向量到一个模式空间:1)用谱模式特征的协方差矩阵的主成分分析(PCA)和独立分量分析(ICA);2)两类模式向量在L2范数下的多维尺度变换方法(MDS).另外,我们在三维多面体的二维图像中用角点特征来表示邻近图,以描述不同嵌入方法的聚类效果.     

基于特征运动的表情人脸识别

人脸像的面部表情识别一直是人脸识别的一个难点，为了提高表情人脸识别的鲁棒性，提出了一种基于特征运动的人脸识别方法，该方法首先利用块匹配的方法来确定表情人脸和无表情人脸之间的运动向量，然后利用主成分分析方法（PCA）从这些运动向量中，产生低维子空间，称之为特征运动空间，测试时，先将测试人脸与无表情人脸之间的运动向量投影到特征运动空间，再根据这个运动向量在特征运动空间里的残差进行人脸识别，同时还介绍了基于特征运动的个人模型方法和公共模型方法，实验结果证明，该新算法在表情人脸的识别上，优于特征脸方法，有非常高的识别率。     

基于特征脸的主成分分析人脸识别

采用基于PCA（主成分分析）的特征脸人脸识别方法,判断一张给定的图像是否为人脸图像。该方法通过计算训练集的特征向量,得到一个由特征脸组成的子空间,并将训练集中的人脸图像投影到该子空间中。检测人脸时,将二维的人脸图像投影到脸空间,并计算该图像与脸空间之间的欧几里得距离,以距离是否小于某一设定的阀值来识别是否人脸图像,实验测试结果准确率为97.5%。     

基于视频的人脸表情识别方法研究

近年来,表情识别逐渐成为计算机视觉和模式识别领域的研究热点之一。给出了一个包含人脸特征提取和表情识别的计算机视觉系统,通过对视频中人脸兼容运动特征的跟踪,提取人脸运动特征向量序列,与以往的方法不同,提取到的特征向量流被分割为两类,一类是表情特征向量流,另一类是视觉语音特征向量流。然后,利用基于CHMM（Couple Hidden Markov Model）的表情识别模型,进行人脸表情的识别,该模型允许两个向量流根据其各自的时域特征以异步方式进行处理,同时保持这两个向量流在时域上的自然关联。实验表明该方法优于传统的单通道处理方法。     

基于图像似然度的人脸检测

本文提出了一种基于图像似然度的检测人脸方法,该方法能在复杂的背景下较好的检测出人脸。该方法分为训练阶段和检测阶段。在训练阶段。从人脸图像集中选取大量人脸图像的信息矩阵的奇异值向量作为矩阵中的一列而构成的人脸图像集特征矩阵。然后,用大量的人脸图像的特征向量与人脸图像集特征矩阵比较找出最小相似度,作为阈值;在检测阶段。求待测区域的特征向量与人脸特征矩阵的相似度,与阈值比较以决定是否是人脸。     

基于Gabor小波的人脸检测

提出了一种新的正面人脸检测算法。该方法组合了Gabor小波变换、输入图像的Gabor特征分析和Bayes分类器来进行正面人脸检测。对训练集的平均脸作Gabor小波变换得到40个投影向量；通过计算输入图像和这40个投影向量间的内积来提取图像的Gabor特征向量；训练Bayes分类器来进行正面人脸检测。实验结果表明，该算法的计算效率和检测精度均优于特征脸方法。     

基于广义判别分析方法的人脸识别

提出基于广义判别分析的人脸识别方法,通过非线性核函数把样本映射到高维线性空间,然后在高维空间运用线性判决算法,从而获得输入空间非线性判决特征,可以很好地适应人脸图像中的光照、表情以及姿态等复杂的变化。实验证明该方法用较少的特征向量能获得比特征脸算法、Fisherfaces算法更高的分类准确率。     

基于Gabor 小波SDF 匹配滤波器的人脸识别

提出一种基于Gabor 小波特征的综合判别函数（SDF）匹配滤波器人脸识别方法．该方法选用具有代 表性的人脸训练库,在Gabor 特征空间上生成相应的SDF 匹配滤波器;每幅测试图像在这些非正交向量的投影可 以生成一组相关特征向量,用两个相关特征向量的距离来衡量不同人脸图像之间的相似度．Gabor 变换、SDF 匹配 滤波器和类别特征分析法的采用,使得该方法对光照变化、表情变化等因素具有良好的鲁棒性,并具有良好的推广 性．基于FERET 人脸测试库的对比实验结果验证了该方法的有效性．