共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
2.
In this paper, we propose a very simple and fast face recognition method and present its potential rationale. This method first selects only the nearest training sample, of the test sample, from every class and then expresses the test sample as a linear combination of all the selected training samples. Using the expression result, the proposed method can classify the testing sample with a high accuracy. The proposed method can classify more accurately than the nearest neighbor classification method (NNCM). The face recognition experiments show that the classification accuracy obtained using our method is usually 2–10% greater than that obtained using NNCM. Moreover, though the proposed method exploits only one training sample per class to perform classification, it might obtain a better performance than the nearest feature space method proposed in Chien and Wu (IEEE Trans Pattern Anal Machine Intell 24:1644–1649, 2002), which depends on all the training samples to classify the test sample. Our analysis shows that the proposed method achieves this by modifying the neighbor relationships between the test sample and training samples, determined by the Euclidean metric. 相似文献
3.
局部保持投影算法是基于流形的学习方法,在人脸识别过程中容易遇到奇异值问题,为此提出一种利用奇异值分解的方法。在模型中,样本数据被投影到一个非奇异正交矩阵中,解决了奇异值问题;然后再根据局部保持投影算法求出新样本空间的低维投影子空间。将训练样本和测试样本分别投影到低维子空间中,再利用最近邻分类器进行分类识别。在ORL人脸数据库中,采用了一系列的实验来对比该算法与传统局部保持投影算法和主成分分析算法的识别效果。实验结果验证了改进的局部保持投影算法在人脸识别的有效性。 相似文献
4.
王丽荣 《计算机工程与应用》2014,50(19):156-160
针对高维小样本鲁棒人脸识别问题,提出了一种局部线性嵌入优化光谱回归算法。计算出训练样本的特征向量,然后用局部线性嵌入算法构建分类问题所需的嵌入,并学习每种分类的子流形所需的嵌入;利用光谱回归计算投影矩阵,最近邻分类器完成人脸的识别。在人脸数据库FERET、AR及扩展YaleB上的实验结果表明,相比其他几种光谱回归算法,该算法取得了更好的识别效果。 相似文献
5.
6.
7.
当前主流特征提取方法主要从全局特征或局部特征出发实现降维。为了能充分反映样本的全局特征和局部特征,提出基于图的人脸特征提取方法。该方法首先通过对训练样本进行学习得到最佳投影方向,该方向保证投影后的样本类内紧密而类间松散;然后将测试样本映射到最佳投影方向上并利用最近邻分类器进行样本类属判定。标准人脸库上的比较实验结果证明了所提方法的有效性。 相似文献
8.
Sparse representation classification, as one of the state-of-the-art classification methods, has been widely studied and successfully applied in face recognition since it was proposed by Wright et al. In this study, we proposed a method to generate virtual available facial images and modified the well-known linear regression classification (LRC) and collaborative representation based classification (CRC) for face recognition. The new method integrates the original and virtual symmetry facial images to form a training sample set of large size. Experimental results show that the proposed method can achieve better performance than most of the competitive face recognition methods, e.g. LRC, CRC, INNC, SRC, RCR, RRC and the method in Xu et al. (2014). This promising performance is mainly attributed to the fact that the sample combination scheme used in the new method can exploit limited original training samples to produce a large number of available training samples and to convey sufficient variations of the original training samples. 相似文献
9.
提出一种结合图像融合的PCA与NMF相融合的人脸识别的识别方法。采用小波变换对图像进行处理,对于包含主要信息的低频子图用PCA进行特征抽取,而其他三个高频子图,虽然描述信息相对较少但包含重要的分类信息。为了减少计算量,对高频子图进行图像融合,再用NMF进行特征抽取,采用最近邻分类方法进行分类。最后对这两个识别结果进行加权处理,得到最终的识别结果。实验证明可以有效地提高识别率。 相似文献
10.
11.
在实际的人脸识别中,给定的训练图像往往存在遮挡和噪声,导致稀疏表示分类(SRC)算法的性能下降。针对上述问题,提出一种基于结构化低秩表示(SLR)和低秩投影的人脸识别方法--SLR_LRP。首先通过SLR对原始训练样本进行低秩分解得到干净的训练样本,根据原始训练样本和恢复得到的干净训练样本得到一个低秩投影矩阵;然后将测试样本投影到该低秩投影矩阵;最后使用SRC对恢复后的测试样本进行分类。在AR人脸库和Extended Yale B人脸库上的实验结果表明,SLR_LRP可以有效处理样本中存在的遮挡和像素破坏。 相似文献
12.
目的 传统的稀疏表示分类方法运用高维数据提升算法的稀疏分类能力,早已引起了广泛关注,但其忽视了测试样本与训练样本间的信息冗余,导致了不确定性的决策分类问题。为此,本文提出一种基于卷积神经网络和PCA约束优化模型的稀疏表示分类方法(EPCNN-SRC)。方法 首先通过深度卷积神经网络计算,在输出层提取对应的特征图像,用以表征原始样本的鲁棒人脸特征。然后在此特征基础上,构建一个PCA(principal component analysis)约束优化模型来线性表示测试样本,计算对应的PCA系数。最后使用稀疏表示分类算法重构测试样本与每类训练样本的PCA系数来完成分类。结果 本文设计的分类模型与一些典型的稀疏分类方法相比,取得了更好的分类性能,在AR、FERET、FRGC和LFW人脸数据库上的实验结果显示,当每类仅有一个训练样本时,EPCNN-SRC算法的识别率分别达到96.92%、96.15%、86.94%和42.44%,均高于传统的表示分类方法,充分验证了本文算法的有效性。同时,本文方法不仅提升了对测试样本稀疏表示的鲁棒性,而且在保证识别率的基础上,有效降低了算法的时间复杂度,在FERET数据库上的运行时间为4.92 s,均低于一些传统方法的运行时间。结论 基于卷积神经网络和PCA约束优化模型的稀疏表示分类方法,将深度学习特征与PCA方法相结合,不仅具有较好的识别准确度,而且对稀疏分类也具有很好的鲁棒性,尤其在小样本问题上优势显著。 相似文献
13.
14.
针对光照变化人脸识别问题中传统的光谱回归算法不能很好地进行特征提取而严重影响识别性能的问题,提出了局部判别嵌入优化光谱回归分类的人脸识别算法。计算出训练样本的特征向量;借助于数据的近邻和分类关系,利用局部判别嵌入算法构建分类问题所需的嵌入,同时学习每种分类的子流形所需的嵌入;利用光谱回归分类算法计算投影矩阵,并利用最近邻分类器完成人脸的识别。在两大人脸数据库扩展YaleB及CMU PIE上的实验验证了该算法的有效性,实验结果表明,相比其他光谱回归算法,该算法取得了更高的识别率、更好的工作特性,并且降低了计算复杂度。 相似文献
15.
基于Gabor变换和双方向PCA的人脸识别 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种可以解决小样本问题的人脸识别新算法。算法首先把人脸图像经过Gabor小波变换后得到的每个输出图像都看成是独立的样本,从而大大增加了每一类人脸样本的样本数。然后采用双方向PCA算法来提取人脸特征,并专门设计了针对人脸特征矩阵的最近邻分类器和最小距离分类器来进行分类判决。在ORL人脸库和FERET人脸库中的实验结果表明,算法能有效地解决人脸识别中的小样本问题,甚至当每类训练样本数仅为1时,也能得到较高的识别率。 相似文献
16.
17.
在进行人脸识别的时候,训练样本数量对识别率的大小影响非常大,由于存储技术和训练样本采集困难等诸多条件的限制,如何利用一幅人脸有用的信息尽可能地生成并包含更多的人脸信息成为了学术界的难点。针对该问题,提出一种按不同权值将原始图像和虚拟样本混合后再融合其人脸不同灰度值的边缘信息,构成新的训练样本。首先将原始样本灰度处理后生成轴对称图像和镜像图像,按不同权值混合。再提取混合后的边缘信息按不同灰度值与混合后的图像融合。使单幅人脸图像包含更多的特征信息。实验结果表明,混合权值之和大于1并且融合其边缘信息后生成的训练样本,相比原始样本信息的人脸识别率能提升2%~12%,表明该方法能有效地提高人脸识别率。 相似文献
18.
19.
20.
人脸识别是模式识别中重要的研究内容,具有广泛的应用前景。为了进一步提高人脸识别中线性鉴别方法的鲁棒性,提出了一种基于列最近邻的线性鉴别方法(CBLDA)。CBLDA为每一类找到一个投影矩阵,使得人脸图像中的每一列经过投影矩阵投影后,能够更靠近类内列最近邻同时离类间列最近邻越远。当测试样本与经过其类别的投影矩阵投影后能够得到更有利于分类的结果。CBLDA类似于分块或者子图的方法,选择最近邻列作为分块的策略的主要优点:(1)列是图像的固有尺寸,会随分辨率的变化而变化,因此不需要决定分块的大小;(2)人脸具有对称性,对列求得类内列最近邻可以较好克服一些左右姿态和光照变化的影响,提高算法的鲁棒性。为了验证CBLDA的有效性,在ORL和FERET人脸数据库中与2D-LDA、2D-LPP和2D-LGEDA等二维算法进行了对比实验,结果表明CBLDA在识别率有大幅的提升,证明了算法的有效性。 相似文献