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基于协同表示的分类(CRC)以其卓越的协同能力成为人脸分类领域的一个突破。然而在实际应用中,通常只提供很少甚至是单个人脸图像来进行人脸识别,这导致了CRC无法很好地处理光照、表情、姿态和遮挡等问题。针对该问题,提出一种判别性双向协同表示的图像识别算法(DB-CRC)。首先通过引入判别式字典学习(FDDL)模型学习得到一个结构化字典,使得每个特定类的子字典对相关类的样本具有良好的表示能力,由此,较大的类间离散度和较小的类内离散度使得重构误差和编码系数都具有判别性;然后将学习得到的稀疏编码系数作为测试样本数据进行双向表达,建立快速逆向表示模型,利用双向表示策略估计每个测试样本与结构化字典之间的双向重构残差信息;最后利用竞争融合方法对来自双向表示模型的重构残差进行加权排名,实现最终的人脸分类。在AR、PIE、LFW等通用人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性,特别是对小样本问题的鲁棒性。 相似文献
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针对传统的人脸识别技术对于人脸特征提取的能力有限的问题,提出了一种改进的残差神经网络人脸识别算法.通过对原有残差神经网络模型结构的调整,适当增加卷积输出,减少残差单元的方法来提高网络性能,从而提高残差神经网络提取人脸特征的能力.实验结果表明:提出的算法在自建数据集OurFace和CASIA-WebFace数据集上取得了优于现有残差网络的人脸识别性能. 相似文献
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在光照变化环境下,人脸识别的鲁棒性是人脸识别系统中一大挑战。针对光照变化对人脸识别的影响,对经典光照不变特征表示算法进行了研究,提出一种基于局部标准差光照不变的人脸特征表示算法及其加权形式。结合完备线性鉴别分析(Complete-Linear Discriminant Analysis,C-LDA)算法提取特征,在Extended Yale-B与YALE 人脸库中,与其他处理光照变化的经典方法相比,如多尺度Retinex(Multi Scale Retinex,MSR)、韦伯脸(Weber-Face,WF)和局部归一化(Local Normalization,LN),提出的算法能获得更高识别率。 相似文献
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李艺敏 《电脑编程技巧与维护》2014,(24):119-121
为了提高基于稀疏表示的人脸识别速度和对图像的噪声、遮挡、损坏的鲁棒性,提出了拓展的稀疏表示模型和D-KSVD(Discrimination K-SVD)的人脸识别算法。在原始的稀疏表示模型中添加了残差向量作为系数修正向量,使得拓展的稀疏表示模型具有更强的鲁棒性。针对字典学习中只包含表示能力没有包含类别信息的问题,在字典学习中添加了稀疏编码和分类器参数约束项,在字典学习的过程中同时更新稀疏编码和分类器参数,使字典中包含很好的表示能力和判别分类能力,用其稀疏编码系数进行人脸识别分类时能获得更好的识别性能。 相似文献
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针对人脸识别中的光照变化问题,利用随机投影对传统稀疏表示分类器进行改进,提出一种基于随机投影与加权稀疏表示残差的光照鲁棒人脸识别方法。通过对人脸图像进行光照规范化处理,尽量消除人脸图像上的恶劣光照,取得经光照校正的人脸样本后进行多次随机空间投影,进一步丰富样本的光照不变特征,以减小光照变化对人脸识别带来的影响。在此基础上,对利用单一残差分类的传统稀疏表示分类方法进行改进,样本经过多次随机投影和稀疏表示会产生多个样本特征和重构残差,利用样本特征的能量来确定各个重构残差的融合权值,最终得到一种稳定性和可靠性更强的加权残差。在 Yale B 和 CMU PIE 两个光照变化较大的人脸库上的实验结果表明,改进的方法具有较强的光照鲁棒性。与传统稀疏表示方法相比,本文提出的方法在Yale B人脸库上两组实验的平均识别率分别提高了25.76%和46.39%,在CMU PIE上的平均识别率提高了10%左右。 相似文献
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基于人脸图像的人类生理年龄自动估计是人脸识别领域的一个重要研究方向.对此,使用一种基于WTA(winner-take-all)竞争规则的独立分量分析方法来实现年龄估计任务.首先对人脸图像进行归一化处理,利用PCA方法进行白化预处理以进一步降低训练集合的维数;然后,使用WTA-ICA稀疏表示实现人脸图像的特征提取.最后在FG-NET Aging database人脸数据库的实验结果表明,该算法对基于人脸图像的年龄估计获得了较好的结果. 相似文献
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为了解决雷达目标跟踪的非线性估计问题,提出了一种基于最优线性无偏估计的交互式多模型(IMM)机动目标跟踪算法.该算法采用最优线性无偏估计(BLUE),把目标的状态在笛卡尔坐标来表示,而把雷达测量误差保留在极坐标下,并结合交互式多模型算法,实现对机动目标的有效跟踪.仿真实验验证了该算法的准确性和有效性. 相似文献
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由于稀疏表示方法在人脸分类算法中的成功使用,基于此研究人员提出了一种新的分类方法即基于稀疏表示的分类方法(SRC)。因此寻求最优的稀疏表示方法就成为了人脸识别研究的重点。由于粒子群算法具有原理简单、参数较少和效率较高等优点,因此将基于剪枝策略的骨干粒子群算法(NPSO)应用于稀疏解的寻优过程。选择弹性网络估计(Elastic Network)作为NPSO算法的适应度函数,提出了一种稀疏解优化方法即EnNPSO。该方法具有很高的全局收敛性和稳定性,还具有很强的处理高维小样本和强相关性变量数据的能力。仿真实验表明该算法提高了人脸识别率,具有更高的适应性。 相似文献
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针对消费类电子设备对姿态测量系统的需求,本文提出了一种基于MEMS加速度计、陀螺仪和磁强计的九轴姿态确定算法.针对实际系统中传感器量测噪声未知的情况,首先介绍了一种基于矢量观测器的矩阵Kalman滤波姿态确定算法,然后利用残差匹配技术,设计了一种基于残差匹配的自适应滤波方法.论文采用自适应滤波对传感器量测噪声进行估计,并将估计的量测噪声代入线性矩阵Kalman滤波算法,有效解决了线性矩阵Kalman滤波需要准确量测噪声统计信息的缺陷.最后设计了仿真实验验证本文提出的算法,并将其与线性矩阵Kalman滤波算法比较.仿真结果表明,自适应矩阵Kalman滤波的姿态旋转误差角为0.6091°,标准差为0.3009°,能够有效的估计传感器量测噪声,并具有更高的姿态确定精度和稳定性. 相似文献
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基于K-SVD的最大似然稀疏表示体域网动作分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为有效提高体域网动作分类性能,本文提出了一种基于K-SVD的最大似然稀疏表示体域网动作分类算法. 该算法首先基于K-SVD优化学习算法,将不同动作模式训练样本按其所属类别分组优化训练,避免各类样本数据训练时相互干扰,得到不同动作模式类别所属的子字典,然后将其拼合构成一个完整字典,准确稀疏表示测试样本,最后基于最大似然稀疏模型准确估计稀疏表示系数残差,并得到测试样本所属类别. 实验结果表明,本文所提算法能够获得最优字典,基于最大似然稀疏表示可准确估计测试动作样本稀疏表示残差. 所提算法识别率明显优于传统稀疏表示动作分类算法,可有效提高体域网动作模式分类性能. 相似文献
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最近基于原型(Prototype)加变差(Variation)表示模型的稀疏表示方法被有效用于人脸识别。由于该算法是基于整个人脸来考虑的,忽略了人脸局部特征对整个识别过程的影响。为了解决这个问题,引入了分块处理的思想,运用Borda计数的方法对每个子模块按照残差大小进行投票,根据最终的投票结果对人脸进行分类判别。在AR人脸库上的实验结果表明该方法与其他方法相比,在对具有部分遮挡和光照变化人脸的识别上具有更好的效果。 相似文献
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超完备稀疏表示法可以有效解决人脸识别领域中由于光照、表情变化、遮挡和噪声问题等原因造成的性能瓶颈.基于超完备稀疏表示法,将人脸识别问题看作是为多个线性回归模型中的分类问题,提出了一种基于Contourlet域的稀疏表示分类器,改进了利用主成分分析进行数据预处理所造成的鉴别信息丢失,提升了稀疏表示分类器的鉴别能力.在ORL库、Yale库、扩展Yale库和PIE库上大量实验结果验证了算法的有效性. 相似文献
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为了提高人脸的识别率和识别速度及其识别的鲁棒性,提出了基于拓展稀疏表示模型和LC-KSVD(Label Consist K-SVD)的人脸识别算法。针对字典学习中只包含表示能力没有包含类别信息的问题,在原始的稀疏表示模型中添加了残差向量作为系数修正向量,使得拓展稀疏表示模型具有更强的鲁棒性;在字典学习中添加稀疏编码和分类器参数约束项,通过字典学习同时更新稀疏编码和分类器参数,使字典中包含很好的表示能力和判别分类能力。实验结果表明,基于拓展稀疏表示模型和LC-KSVD的人脸识别具有高识别率和低识别速度,并且有很好的鲁棒性。 相似文献
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顾思思 《计算机工程与应用》2014,50(19):187-191
为了提高光照条件下的人脸识别正确率,提出一种复杂光照条件下的人脸预处理算法。对人脸图像进行局部增强处理,用双边滤波对图像亮度进行估计,采用Gamma校正补偿图像亮度估计产生的损失,将反射分量与亮度估计结果融合获得效果更优的人脸图像,并用K近邻算法建立分类器对人脸进行识别。在Yale、PIE和AR人脸库仿真结果表明,该算法提高了光照条件下的人脸识别正确率,其性能优于当前典型人脸识别算法。 相似文献