基于DWT,2DPCA和KPCA的人脸识别

利用离散小波变换对人脸图像进行压缩,提取人脸的低频分量,有效去除人脸图像高频分量的影响;再利用二维主元分析对小波变换后的人脸低频分量实行提取特征;然后使用核主元分析再次提取特征;最后用最小距离分类器完成人脸识别.基于ORL人脸数据库的实验结果表明,该算法能提高人脸识别率,有效减少计算量和降低计算复杂度.     

基于小波包变换和压缩感知的人脸识别算法

对压缩感知在人脸识别中的应用进行了研究,提出了一种基于小波包变换和压缩感知的人脸特征提取算法。首先对人脸图像进行小波包变换,提取人脸低频、高频四个频带特征,完成基函数字典下的稀疏表示,再运用投影矩阵进行降维和有效区分信息的提取,得到最终特征向量。本算法有较好的识别率,对表情、姿态和遮挡物有很好的鲁棒性。同时因不进行重构算法计算最优稀疏解,使得压缩感知部分运算量得到很大降低。     

一种新的HOG特征人脸图像识别算法研究

针对人脸在非均匀光照下识别率的降低,提出了拉普拉斯滤波和离散余弦变换(DCT)融合梯度方向直方图(HOG)人脸识别算法。首先通过拉普拉斯滤波对人脸图像进行处理,突出其纹理特征,其次进行离散余弦变换(DCT),有效滤除高频分量,然后利用离散余弦逆变换(IDCT)重建人脸图像,降低其维数,最后通过梯度方向直方图(HOG)算子提取人脸图像固有特征,并利用最近邻方法进行分类识别。实验结果表明,该算法在不同特征维数下的Yale B人脸数据库中识别率高达95％以及课题组自建的维吾尔族人脸数据库中其识别率高达98.5％,优于其他传统算法?具有很强的鲁棒性和实时性。     

基于分块小波变换和2DPCA的人脸特征提取与识别算法

从最优化的角度出发,提出了一种基于分块小波变换和二维主成分分析法(2DPCA)的人脸特征提取与识别算法。该方法首先对人脸图像进行分块小波变换,并对各分块的高、低频分量进行组合处理,然后对小波系数特征应用2DPCA方法进行变换并将分块特征进行融合得到人脸鉴别特征,最后在ORL人脸库上应用支持向量机(SVM)对该特征进行分类识别。试验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别性能,具有较短的识别时间和较高的识别准确率,优于传统的人脸识别方法。     

基于离散小波变换和ICA支持向量机的人脸识别

为了实现对具有不同光照、姿势和噪声的人脸进行识别并提高识别精度,设计了一种基于离散小波变换和最小二乘支持向量机的人脸识别方法。首先,采用二维离散小波变换对人脸图像进行压缩和降噪,以提取低频特征信息分量,然后采用快速独立成分分析法ICA对经过离散小波变换后的人脸低频分量进行特征提取,以进一步减少人脸特征向量维数。在获取图像特征向量的基础上,采用径向基函数作为核函数,将训练样本数据输入最小二乘支持向量机进行训练以获得最终的分类模型。在ORL数据库下采用MATLAB仿真工具进行仿真,实验结果表明,该方法能有效地实现对人脸识别,与其他方法相比具有较高的识别精度。     

改进的二维主成分分析的人脸识别新算法

传统二维主成分分析(2DPCA)中的变换只提取人脸图像数据的行内特征,特征提取的方向相对比较单一,没有考虑到其他方向上的特征提取。为了多角度提取图像的特征,识别提供更丰富的信息,文中提出一种改进的2DPCA人脸识别算法。该算法先将人脸图像进行倾斜角度自矫正,同时提取图片的低频信息,再利用改进的感知哈希技术得到图像的"指纹",然后将自矫正后的人脸图片进行多角度旋转,并分别提取特征,得到多角度旋转后的图像特征信息。最后将新算法在ORL     

基于小波变换的人脸识别技术研究

文章提出了基于小波分解与PCA变换相结合的人脸特征提取方法,首先对人脸图像进行二维小波变换,对变换后的低频分量做PCA变换以提取人脸特征,最后,使用SVM分类器进行人脸识别。为了验证方法的有效性,文章以ORL人脸库作为测试数据库,前5幅人脸作为训练样本,后5幅人脸作为测试样本,实验结果表明该方法能有效的识别处理过的人脸图像。     

LBP和2DDCT相结合的单幅人脸图像识别

LBP（局部二值模式）作为一种有效的纹理描述算子,度量和提取图像局部的纹理信息,对光照具有不变性,在单幅人脸图像识别具有很好的应用。在研究此理论的基础上提出了一种基于局部二值模式（LBP）与二维离散余弦变换（2DDCT）相结合的人脸识别方法。将单幅的人脸图像规则的分成多个子块,对每个子块进行LBP变换,把每个LBP变换的后的子块分别用2DDCT变换到频率域,大部分信息保存在低频部分,选取低频作为人脸的频率域特征,有效的降低了维数,使计算量降低。实验结果表面,在ORL人脸数据库上具有较高的识别率。     

基于小波变换和余弦变换的Fisher脸识别

结合几种现有的人脸识别特征提取算法,先对人脸图像进行小波分解去噪;然后通过离散余弦变换对低频分量作进一步特征提取和压缩,保留人脸图像中对光照、姿态、表情变化不敏感的识别信息;接着利用PCA和LDA相结合得到最终的识别特征,最后采用欧式距离和最近邻分类器识别人脸。实验采用ORL标准人脸库验证了这种组合的有效性。     

基于小波变换和余弦变换的Fisher脸识别

结合几种现有的人脸识别特征提取算法,先对人脸图像进行小波分解去噪;然后通过离散余弦变换对低频分量作进一步特征提取和压缩,保留人脸图像中对光照、姿态、表情变化不敏感的识别信息;接着利用PCA和LDA相结合得到最终的识别特征,最后采用欧式距离和最近邻分类器识别人脸。实验采用ORL标准人脸库验证了这种组合的有效性。     

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...     

解决人脸识别光照问题的预处理方法综述

光照问题是人脸识别面临的一个难题,它在很大程度上影响着人脸识别系统的性能。近年来人们提出了很多解决方法,其中预处理方法因其简单高效与实用而备受关注。本文结合近年来已发表的文献,按照经典图像处理方法（直方图变换和伽马亮度校正GIC）、结合朗伯表面的方法（自商图和局部规格化）和基于图像分解的方法（离散余弦变换和经验模态分解）,对预处理方法在解决人脸识别光照问题中的应用进行了回顾、比较和总结。     

基于双向主成分分析和压缩感知的人脸识别算法

提出了一种双向主成分分析(BD-PCA)与基于光滑l₀范数(SL0)相结合的人脸识别算法(BP-SL0)。首先利用BD-PCA对所有的训练图像降维,然后将降维后的人脸图像按列拉伸成一个向量,并将其组成字典矩阵,同时对待测试图像进行相同处理,最终通过SL0算法求解优化问题。实验结果表明,该算法获得了较高的识别率和重建效果,且效果优于单独使用BD-PCA和SL0算法。     

基于PCA和ICA的人脸识别

提出利用主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)相结合的方法对人脸进行识别。首先对预处理后的图像进行降维,即利用PCA算法对图像进行去二阶相关和降维处理,然后再利用ICA算法获得人脸影像独立基成分,利用人脸影像独立基来构造一子空间,最后利用待识别图像在这个空间上的投影系数进行人脸识别。从两个不同的数据集,将传统的PCA人脸识别算法和提出的人脸识别算法进行比较。从实验数据结果看,提出的PCA和ICA结合人脸识别算法优于传统的PCA人脸识别算法。     

基于OpenCV在Android平台下实现人脸识别

本文提出了使用OpenCV（OpenSourceComputerVisionLibrary）在Android平台下实现人脸识别的方法。首先,本文介绍了OpenCV2．4的人脸识别算法类FaceRecognizer的使用以及在windows平台下的实现,接着详细的阐述了利用AndroidT的JNIJavaNativeInterface）,并结合AndroidNDK（NativeDevelopmentKit）调用和编译openCV下的相关函数,生成共享函数库。经过实验的在Android下人脸识别效果良好。     

基于压缩感知的欠定图像盲源分离研究

系统阐述了利用稀疏成分分析(Sparse Component Analysis,SCA)算法进行欠定图像盲源分离。首先在估计出源图像个数的基础上,利用线性聚类估计混合矩阵;其次将压缩感知(Compressed Sensing,CS)应用到恢复源图像中。为了得到自适应的过完备稀疏字典来提高分离效果,提出了利用K均值奇异值分解(K-means Singular Value Decomposition,K-SVD)算法对过完备DCT字典循环迭代训练的思想,并对图像分块处理来减少计算复杂度;最后进行了仿真测试并对分离出的图像进行了分析和进一步处理。     

Research on a face recognition algorithm based on 3D face data and 2D face image matching

Under the condition of weak light or no light, the recognition accuracy of the mature 2D face recognition technology decreases sharply. In this paper, a face recognition algorithm based on the matching of 3D face data and 2D face images is proposed. Firstly, 3D face data is reconstructed from the 2D face in the database based on the 3DMM algorithm, and the face depth image is obtained through orthogonal projection. Then, the average curvature map of the face depth image is used to enhance the data of the depth image. Finally, an improved residual neural network based on the depth image and curvature is designed to compare the scanned face with the face in the database. The method proposed in this paper is tested on the 3D face data in three public face datasets (Texas 3DFRD, FRGC v2.0, and Lock3DFace), and the recognition accuracy is 84.25%, 83.39%, and 78.24%, respectively.     

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。     

基于神经网络的性别识别方法

针对目前性别识别方法中的人体第二性特征提取困难、识别率低、鲁棒性差等问题,提出了一种基于神经网络的性别识别方法,并得到了基于人脸图像的性别识别分类器。文中先将人脸图像进行高斯滤波,再将预处理后的图像归一化用于训练BP神经网络,以得到性别识别分类器,最后将分类器与传统的性别识别方法进行比较。实验结果表明,通过文中方法实现了人体第二性特征自动提取,提高了分类器的容错能力和识别率,增强了鲁棒性。     

一种快速人眼精确定位算法

文中提出了一种基于最小外接矩形算法的人眼精确定位方法,该算法将顶点链码与离散格林理论相结合用于快速提取目标图像的最小外接矩形、求出目标图像的面积、形心和主轴.本文首先采用肤色分割与灰度投影相结合的方法快速定位到人脸,然后根据人脸的水平灰度投影曲线确定出人眼的大致位置,最后利用本文提出的算法实现了人眼的精确定位.实验结果表明该算法能快速、有效地进行人眼精确定位.