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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 156 毫秒
1.
针对传统人脸识别算法特征提取不充分和对噪声敏感的缺点,提出了一种基于显著性差值局 部定向模式(SDLDP) 和深度卷积网络(DCNN)的人脸识别算法。基于信息的显著性,提出一种改进的SDLDP人脸描 述方法,首先计算8个相邻边缘响应值的强度差,前k个最突出的 强度差对应的方向编码为1,其他方向编码为0;然后在利用局部井型领域梯度信息的基础上 ,使用两组梯度值中各自最大值和次大值的方向编码成一个二位八进制数,从而形成改进 的SDLDP编码,进而通过统计选出最具有显著性的SDLDP编码作为特征向量;最后将改进的SD LDP编码作为DCNN的输入,通过逐层贪婪训练网络,获得良好的网络参数,并用训练好的网 络对测试样本进行预测。仿真实验表明,相对于传统的人脸识别算法,本文算法的识别率高 ,并且在对抗噪声方面更具有鲁棒性。  相似文献   

2.
基于中心对称梯度幅值相位模式的单样本人脸识别   总被引:2,自引:2,他引:0  
针对传统人脸识别算法在单训练样本情况下识别 效果不佳的问题,提出一种基于中心对称梯度幅值 相位模式(CSGMP)的单样本人脸识别算法。首先,提取人脸图像的梯度幅值和相位信息;然 后,用一种新 的中心对称局部方向模式(CSLDP)算子对梯度幅值进行编码,再将梯度相位量化到8个区间 进行编码,将 二者融合形成人脸图像的CSGMP特征;最后,分块统计直方图特征信息,将所有块的直方图 串联后作为 人脸图像的特征向量,利用最近邻分类器分类识别。在YALE和AR人脸库上进行测试的结果表 明,本文所提方 法简单有效,对光照变化、表情变化和部分遮挡等环境下单样本人脸识别具有较好的效果。  相似文献   

3.
为改善传统模糊C均值(FCM)算 法对噪声干扰下图像的分割效果,提出了一种基于核空间邻域信息和自适应非局部均值相结 合的图像鲁棒分割算法。首先,利用传统FCM聚类算法进行初始聚类分割,将 所得聚类中心作为改进算法的初始聚类中心; 其次通过自适应非局部均值算法对图像进行平滑处理,避免图像过度分割;然后对引入核空 间邻域信息的目标函数进行最优化求解, 获取聚类中心和隶属度的迭代表达式;最后对像素进行分类时,利用邻域像素隶属度对像素 进行进一步滤波处理。实验结果表明:本文的 改进算法与传统FCM聚类算法、核空间FCM(KFCM)算法、基于邻域信息的FCM(FCM S)算法和基 于邻域信息KFCM(KFCM-S)算法相比,改进算法对强噪声干扰下的图像具有较好 的鲁棒性,并且能够有效分割图像的目标信 息和背景信息。从几种算法进行聚类分割结果所对应的峰值信噪比(PSNR)也可以看出,本文 改进算法的PSNR更高。  相似文献   

4.
《现代电子技术》2019,(14):177-181
针对传统局部二值模式(LBP)特征提取不充分和分类器拟合的问题,提出一种基于局部纹理特征的显著局部二值模式(SLBP)和深度学习的人脸识别方法。首先,利用改进的SLBP算法提取人脸图像局部纹理特征,建立SLBP直方图;然后构建基于深度信念网络的深度学习架构,将SLBP直方图输入到深度信念网络中,采用无监督逐层训练法和有监督BP算法去训练网络,实现网络的自学习和自优化,得到网络参数;最后,利用DBN分类、识别人脸图像。仿真实验证实,所提人脸识别方法在识别率和鲁棒性方面优于传统人脸识别方法。  相似文献   

5.
夏思珂  雷志勇 《光电子.激光》2021,32(12):1300-1306
针对提取到的图像特征受背景信息干扰,不能有针对性地提取到所需要的图像信息影 响检索精度。为了解决这一问题,本文提出一种基于改进VGGNet(visual geometry group network)和蚁群算法的图像显著性区 域检索算法。首先,利用类激活映射(class activation mapping, CMA)算法对图像显著性区域进行提取,剔除图像背景信息;然后使 用训练好的RS-VGG16模型提取图像显著性区域特征来表征图像。引入主成分分析(principal component analysis, PCA)算法,对高维特征 进行降维的同时减少特征信息的损失。最后,引入蚁群算法对检索结果进行优化。在corel_ 5000数据集上,选取基于VGG16网络的图像全局特征检索算法以及传统的BOF (bag of features)图像检索算法进 行对比试验。本文提出算法相较于基于VGG16网络的图像检索算法,平均查准率(mean average precision, MAP)值平均提升约4.36% ,相较于传统的BOF算法,MAP值平均提升约16.99%。实验结果表明本 文提出算法能够很好地去除图像背景信息的干扰,具有更优的检索性能。  相似文献   

6.
基于LBP特征和贝叶斯模型的单样本人脸识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对单样本人脸识别这一人脸识别中的难点问题,提出了一种基于局部二元模式(LBP)直方图特征和贝叶斯(Bayes)模型的人脸识别方法.首先在独立的训练集上学习同类样本和异类样本的LBP直方图特征的相似度先验信息,估计同类和异类的类条件概率密度函数,在识别过程中利用一对图像的LBP直方图相似度计算该对图像属于同一类的后验概...  相似文献   

7.
张强 《光电子.激光》2009,(9):1208-1213
提出一种新颖的零空间判别投射(NDPE)的子空间人脸识别方法。基于局部保持映射(LPP)和非参数判别分析方法,NDPF能够同时编码人脸数据流形的几何和判别结构,并且通过在零空间中求解特征值来克服小样本尺寸问题。为进一步提高人脸识别的准确率,提出融合双树复小波变换(DTCWT)与NDPE的方法。实验结果表明,所提人脸识别方法在ORL、Yale和AR人脸数据库上均取得了较高的识别率。  相似文献   

8.
电力无线专网在1.8 GHz频段建设4G TD-LTE网络,正交频分复用(OFDM)是其关键技术之一,OFDM系统对信道产生的载波频率偏移(CFO)很敏感,频率偏移会造成系统性能的严重下降。因此,需要对OFDM系统中的频率载波偏移精确估计并补偿,以保证系统的性能。本文提出了一种用于OFDM系统中基于局部搜索的多重信号分类(MUSIC)盲CFO估计的算法,该算法利用频率偏移矩阵列矢量与噪声子空间的正交性和CFO的单峰特性,构造一个改进空间谱函数,然后通过局部谱峰搜索得到频偏估计值。该算法的CFO估计性能优于传统CFO估计算法,且能够克服传统MUSIC算法低信噪比下谱峰缺失的问题。仿真结果证明了该算法的有效性。  相似文献   

9.
对称局部能量模型:改进的局部能量模型   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文对局部能量模型进行改进,提出了一种新的基于相位信息的图像特征检测算法——对称局部能量模型(SLE)。该算法以log Gabor小波为基本工具,只用四个对称相位进行图像特征检测,检测结果符合人类视觉系统特性。SLE不但可以检测阶跃特征、线特征等亮度特征,还可以同时检测到马赫带现象和正弦网格中的特征,而基于亮度梯度的算法和局部能量模型都不能做到这一点。与局部能量模型相比,SLE还提高了抗噪能力和特征定位性能。  相似文献   

10.
改进的遗传模拟退火算法优化光组播网络编码   总被引:1,自引:1,他引:0  
网络编码可以提高WDM光网络有限数目波长转换器的利用率,但是网络编码操作将增加光域运算开销、复杂度和缓存需求。为了达到光组播容量条件下尽可能减少网络编码的次数,结合遗传算法和基于模拟退火的个体接受策略,提出一种改进的遗传模拟退火算法(GSAA)。算法通过设计一个既能满足最大组播吞吐量又考虑波长连续性约束路由的算法适应度函数实现网络编码次数减少;为保证种群空间中部分染色体可行性,算法在初始种群中加入一部分可行人工染色体;为了提高算法的局部搜索能力和收敛速度,算法在迭代过程中设计了一个局部搜索过程和自适应变异操作。仿真结果表明:改进的GSAA在收敛速度、网络编码次数等方面优于其它遗传算法。  相似文献   

11.
基于LBP和深度学习的非限制条件下人脸识别算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出一种在非限制条件下,基于深度学习的人脸识别算法。同时,将LBP纹理特征作为深度网络的输入,通过逐层贪婪训练网络,获得良好的网络参数,并用训练好的网络对测试样本进行预测。在非限制条件下人脸库LFW上实验结果表明,该算法较传统算法(PCA、SVM、LBP)识别率高;另外,在Yale库和Yale-B库上也获得较高识别率,进一步说明以LBP纹理特征作为网络输入的深度学习方法能够对人脸图像进行准确识别。  相似文献   

12.
为有效定位识别和提取网络流量序列的暂态性异常特征,针对网络异常流量特征扰动性和暂态性特点,提出一种基于小波分解的二叉分类回归决策树主分量特征优化跟踪特征提取算法。利用训练集建立决策树模型,采用二叉分类回归决策树模型进行主分量特征优化跟踪建模,利用双正交提升小波分解得到的各层细节信号对暂态性扰动特征的敏感性,通过小波分解得到各层细节信号,将提取的小波分层细节信号的奇异值分解特征再返回到决策树主分量特征优化跟踪模型中,实现网络流量异常特征的定位提取和识别。仿真实验表明,改进算法的抗干扰能力和分辨率提高显著,暂态性异常特征谱图分辨能力提高,异常特征分布谱清晰可见,展示了较好的特征提取和状态识别性能。  相似文献   

13.
Most current methods of facial recognition rely on the condition of having multiple samples per person available for feature extraction. In practical applications, however, only one sample may be available for each person to train a model with. As a result, many of the traditional methods fall short, leaving the challenge of facial recognition greater than ever. To deal with this challenge, this study addresses a face recognition algorithm based on a kernel principal component analysis network (KPCANet) and then proposes a weighted voting method. First, the aligned face image is partitioned into several non-overlapping patches to form the training set. Next, a KPCANet is used to obtain filters and feature banks. Finally, the identification of the unlabeled probe occurs through the application of the weighted voting method. Based on several widely used face datasets, the results of the experiments demonstrate the superiority of the proposed method.  相似文献   

14.
宋定宇 《激光杂志》2014,(12):30-35
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。  相似文献   

15.
胡正平  何薇  王蒙  孙哲 《信号处理》2017,33(3):338-345
人脸识别的关键在于特征提取,过去主要从完美的低维特征子空间来刻画高维图像,但是近年来深度学习模型为特征提取提供新方向。本文提出在Gabor特征描述子调制下的深度子空间模型,在深度子空间这一新型深度学习框架基础上,使用Gabor滤波器组处理图像,并构建深度特征提取多层网络,得到Gabor调制下的深层抽象特征。首先将传统的8个方向5个尺度的40个Gabor滤波器在尺度上进行压缩得到8个基本Gabor滤波器组;然后将经过Gabor滤波的描述特征分别送入深度化改造的子空间模型,得到图像的深层特征表示;其次将这些特征进行哈希编码,直方图分块,作为描述特征。本文在FERET、ORL、CMU_PIE等数据库上讨论加入Gabor滤波器调制后的深度多层子空间特征提取模型在人脸识别问题上性能的提升,实验结果表明,该算法可以取得较好的识别率,并对光照、表情、姿态等有很好的鲁棒性,能够弥补浅层网络易受训练图像影响的缺点。   相似文献   

16.
马振  刘凤连  汪日伟 《光电子.激光》2019,30(12):1309-1316
针对目前单样本人脸识别率不高这一问题,本文 提出一种基于子模式下的分层LBP和 金字塔模式HOG特征相融合的单样本人脸识别方法。该方法针对人脸不同部位对人脸识别所 做贡献的程度,先通过已有人脸不同部位的分类器将人脸不同器官提取出来并以此为基准将 其分为不同的子图像。然后针对LBP描述子提取的纹理特征数量较少且不能很好的描述图像 边缘和方向信息等问题,将分层LBP与金字塔不同层级的HOG特征相融合的方法作用在每一个 子图像上,得到每一个子图像的融合特征向量,计算训练样本与测试样本对应的每一个子图 像的融合特征的欧氏距离并且乘上预先设定的该子图像对应的权重参数,然后将它们相加得 到最终的欧氏距离,通过阈值判断该人脸所属id。最后通过在ORL人脸库上进行实验,结果 表明本文提出的方法比现有单样本人脸识别方法识别率更高。  相似文献   

17.
叶学义  钱丁炜  应娜  王涛 《电信科学》2021,37(7):96-106
针对现有LDP类算法在特征提取有效性和特征编码稳定性之间难以平衡的问题,提出一种吸引局部二阶梯度轮廓(ALSGC)模式,以提升人脸识别性能。首先,利用Kirsch算子计算人脸的邻域边缘响应图;其次,引入吸引描述子,参考边缘响应图的局部、全局平均灰度值和邻域中心灰度值完成局部吸引模式编码;再次,遍历整幅图像,得到人脸ALSGC特征图并对ALSGC特征图分块分别计算,得到各个分块中不同模式的统计直方图;最后,级联所有分块的统计直方图后生成对应的特征向量,以支持向量机完成分类识别。所提算法克服了LBP、LDP、LDN等算法提取一阶特征有效性的不足,以及DLDP、CSLDP、GCSLDP等算法提取的二阶特征对表情、姿态、饰物遮挡、光照、随机噪声等变化敏感的缺点,较好地实现了特征提取有效性与特征编码稳定性的平衡,兼顾了识别率和稳健性。  相似文献   

18.
针对线性判别分析的小样本空间问题,提出了一种基于类向量的融合全局和局部特征的人脸识别算法.首先,提取人脸的全局特征;然后将人脸分割成6个关键部分,并用一种新的基于Gabor小波的方法提取特征;其次,将全局和局部特征融合,得出样本的特征向量;再次,得出每类样本的类向量并据此得出一种新的投影准则;最后,将类向量和试验样本分别进行投影,根据其欧氏距离的大小得出试验人脸的最终类.试验表明本文算法不仅能有效解决小样本空间问题,而且计算速度快,识别率高,应用前景良好.  相似文献   

19.
胡超  李春国  杨绿溪 《信号处理》2021,37(7):1153-1163
为了提高人脸特征提取网络的性能,进而提高人脸识别算法的准确率,本文对基于卷积神经网络的人脸特征提取网络进行研究,提出了SFRNet (Sparse Feature Reuse Network)。首先,基于稀疏特征重用、混合特征融合、中心-高斯池化三个创新点,给出了SFRNet的网络结构。然后,在图像分类数据集ImageNet和人脸识别数据集LFW (Labeled Faces in the Wild)、MegaFace上进行实验,分别验证了SFRNet在一般场景和人脸识别这一特定场景下的特征提取能力。实验表明本文所设计的SFRNet不仅计算量和参数量小,还能有效提取到人脸特征并且在一般场景中也有较强的泛化能力。   相似文献   

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