基于PCA与稀疏表示的人脸登录研究

基于稀疏表示的人脸识别算法有很好的识别效果,然而传统SRC也存在计算量大,在小样本条件下识别率低的问题。考虑到人脸登录可以具有交互性,文章提出了基于SRC的图像推荐方法,从而提高SRC对重构信息的利用。同时利用PCA与SRC的融合,降低原始字典的维数并结合登录推荐改进分类器,加快识别速度,提高系统识别率。在FERET、ORL人脸库上的实验结果表明该方法的有效性。     

一种改进的稀疏表示人脸算法

为进一步有效提升稀疏表示人脸识别系统的识别率和可靠性,在分析人脸图像稀疏表示系数分类能力的基础上,提出了一种快速正交匹配追踪的脸识别新方法。快速正交匹配追踪算法通过在基本的正交匹配追踪算法中对冗余字典采用Cholesky分解,提高了算法的整体效率。     

基于稀疏表示的人脸识别鲁棒性研究

针对人脸识别算法对光照变化敏感的问题,提出一种基于光照鲁棒稀疏表示的人脸识别方法。该方法对图像作小波变换,得到光照归一化图像,通过对光照归一化后人脸图像作稀疏变换,稀疏表示分类得出测试识别结果。本文方法在Yale B人脸库上仿真实验,识别率较高,对光照、表情、遮挡具有一定的鲁棒性。     

基于低秩子空间恢复的联合稀疏表示人脸识别算法

 针对阴影、反光及遮挡等原因破坏图像低秩结构这一问题,提出基于低秩子空间恢复的联合稀疏表示识别算法.首先将每个个体的所有训练样本图像看作矩阵 D ,将矩阵 D 分解为低秩矩阵 A 和稀疏误差矩阵 E ,其中 A 表示某类个体的'干净’人脸,严格遵循子空间结构, E 表示由阴影、反光、遮挡等引起的误差项,这些误差项破坏了人脸图像的低秩结构.然后用低秩矩阵 A 和误差矩阵 E 构造训练字典,将测试样本表示为低秩矩阵 A 和误差矩阵 E 的联合稀疏线性组合,利用这两部分的稀疏逼近计算残差,进行分类判别.实验证明该稀疏表示识别算法有效,识别精度得到了有效提高.     

基于PSO的人脸姿态估计

提出了一种人脸姿态估计的新方法。根据三维扫描预先生成一个通用的模型,基于三维形态模型采用粒子群优化算法对人脸姿态进行初步估计,由特征点检测确定姿态大致范围,再在初步估计的结果上进行修正迭代,从而对人脸姿态进行精确估计。实验表明,该方法在简化数学运算的基础上,具有较好的估计效果,平衡了计算复杂度与结果精确度。     

基于多核稀疏编码的三维人体姿态估计

为了准确有效的重构多视角图像中的三维人体姿态,该文提出一种基于多核稀疏编码的人体姿态估计算法.首先,针对连续帧姿态估计的歧义问题,该文设计了一种用于表达多视角图像的HA-SIFT描述子,其中,人体局部拓扑、肢体相对位置及外观信息被同时编码;然后,在多核学习框架下建立同时考虑特征空间内在流形结构与姿态空间几何信息的目标函数,并在希尔伯特空间优化目标函数以更新稀疏编码、过完备字典与多核权值;最后,利用姿态字典原子的线性组合来估计对应未知输入的三维人体姿态.实验结果表明,与核稀疏编码、Laplace稀疏编码及Bayesian稀疏编码相比,文本方法具有更高的估计精度.     

基于稀疏表示的概率子空间聚类人脸识别

针对子空间聚类应用中高达数以百万计信号的数据集合问题,为了实现快速聚类,提出了一种基于稀疏表示的概率子空间聚类算法。首先,每个信号由一个稀疏组合的基本元素(原子)表示,这些原子构成了字典矩阵的列;接着利用稀疏表示集推导出一个混合模式的原子和信号的共生矩阵;最后,通过共生矩阵的非负矩阵分解(NNMF)得到混合模式的组件,并根据最大似然(ML)准则估算每个信号的子空间。在YaleB人脸数据库上的实验结果表明,与其他几种最先进的方法相比,所提方法取得了较好的聚类精度。     

基于Gabor低秩恢复稀疏表示分类的人脸图像识别方法

针对含光照、表情、姿态、遮挡等误差或被噪声污染的人脸图像的识别问题,本文提出一种基于Gabor低秩恢复稀疏表示分类的人脸图像识别方法。该方法首先用低秩矩阵恢复算法求得训练样本图像对应的误差图像;然后,对每一个训练样本图像及其对应的误差图像进行Gabor变换,得到相应的Gabor特征向量,并将这些Gabor特征向量组成一个Gabor特征字典;进而,计算测试样本图像Gabor特征向量在该Gabor特征字典下的稀疏表示系数,并用该稀疏表示系数和Gabor特征字典,对测试样本图像的Gabor特征向量进行类关联重构,同时计算相应的类关联重构误差。最后,根据测试样本图像Gabor特征向量的类关联重构误差,实现对测试样本图像的分类识别。在CMU PIE、Extend-ed Yale B和AR数据库上的实验结果表明,本文提出的人脸图像识别方法具有较高的识别率和较强的抗干扰能力。     

图约束字典和加权稀疏表示人脸超分辨率算法

针对低分辨率、低质量人脸图像重建问题,提出了一种新的基于稀疏表示的人脸超分辨率算法。在训练阶段,人脸的位置特征被用于保持人脸块的全局信息,人脸块间的几何结构被用于保持高低分辨率超完备冗余字典的流形结构,从而提高字典的表达能力;在重建阶段,K近邻加权稀疏表示被用于消除稀疏编码噪声,以提高高分辨率人脸图像重建系数的精度。实验结果表明,提出的方法取得了较好的主客观质量。     

基于鲁棒稀疏表示的人脸识别算法

提出了一种基于LBP算子和鲁棒稀疏表示的人脸识别方法。首先,提取训练样本和测试样本的LBP特征。其次,在原有稀疏表示分类器(SRC)的基础上添加一个权值矩阵W来解决l1正则化最小二乘问题。最后,利用鲁棒稀疏表示分类器(RSRC)分类测试人脸图像所属类别。在ATT人脸库上进行实验的结果表明,此方法是优于其他经典算法的。     

融合半监督降维与稀疏表示的人脸识别方法

由于人脸图像数据的维数都较高,将稀疏表示分类用于人脸识别时计算量很大,为了提高人脸识别系统的效率,提出了一种融合半监督降维和稀疏表示的人脸识别方法。首先利用半监督降维算法对图像进行降维处理,在较低的维数空间快速取得较高的识别率,然后利用稀疏表示分类进行人脸识别,取得比传统的最近邻分类器更高的识别率,最后在ORL人脸库上进行实验验证。结果表明,利用该融合算法可快速有效地提高人脸图像的识别效果。     

一种局部敏感的核稀疏表示分类算法

为了克服核稀疏表示分类(KSRC)算法无法获取数据的局部性信息从而导致获取的稀疏表示系数判别性受到限制的不足,提出一种局部敏感的KSRC(LS-KSRC)算法用于人脸识别。通过在核特征空间中同时集成稀疏性和数据局部性信息,从而获取具有良好判别性的用于分类的稀疏表示系数。在标准的ORL人脸数据库和Extended Yale B人脸数据库的试验结果表明,本文方法的分类性能优于传统的(KSRC)算法、稀疏表示分类(SRC)算法、局部线性约束编码(LLC)、支持向量机(SVM)、最近邻法(NN)以及最近邻子空间法(NS),用于人脸识别能够取得优越的分类性能。     

基于自学习稀疏表示的动态手势识别方法

针对加速度传感器的手势采集方式提出一种基于自学习稀疏表示的动态手势识别方法。该方法将分类识别问题转化为求解待识别样本对于训练样本的稀疏表示问题,直接对原始加速度信号进行操作,省去了特征提取过程,可方便地添加新的手势类别和删除已有的手势类别;利用面向类别的字典学习,来寻求一个较小的并经过优化的超完备字典来计算待识别样本的稀疏表示,从而大大缩减算法的计算复杂度,满足实时性要求。在包含18种手势的3 000多个样本的公开数据集上进行测试,实验结果验证了该方法的有效性。     

Adjusting samples for obtaining better l2-norm minimization based sparse representation

l₂-norm sparse representation (l₂-SR) based face recognition method has attracted increasing attention due to its excellent performance, simple algorithm and high computational efficiency. However, one of the drawbacks of l₂-SR is that the test sample may be conspicuous difference from the training samples even from the same class and thus the method shows poor robustness. Another drawback is that l₂-SR does not perform well in identifying the training samples that are trivial in correctly classifying the test sample. In this paper, to avoid the above imperfection, we proposed a novel l₂-SR. We first identifies the training samples that are important in correctly classifying the test sample and then neglects components that cannot be represented by the training samples. The proposed method also involve in-depth analysis of l₂-SR and provide novel ideas to improve previous methods. Experimental results on face datasets show that the proposed method can greatly improve l₂-SR.     

一种局部稀疏判别投影算法

提取有效特征是模式识别中的关键步骤。流形学 习算法能有效处理样本的非线性,而 稀疏表示表现出具有较好的鲁棒性。为了提取具有判别特性和鲁棒的特征,本文结合稀疏表 示和判别准则,提出了一种局部稀疏表示和判别分析的特征提取算法,即局部稀疏判别投影 算法,并应用于人脸识别。算法通过保持数据间的局部稀疏性和最大化不同类别数据间的 可分性,使得降维后的数据具有稀疏性和可分性,因此有利于后续的分类。在ORL和YALE两 个开放人脸数据库上进行了实验,实验结果表明,算法具有较高的识别性,验证了算法的正 确性和有效性。     

基于稀疏表示的多输入多输出雷达多目标定位

针对双基地多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达目标定位问题,提出一种基于稀疏表示的双基地MIMO雷达多目标定位方法.利用点目标所在的二维角度空间构造冗余字典; 通过对接收信号的协方差矩阵进行特征分解,从中选取不同数目的特征向量在该冗余字典下稀疏表示,构建以特征向量为观测信号的多重测量向量(Multiple Measurement Vectors,MMV)模型,提取的特征向量在充分包含目标的角度信息的前提下,降低了直接以接收信号为观测信号的矩阵维数,形成低维稀疏线性模型; 最后,通过特征向量的稀疏重构,得到目标的角度估计.与现有算法相比,该算法对特征向量的稀疏重构降低了重构原始接受信号的计算复杂度,且在低信噪比和低快拍下仍有较好的估计性能,仿真实验验证了算法的有效性.     

基于Gabor特征与改进RSC的人脸识别算法

针对鲁棒稀疏编码算法(Robust Sparse Coding,RSC)在姿态偏转、遮挡等环境下,特征维数高、识别率较低等问题,结合对该环境下仍具有良好鲁棒性的Gabor特征,提出了一种基于Gabor特征提取的改进的鲁棒稀疏编码算法(Gabor Robust Sparse Coding,GRSC)。首先对人脸图像进行分块处理;然后作多方向和多尺度的Gabor特征提取并构造字典;接着用PCA特征脸法去除相关性和降低维数;最后用加权迭代稀疏编码算法求解得到的最优稀疏系数进行判别归类。在ORL和AR数据库上验证该算法的性能,结果表明在AR数据库上识别率高达98.9%,在ORL人脸库上具有显著的优势,同时有效缩短了识别时间,是一种比较实用的人脸识别方法。