基于局部Gabor三值模式的人脸识别

针对人脸识别中的鲁棒性问题,提出一种基于局部Gabor三值模式的人脸描述与识别方法。首先,对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率的Gabor滤波,提取对应的Gabor幅值域图谱(GMMs),然后在每个幅值域图谱上采用局部三值模式(LTP)抽取局部邻域关系模式,并由这些模式的区域直方图形成序列来描述人脸。最后通过加权的卡方距离对训练图像和测试图像的直方图进行匹配。Gabor变换、LTP、空间区域直方图的采用使得该方法对光照变化、表情变化等具有良好的鲁棒性。在ORL、Yale、GT人脸库上实验,结果表明该方法具有更高的识别率。     

光照变化条件下不敏感特征的提取

光照变化条件下提取强鲁棒性的不敏感特征是人脸自动识别中颇具挑战性的课题,文中对此进行了研究,提出一种新的Gabor镜像特征。首先给出Gabor镜像特征的提取过程;其次从Fisher准则和相关性方面对该特征进行理论分析,最后在YaleB人脸图像库上和常用Gabor特征进行对比实验,数据显示Gabor镜像特征在光照变化条件下具有较强的鲁棒性,可以有效提高识别率。     

基于特征融合的人脸表情识别算法研究

为了避免传统表情识别方法中复杂的特征手动提取过程,同时保证能够提取到更多的表情特征,文中提出一种融合卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)、方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)以及人脸关键点定位(facial landmark detection)的人脸表情识别方法.该方法首先通过在图像预处理中使用多任务卷积神经网络(Multi-task convolutional neural network,MTCNN)对不同尺度输入图像进行人脸检测并得到人脸的关键点位置信息(facial landmark).然后根据facial landmark的位置信息计算出人脸表情图像的几何结构特征,并且计算人脸表情图像局部区域的方向梯度直方图来构成HOG特征,采用特征融合的方式将facial landmark和HOG特征做进一步的融合形成新的特征向量LM_HOG.最后将融合后的特征与经过CNN提取的全局特征再次融合输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和Softmax中进行表情识别.在FER2013和Extended Cohn-Kanade(CK+)人脸表情库上的实验结果表明,将融合得到的LM_HOG特征作为局部特征,用以描述图像的局部性差异,CNN提取的特征作为全局特征,用以描述人脸表情图像的整体性差异,融合后的特征能更好的提取图像细节特征,平均识别率分别达到了75.14％和97.86％,具有优越的性能.     

多角度特征融合的视频人脸纹理表示及识别

提出了一种在Gabor变换幅值域内提取3个正交平面上的局部二值模式的多角度特征融合的视频人脸纹理表示及其识别方法。首先对视频帧集合中归一化的每幅人脸图像进行不同尺度和方向的Gabor小波变换得到增强的Gabor幅值图谱。然后采用3个正交平面上的局部二值模式提取视频纹理特征。最后采用基于Fisher加权的Chi平方概率统计最近邻方法进行视觉人脸识别。通过在Honda/UCSD视频库进行的相关实验,验证了算法的有效性,该方法对光照变化、表情变化等具有较好的鲁棒性。     

基于Gabor特征融合与LBP直方图的人脸表情特征提取方法

针对Gabor特征全局表征能力弱以及特征数据维数存在冗余的问题,提出了一种采用Gabor多方向特征融合与分块直方图相结合的方法以有效提取表情特征.通过对不同表情的重要特征部位进行细化,采用Gabor滤波器有针对性地提取相关区域的多尺度和多方向特征,并对同尺度的特征进行融合,利用各区域内融合特征的直方图分布来表征图像.该方法可以提高特征提取的准确性,有效突出重要特征的辨识作用,大幅度降低特征的维数,在JAFFE表情库可以达到100%的识别率.     

基于PCA和LBP的自适应加权融合人脸识别算法

人脸识别技术易受光照、姿态和表情等影响,为增强人脸识别算法的鲁棒性,提出了一种基于PCA和LBP的自适应加权融合识别算法。首先,采用PCA和LBP算法提取人脸图像的特征;然后,利用CRC-RLS算法分别计算不同特征对应的协同表示误差;最后,提出一种基于L2范数的CCI指标,自适应地计算融合权重,并采用分数层加权融合策略实现对人脸图像的识别。实验结果表明,相对于传统的基于PCA或LBP特征的人脸识别算法,本文算法不仅具有较好的鲁棒性,而且可以显著提高人脸图像的识别率。     

Gabor小波和SLLE在人脸识别中的应用

为了提高人脸识别算法的识别率,提出了一种基于Gabor小波和SLLE的人脸识别算法．该算法首先采用Gabor小波对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率滤波,并提取其对应不同方向、不同尺度的多个Gabor幅值特征,然后采用监督的局部线性嵌入算法对Gabor特征进行维数约简,最后使用最近邻分类器进行分类判决．在ORL、YALE人脸库上进行实验,结果表明,该算法平均识别率比其他算法提高3．5％～37．8％,有效提高了人脸识别算法的性能．     

基于二维Gabor小波和支持向量机的人脸识别

针对人脸识别中的高维、小样本问题,提出了一种基于二维Gabor小波和支持向量机的人脸识别方法。首先对人脸图像进行多分辨率的Gabor滤波,对得到的人脸Gabor特征向量空间进行均匀下采样来降低特征空间维数,然后用主成分分析方法来进一步降低人脸Gabor特征向量空间的维数。接着把得到的人脸Gabor特征向量作为支持向量机的输入进行训练获得人脸分类器。通过对ORL和Yale两个人脸库的试验,表明该方法具有识别率高和鲁棒性强的特点。     

基于Gabor特征的全局加权稀疏表示

针对Gabor特征的稀疏表示分类方法中最小范数l1稀疏求解精度的问题,提出了一种基于Gabor特征的全局稀疏表示的人脸识别算法.首先利用Gabor小波变换处理人脸图像得到Gabor特征,建立超完备字典,然后在全局特征中引入向量总变差模型,并融合Gabor特征和全局特征,最后利用稀疏表示模型对融合后的特征进行优化.通过实验可以得出,这种新型人脸识别算法无论是对于图像的光照还是姿态和表情等多种变化因素都具备较强的鲁棒性.     

一种边缘二进制码的表情识别方法

针对如何从图像中提取有效的表情特征来提高表情识别率的问题,提出了一种基于边缘二进制码的表情特征提取方法,用于表情识别.该方法首先对图像进行边缘检测,然后对边缘的局部结构进行二进制码描述作为表情特征,最后利用支持向量机进行表情分类.在JAFFE人脸表情数据库上,分别用该方法和传统的方法进行试验,结果表明,该方法可显著提高表情识别率.     

Novel Method Fusing (2D)2LDA with Multichannel Model for Face Recognition

A fusion method of Gabor features and (2D)²LDA for face feature extraction is proposed in this paper. Gabor filters are utilized to extract multi-direction and multi-scale features from facial image to employ its robust performance for illumination, expressional variability and other factors. The extracted features have the defect of high dimension and redundancy data. (2D)²LDA is implemented to reduce the dimension of Gabor features and select effective feature data. Finally, the nearest neighbor classifier is used to classify characteristics and complete face recognition. The experiments are implemented by using ORL database and Yale database respectively. The experimental results show that the proposed method significantly reduces the dimension of Gabor features and decrease the influence of other factors. The proposed method acquires excellent recognition accuracy and has light architectures as well.     

基于Adaboost-高斯过程分类的人脸表情识别

为了弥补Ababoost分类器分类精度不够、训练耗时的缺点,利用高斯过程分类器分类精度高、计算复杂度低的优势,提出一种改进的表情识别方法.该算法将高斯过程分类（GPC）和Adaboost的人脸表情识别算法相结合,在训练二分类Adaboost时利用高斯过程分类器训练弱分类器;把这些弱分类器组合成一个总分类器,将二分类Adaboost GPC扩展为多类分类算法.采用Gabor提取面部表情特征,由于Gabor特征提取后存在维度变高、冗余大的问题,引入二维主成分分析（2DPCA）对Gabor特征进行选择.基于Cohn-Kanade和JAFFE数据库的实验结果表明,该算法在识别正确率和速度方面的表现均较好.     

基于三维模型与Gabor小波的人脸特征点跟踪方法

为了实现人脸特征点跟踪系统的鲁棒性和精确性,使用光束平差法模型将基于三维人脸几何模型的跟踪方法与基于Gabor小波的特征点跟踪方法结合起来,提出基于三维模型与Gabor小波的人脸特征点跟踪方法.该方法使用基于Gabor小波的特征跟踪方法来得到每帧的初始特征点,使用基于三维人脸几何模型的整合优化跟踪方法来得到每帧的最终特征点.与3类典型人脸特征点跟踪方法的对比实验结果表明,该方法克服了以往方法基于二维图像信息来寻找特征点的局限性,可以实现鲁棒的、实时的、大角度的人脸特征点跟踪.     

基于独立特征融合的面部疲劳状态识别

为提高面部疲劳状态的识别效果,提出了一种融合全局特征和局部特征的面部疲劳特征表示方法.该方法将离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)和独立元分析(independent component analysis,ICA)技术以及Gabor变换相结合,通过融合全局独立DCT特征和局部动态Gabor特征得到最终的面部疲劳特征表示.基于前人自建的疲劳图像序列库进行了实验,结果表明该方法提取的疲劳特征更加具有鉴别力.     

智能环境下基于核相关权重鉴别分析算法的多特征融合人脸识别

针对智能会议环境下基于单模特征的人脸识别的识别率低、鲁棒性差的问题,提出了一种在智能会议室环境下基于核相关权重鉴别分析(KRWDA)算法的融合全局和局部特征的多特征融合人脸识别方法。基于相关权重鉴别分析算法并结合核方法,提出了一种核相关权重鉴别分析算法,有效解决了小样本问题。利用全局特征和局部特征在识别时所描述的内容和作用的互补性在特征层融合两种特征,全局信息和局部信息分别采用离散余弦变换和Ga-bor小波变换提取。在AMIES2016数据库上的仿真实验表明,本文所提出的方法可以有效地提高系统身份识别的正确率。     

基于Log-Gabor和ULBP改进算法的人脸识别

为进一步提升人脸识别系统的识别率,加强其对光照、表情、姿态变化的鲁棒性,针对人脸识别中的特征提取问题,提出一种基于Log-Gabor与均匀局部二值模式（Uniform Local Binary Pattern,ULBP）改进算法的人脸识别方法。该算法采用多尺度、多方向Log-Gabor滤波器对图像进行滤波来提取Log-Gabor特征,再通过旋转不变均匀模式的LBP进行运算编码,并利用局部空间直方图来描述人脸,最后通过加权的卡方距离对直方图匹配完成人脸识别。在Yale、GT人脸数据库上的测试结果表明,该方法具有更好识别性能,且对环境鲁棒性较好。     

Novel Facial Features Segmentation Algorithm

An efficient algorithm for facial features extractions is proposed. The facial features we segment are the two eyes, nose and mouth. The algorithm is based on an improved Gabor wavelets edge detector, morphological approach to detect the face region and facial features regions, and an improved T-shape face mask to locate the extract location of facial features. The experimental results show that the proposed method is robust against facial expression, illumination, and can be also effective if the person wearing glasses, and so on.     

Novel Facial Features Segmentation Algorithm

An efficient algorithm for facial features extractions is proposed. The facial features we segment are the two eyes,nose and mouth. The algorithm is based on an improved Gabor wavelets edge detector,morphological approach to detect the face region and facial features regions,and an improved T-shape face mask to locate the extract location of facial features. The experimental results show that the proposed method is robust against facial expression,illumination,and can be also effective if the person wearing glasses,and so on.