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。     

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．     

一种新的多尺度旋转不变性纹理特征提取方法

提出一种基于局部Walsh谱(LWS)的多尺度旋转不变性纹理特征提取方法。首先通过比较每个像素点与邻近点的灰度值生成局部二值序列,然后计算局部二值序列的离散Walsh-Hadamard变换(DWT)的功率谱,最后采用功率谱的各谱点值构成特征直方图描述纹理特征。通过选择不同半径和采样点的局部二值序列可以得到不同尺度下的纹理特征,利用DWT功率谱的循环移位不变性可实现纹理特征的旋转不变性。纹理分类实验结果表明:与灰度共生矩阵(GLCM)、Gabor滤波器组等纹理特征相比,LWS在纹理鉴别能力和计算时间上具有较明显优势;与局部二值模式(LBP)相比,LWS在纹理分类准确率和旋转不变性方面均优于LBD。     

基于Gabor小波特征的人脸识别算法研究

二维Gabor小波变换对图像边缘敏感,具有良好的方向选择性和尺度选择性,而对光照变化不敏感.本文提出了一种新型的Gabor特征人脸识别方法.该方法通过Gabor小波变换进行精确的人脸眼睛坐标定位,选取有利的人脸识别特征区域,通过构造新的Gabor小波特征,采用最近邻分类器对该特征进行分类.本文将该方法在YALE人脸库上进行了人脸识别实验,结果表明了该方法的有效性.     

基于LGRP和多特征融合的人脸表情识别

针对复杂的Gabor滤波器直接抽取人脸特征数据存在一些冗余信息以及提取的表情特征较为单一的缺点,提出了基于LGRP和多特征融合人脸表情的识别方法。首先,提取人脸表情图像的Gabor多方向和多尺度特征,进一步编码得到局部Gabor排序模式(LGRP),以增强鲁棒性以及区分能力;其次,引入Haar小波和Otsu阈值分割法分别提取表情特征,通过级联融合3种不同的特征,可以全面地表达图像的局部特征和全局特征;最后,采用支持向量机(SVM)对人脸表情进行多分类。在CK+表情库上进行仿真实验,平均识别率达到94. 36%。与其他方法的比较结果表明,该方法取得了很好的识别率和鲁棒性。     

结合FFT和Gabor滤波器的织物纹理特征提取方法

针对织物表面纹理特征提取与表征的问题,提出一种结合FFT(傅里叶变换)和Gabor滤波器的织物纹理特征提取方法,通过傅里叶变换提取频谱楔特征(角向分布)和环特征(径向分布)作为特征角度和频率参数,设计2个最优Gabor滤波器,分别与织物纹理图像进行卷积,获得目标子图像,然后对子图像进行融合处理,达到提取纹理特征的目的。在线条图像纹理特征成功提取的前提下,应用到常见织物的纹理特征提取上,并与传统的Gabor滤波器提取方法进行对比。实验结果表明,结合FFT和Gabor滤波器的织物纹理特征提取方法是有效的,且提取结果优于传统方法。     

基于嘴部Gabor小波特征和线性判别分析的疲劳检测

为了提高驾驶的安全性,提出一种通过摄像头定位驾驶员的嘴部,利用嘴角的纹理特征检测打哈欠的方法.在人脸检测的基础上,用灰度投影定位左右嘴角,采用Gabor小波提取嘴角的纹理特征,通过线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)判定是否打哈欠.试验数据为30人的3 000幅图像,数据中包含了光照、姿态、面部饰物(眼镜)等变化.试验结果表明,该方法符合实时打哈欠分析的需要;Gabor小波特征比几何特征更适合描述打哈欠时嘴部的变化;算法的平均识别率为91.97%,比嘴部宽高比的几何特征有较大提高.     

基于改进LBP的人脸表情识别

局部二元模式即LBP(local binary patterns),是一种有效的纹理描述算子,能够很好地提取人脸表情特征信息.针对原始LBP算子仅考虑中心像素点与邻域像素点的灰度差异的问题,对其进行了改进,提出了多重中心化二值模式MLBP(multiple local binary patterns),并将改进后的MLBP算子进行人脸表情识别,通过改进前后在JAFFE人脸库的实验比较,该方法在识别率上取得了较好的效果.     

基于正交图像生成人脸模型的合成分析方法

针对采用现有基于图像的人脸建模方法生成的三维人脸模型存在的人工性缺陷问题,提出了一种基于合成分析方法的个性化三维人脸建模方法.利用合成方法由两幅正交人脸图像生成一个初始三维人脸模型,比较基于颜色直方图方法合成的人脸图像纹理与输入图像纹理的差异,根据纹理差异来指导对人脸网格的局部自适应细分,不断调整合成的三维人脸模型,从而更好地保持了人脸的精细细节特征.实验结果表明,使用该细分反馈算法,可以减少模型的人工性缺陷,在整体上提高了合成人脸模型纹理的真实感.     

基于形状和纹理特征的人脸年龄估计方法

采用活动形状模型ASM将人脸分成若干个三角形,然后使用局部二值模式LBP提取每个三角形区域的纹理特征,并通过支持向量回归对年龄进行估计。本文在著名的FG-NET年龄数据库上采用Leave-one-person-out(LOPO)模式进行实验,使用平均绝对误差和累积指数作为评价标准。实验结果表明,无论是年龄估计还是年龄段估计,本文提出的算法的平均绝对误差都小于AGES算法。同时在实验中也发现,嘴部区域的纹理对年龄估计的影响不大。