基于FAST检测器和SURF描述子的聚合图像人脸识别

本文提出了基于聚合图像的人脸识别方法。将多张人脸图像通叠加的方式形成一幅聚合图像,并将其作为训练图像进行特征检测和描述,最后与测试图像提取到的特征进行匹配。通过与其他人脸识别方法对比,实验结果表明,本文方法在识别率方面有明显的优势,即使使用单张人脸图像依旧能够获得较高的识别率;使用聚合图像时,随着聚合图像使用的人脸图像数量的增加,提取到的特征点的数量也不断增加,使测试图像在训练图像中匹配到更合适的特征点,提高其识别率。     

基于肤色的压缩域人脸检测方法

人脸检测在图像检测领域有许多重要的应用。随着技术的普遍使用,在压缩领域直接检测将成为检测领域一项比较有意义的工作。本文综合了人脸的肤色特征、亮度、频谱特征及结构特征,提出一种在压缩域中检测人脸的新算法。根据肤色模型、数学形态学处理检测出肤色区域,基于颜色特征人脸图像准确快速地分割出脸部的非肤色区域,然后根据压缩域中对应的交流系数(频谱特征)筛选眼睛候选区域,最后模板匹配确定人脸。本算法用于基于DCT的压缩标准,运算速度比较快,准确率比较高。     

基于相关型图像传感器的3D AAMs人脸特征自动定位

在基于相关型图像传感器（corre lation image sensor,CIS）三维人脸成像的基础上,利用由CIS得到的深度信息和与之对应的亮度信息,提出一种建立三维人脸模型的方法,将二维AAMs扩展为三维AAMs,融合人脸的形状,纹理和深度信息来构建三维人脸模型。同时,采用三维曲率对人脸特征进行初步定位来解决AAMs初始姿态参数选择问题。人脸面部定位实验证明此方法在不同人脸姿态,表情和光照条件下定位效果要优于传统的2DAAMs。     

基于SVM和归一化技术的音视频特征融合身份识别

针对噪声环境下人脸识别率和说话人识别率低的问题,在研究特征层融合的基础上,结合归一化技术和SVM理论,提出了一种融合人脸和语音的多生物特征识别模型。首先采用离散余弦变换和局部保持投影算法提取人脸特征及SVM方法提取语音特征,在特征层进行融合得到融合特征后,计算测试身份与模板间的距离,为了减少计算量和提高识别性能,对匹配距离进行归一化处理,最后输入到SVM进行识别。仿真结果表明,在噪声环境下,当信噪比降低时,融合识别率要明显高于单个系统的识别率,达到了身份识别的目的。     

基于人脸识别技术的智能化监控模拟评估系统研究

文章设计了一种智能化监控的模拟评估系统。采用基于AI智能算法的人脸识别技术方案，通过人脸图像的捕获与抽取、图像的识别与判定，实现了人脸的捕捉和比对、人脸数据库的建立。     

基于特征点概率模型与匹配的图像拼接算法

为了解决图像内容单一、特征点不明显且数量少而导致其难以拼接准确的问题,提出了基于特征点概率与匹配的图像拼接算法.首先,利用图像重叠区域特征的单应性,开发出对旋转、尺度及光照不变的可靠特征几何结构,计算焦距矩阵与旋转矩阵,实现特征点检测;利用随机抽样一致性算法,完成特征点匹配.然后,利用伯努利分布特性和贝叶斯计算,建立内点和离群点的模型概率,剔除错误匹配点,从而提高图像匹配精度,准确完成图像拼接.最后以条码对接是否准确为图像拼接质量判断基准,实验测试结果显示:与当前图像拼接技术相比,该算法拥有更高的拼接准确率与鲁棒性.     

小麦不完善粒的高光谱图像检测方法研究

为了实现高光谱图像处理技术对小麦不完善粒的快速准确鉴别,研究了一种基于小麦不完善粒高光谱图像的光谱和图像特征,结合多分类支持向量机的不完善粒的识别方法。实验采集小麦不完善粒的高光谱图像,对图像进行图像增强、阈值分割等处理后,提取7个纹理特征和5个形态特征作为分类器的输入,应用多分类支持向量机分别建立并比较基于光谱特征、基于图像特征以及基于光谱和图像特征组合的不完善粒识别模型的分类精度。基于光谱特征建立的4分类模型总识别率达94.73%,黑胚粒与正常粒的识别率分别为100%、98.63%,效果较好,但虫蚀粒与破损粒的识别精度均低于90%;基于图像特征的不完善粒识别率相对较低;融合光谱与图像特征建立的4分类支持向量机模型总识别率达97.89%,其中虫蚀粒识别率从89.79%提高到95.91%,破损粒识别率从84%提高到94%,识别效果最佳。实验结果表明,高光谱成像技术可以快速、无损鉴别单籽粒小麦不完善粒,该技术在小麦种子质量快速、高通量、无损检测领域具有的应用潜力。     

基于嵌入式的人脸监控系统设计

设计实现了基于ARM9的人脸监控系统.在现场由arm端的程序采集人脸图像,发送到监控中心的主机上,并进行身份识别、显示.选用S3C2410芯片作为微处理器、ARM—Linux作为操作系统,网眼V2000摄像头作为视频图像采集设备,实现远程监控.该系统具有操作简便、运行稳定、应用灵活、用户界面友好等特点.设计是将图像处理、模式识别、视频监控等功能相结合的技术开发.该系统具有十分广泛的应用前景.     

基于VC++.net和OPENCV的身份识别系统开发

首先使用Adaboost方法检测到视频流中的人脸,然后将SIFT特征提取算法应用到人脸特征的提取环节中,提取出人脸的旋转、缩放、平移和光照不变性SIFT特征。通过将检测到的人脸的SIFT特征和人脸库中的人脸SIFT特征进行匹配,找出匹配程度最大的对应的类别,即为匹配结果。整个系统用VisualC .net2008和OPENCV开发。     

基于特征点的3D人脸姿态跟踪

针对视频序列中的人脸跟踪问题,提出一种单摄像头的人脸3D姿态跟踪方法。利用SIFT特征点匹配算法来得到可靠的帧间特征匹配。将前帧与所选的关键帧特征匹配信息及融入到对当前的姿态估计中,利用SIFT特征点匹配算法来得到可靠的帧间特征匹配。最后通过利用RANSAC随机选取特征点对,并用POSIT和最小化误差组合的3D投影方法以迭代的方式得到精确的当前帧人脸姿态估计。通过多组实验数据对比,表明了该算法在严重遮挡、头部摆动幅度较大、匹配点较少的复杂情况干扰下仍具有鲁棒性,并且解决了3D人脸跟踪的漂移问题,实现对目标人脸的稳定跟踪,对比以往2D跟踪算法在复杂环境下具有明显的改善。     

基于卷积神经网络的表情不变三维人脸识别

针对三维人脸识别中的表情问题,提出一种基于卷积神经网络的三维人脸识别方法.根据人脸先验知识,构建基于测地线距离的三维人脸特征点模型;利用该模型,提取输入三维人脸的局域Gabor特征和测地线距离特征,进而获得表情不变的人脸表述;将上述特征输入类Lenet-5卷积神经网络,获得最终的识别结果.在Facewarehouse三维人脸数据库上的实验结果表明,该方法的正确识别率达到97.60%,优于几种经典三维人脸识别方法,对表情变化均有较强的稳健性.     

基于拓扑特征和投影法的东巴象形文识别方法研究

东巴象形文是由云南丽江纳西族先民创造并使用的,被誉为"世界上唯一活着的象形文字"。在图形识别、内容释读以及形、音、义信息等方面,现有的英文、汉字等识别系统及翻译系统往往不能适用于东巴象形文字,提出一种先拓扑特征处理后投影法特征提取的分步骤信息处理方法,并采用模板匹配法进行文字识别。通过实验验证表明,基于象形文固有特征的提取,利用拓扑特征与投影法相结合的特征提取方法进行东巴象形文字识别,具有准确度更高的特点,是东巴象形文识别的一种有效方法。     

Comparative performance of principal component analysis, gabor wavelets and discrete wavelet transforms for face recognition

This paper compares the performance of face recognition systems based on principal component analysis (PCA), Gabor wavelets (GW) and discrete wavelet transform (DWT). The three techniques are implemented in the MATLAB programming environment, and their performance is investigated using frontal facial images from the FERET database. The images are preprocessed to yield a standardized image used for identification. PCA produces an orthonormal basis for the image space that extracts the dominant facial features, providing exceptional recognition performance. The GW technique is modelled after biological experiments and is used to filter spatial-frequency features of the image at key points of the face. The DWT is investigated for its potential use in facial-feature extraction and is also applied to rotated versions of the facial image, thereby increasing the directional filtering capability. A face similarity measure that uses the extracted features provides recognition that is robust against variations in illumination.     

基于MobileNetV3多尺度特征融合的人脸表情识别

针对人脸表情识别中普通卷积神经网络特征提取能力不足且识别效率低下的情况，本文提出了一种基于MobileNetV3多尺度特征融合的人脸表情识别。首先利用MobileNetV3进行特征提取以获得高层次情感信息；其次在骨干网络中借鉴DenseNet结构，增强特征复用并提升网络重要面部特征表达能力；然后利用特征金字塔模块充分获取人脸图像的深层和浅层多尺度融合特征，从而提高了MobileNetV3的特征提取能力和实时性；最后利用全连接层构建分类器对表情进行分类，从而完成了人脸表情识别。通过实验验证，结果表明，在CK+和FERPlus数据集上识别准确率可以达到88.3%和98.8%，与现有方法相比分别提高了2.3%和1.5%，表明了所提方法识别效果好，泛化能力强。     

三维人脸深度图的流形学习-LOGMAP识别方法

人脸识别是生物特征识别技术最友好的身份识别方式,而三维人脸识别由于可解决二维人脸识别中存在的光照、姿态等局限,成为人脸识别的研究热点,但其特征维数过高是该领域的瓶颈,而维数约减是解决这一问题的关键.流形学习是一类非线性维数约减算法,LOGMAP是一种基于黎曼法坐标的流形学习算法,该算法可以在保持度量信息不变的情况下,把...     

局部梯度DT-CWT主方向模式的表情识别

提出一种采用局部梯度双树复小波变换(dual-tree complex wavelet transform,DT-CWT)主方向模式(dominant direction pattern,DDP)的人脸表情识别方法。首先,对归一化后的表情图像进行4层DT-CWT,每一层得到8个方向的DT-CWT特征图像,其中包括6个高频方向和2个低频方向,构建一种新的主方向模式(IDDP)对每个DT-CWT特征图像进行编码;然后按照基于梯度方向的融合规则将每一层上IDDP编码特征图融合到一起,将融合图进一步划分为若干个不重叠且大小相等的子块,分别计算每个子块区域的直方图分布,将其联合起来得到人脸表情图像的特征;最后,采用基于Fisher加权的Chi平方概率统计最近邻方法进行分类识别。大量实验表明,算法在识别率和识别时间上都体现出了一定的优势。     

基于直方图加权HCBP的人脸表情识别

针对局部二值模式(Local binary pattern,LBP)及其改进算法所提取的特征维数过长、局部特征描述不够充分的缺点,提出了一种基于直方图加权HCBP(Haar-like centralized binary pattern,HCBP)的人脸表情识别方法。首先将人脸图像分成大小均匀的若干子块,利用HCBP算子提取各子块的纹理特征;然后通过信息熵的计算求得各子图像的权值,将加权子块HCBP特征直方图和原图像的HCBP直方图进行联合作为表情特征;最后,使用最近邻分类器对特征进行分类。Haar型特征与CBP相结合使得本文特征提取算法对局部特征的描述更为充分,信息熵的引入区分了人脸不同部位对表情的贡献程度。通过在JAFFE和Cohn-Kanade人脸表情库的实验证明:本文方法具有更高的识别率和识别效率。     

身份验证中基于主动外观模型的手形匹配

身份验证系统包括了指纹识别、人脸识别、声音识别、虹膜识别和手形识别等生物识别技术。采用主动外观模型（AAM）用于手形的匹配,在特征提取阶段共同提取手形特征和纹理特征,实现了在特征级的特征融合。与现有方法进行了试验比较后表明,该方法提高了识别准确率与验证准确率。