采用LBP金字塔的人脸描述与识别

为了有效地提取人脸图像的全局和局部特征以提高人脸识别的性能,提出一种基于LBP金字塔特征的人脸描述与识别算法.首先通过多尺度分析构建人脸图像金字塔;然后采用LBP算子提取各层图像的LBP特征谱,建立图像的LBP金字塔;最后对LBP金字塔各层特征谱进行分块统计,并将各层的统计直方图序列连接起来作为人脸的鉴别特征用于分类识别.该算法在ORL和FERET人脸数据库上取得了较高的人脸识别率.实验分析表明,LBP金字塔特征具有较强的人脸描述能力和可鉴别性,且对光照、人脸表情及位置的变化具有较高的鲁棒性.     

基于自适应LBP人脸识别的身份验证

提出了一种自适应LBP人脸识别算法用于进行身份认证。在身份特征录入阶段,首先采用Harr人脸级联分类器对人脸样本库进行人脸区域检测,并使用PCA方法对人脸区域进行降维处理;然后通过LBP二值模式的人脸识别算法提取人脸样本的特征值;最后通过LBP人脸训练生成人脸数据特征库。通过多场景人脸图像库和阈值队列,通过多阈值全组人脸匹配,建立人脸阈值特征库。在身份验证阶段,将登录用户人脸与人脸阈值特征库做粗粒度人脸LBP直方图匹配,确定当前最优的LBP阈值;然后将登录用户人脸与人脸数据特征库做LBP直方图匹配,通过匹配结果确定登录用户的系统权限。实验结果表明,在图像和视频模式下,基于自适应LBP人脸识别算法的身份验证具有很高的鲁棒性。     

基于分块CBP特征和稀疏表示的三维人脸表情识别

在三维人脸表情识别中,基于局部二值模式（LBP）算子算法与传统的特征提取算法相比具有特征提取准确、精细、光照不变性等优点,但也有直方图维数高、判别能力差、冗余信息大的缺点.本文提出一种通过对整幅图像进行多尺度分块提取CBP特征的CBP算法,能够更有效的提取分类特征.再结合使用稀疏表达分类器实现对特征进行分类和识别.经实验结果表明,与传统LBP算法和SVM分类识别算法对比,文中算法用于人脸表情的识别的识别率得到大幅度提高.     

基于局部二值模式与K-均值的人脸识别

针对大尺度LBP算子模式种类过多,导致数据量过大,直方图过于稀疏的问题,提出一种基于局部二值模式与K-均值的人脸识别算法。利用16像素的大邻域LBP算子描述人脸图像的纹理特征,通过K-Means聚类算法将所有LBP编码映射到最近的聚类中心,并建立查找表,快速统计出人脸图像的LBP直方图特征,将其作为人脸的鉴别特征,用于分类识别。实验结果表明,该算法具有较强的人脸图像描述能力和可鉴别性,在AR人脸数据库中取得了很高的人脸识别率,对时间、表情及光照的变化具有较高的鲁棒性。     

基于Uniform LBP和DMMA的单样本人脸识别

在单样本人脸识别系统中,为了获得更好的人脸面部特征,提出了一种融合Uniform LBP特征和多流形判别分析（Discriminative Multi-Manifold Analysis,DMMA）的特征提取方法。对每幅人脸图像进行分块构成一个子集。使用统一局部二值模式（Uniform LBP）算子提取每个子集中图像的直方图,每个子集中的直方图形成一个统计流形,应用DMMA算法获得人脸图像的低维特征。采用基于重建的流形-流形间的距离识别未知的人脸图像。在AR数据库和ORL数据库上实验结果表明,该算法的识别性能优于一般的DMMA算法。     

判别性完全局部二值模式人脸表情识别

针对完全局部二值模式（CLBP）存在直方图维数过高和特征冗余,会导致识别速度降低和识别率低的问题,提出基于有判别力的完全局部二值模式（Discriminative completed LBP,disCLBP）的人脸表情识别算法。首先,对人脸表情图像进行预处理获得表情子区域;然后提取表情子区域和整幅图像的disCLBP特征,针对不同的表情筛选出不同的表情特征,再将筛选出的表情子区域特征直方图融合;最后用最近邻分类器进行分类识别。该算法在CK人脸表情库上进行实验的平均识别率为97.3%。     

基于单演定向幅值模式的复杂光照人脸识别

为了提高在复杂光照下的人脸识别率,提出了一种基于单演定向幅值模式的人脸识别算法。首先,用多尺度的单演滤波器提取图像的单演幅度和方向信息;然后,用一种新的单演定向幅值模式(PMOM)算子将同一尺度下的幅度和相位信息分解为多张定向幅值模式图,再用局部二值模式(LBP)算子提取每一个PMOM模式图的LBP特征图;最后,将每张LBP特征图分块,计算每一块的直方图,并将所有块的直方图串联后作为最终的人脸表示。在CAS-PEAL人脸库和YALE-B人脸库上的实验结果表明,该算法可以显著提高光照变化人脸图像的识率。另外,该算法参数设置简单,而且无需任何训练过程也无需对光照条件进行估计,因而具有简单、通用性好的优点     

基于模糊隶属度的人脸图像性别识别

由于人脸面貌特征与性别存在着一定的不确定性,提出了基于模糊隶属度的人脸图像性别识别。用对光照、灰度变化具有较强鲁棒性的局部二进制模式(LocalBinary Pattern,LBP)提取人脸特征,首先将人脸均分为多个子窗口,对所有子窗口提取LBP直方图,然后将这些直方图顺次连接来描述人脸。细致推导了适用于人脸图像性别识别的模糊函数,根据最大隶属度原则,来识别人脸的性别。在FG-NET人脸库及自建的FID人脸库中进行了实验,取得了96%的最高识别率。     

一种混合特征的人脸识别算法仿真研究

研究人脸识别优化问题,人脸图像受光照、人脸表情和位置变化等因素影响,由于图像具有复杂的多尺度特征,传统人脸识别算法只能提提取局部或全局特征,不能准确描述人脸图像,导致人脸识别率低。为了提高人脸识别率,提出一种小波分解和LBP算子相结合的人脸识别算法(WTLBP)。WTLBP首先利用小波变换对人脸图像进行分解,将人脸图像分解成大尺度和小尺度图像,然后采用LBP算子提取人脸图像的多尺度特征,最后采用概率统计法对人脸进行匹配识别。对ORL人脸库进行仿真,结果表明,WTLBP能够提取到人脸图像更加丰富的局部和全局信息,对光照、人脸表情和位置变化具有较高的鲁棒性,提高了人脸识别率。     

基于多尺度局部二值模式的人脸识别

提出了一种基于多尺度局部二值模式的人脸识别方法.局部二值模式已经被证明是人脸表示的一种有效算子,不过由于其太小以至于鲁棒性不高.在多尺度局部二值模式中,计算是基于块子区域的平均值,而不是基于单个像素值进行的.人脸图像首先被分成小的子区域,具有不同权值的BLBP算子抽取每一子区域的直方图,然后把它们连接起来,组成一个空域增强的特征直方图.在X~2统计量作为不相似度量计算的特征空间里,采用最近邻分类器完成分类识别.实验表明,该方法优于其它的基于LBP的人脸识别算法.     

基于DTCWT和LBP的低分辨率人脸识别

针对短时傅里叶变换频率分辨率较差的缺点,提出一种基于双树复小波变换(DTCWT)和局部二进制模式(LBP)直方图的低分辨率人脸识别方法。使用DTCWT获得人脸图像的多尺度多方向的频率幅度响应,采用LBP获取频率幅度响应的统计直方图,通过基于统计的一致性模式得到更加紧凑的统计分布特征。实验结果表明,该方法在低分辨率人脸上可以达到较高的识别准确率。     

LBP与鉴别模式结合的热红外人脸识别

为了提取具有鉴别能力的红外人脸图像局部结构特征,提出一种基于LBP(local binary pattern)鉴别模式的红外人脸识别方法。传统的LBP均匀模式,提取自然图像中占主导地位的信息用于识别,但占主导地位的信息不一定是最适合识别的。为了提取有效的鉴别模式特征,基于监督学习的思想,在LBP模式下引入可分性标准,对不同LBP模式进行有效的模式选择,从而抽取适合识别的鉴别模式。最后,为了利用人脸的空间位置信息,结合分块和直方图技术得到最后的识别特征。实验结果表明,本文鉴别模式可以提取更适合识别的特征,识别性能优于传统的基于均匀模式的LBP方法。     

分块LBP的素描人脸识别

目的 素描人脸识别属于异质人脸识别范畴,是刑侦领域的研究热点.根据素描人脸识别的特点,采用分块局部二值模式(LBP)特征,并用AdaBoost算法提取能有效鉴别素描人脸图像和可见光人脸图像对应关系的特征块.方法 对素描图像和可见光图像配准后,进行分块处理,计算每块的LBP直方图,将LBP直方图作为AdaBoost待选择特征.计算素描图像子块与可见光图像子块之间的Log概率统计,利用AdaBoost算法进行特征提取,逐步挑选能有效识别的特征子块,并把这些优选特征子块用于未知素描人脸识别.结果 利用现有的素描人脸库,分别进行非交叉和交叉实验验证,识别率分别达到99％以及100％,证明了本文算法的有效性.结论 该算法经优化后,可用于素描人脸识别.     

多级LBP直方图序列特征的人脸识别

人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点。基于对小波分解和局部二进制模式(LBP)分析,提出了一种多级LBP直方图的序列特征 (M-HSLBP) 的提取方法。2维的小波分解具有对表情变化不敏感的特点,可以很好地压缩和表征人脸图像的特征;LBP是一种有效的纹理描述算子,使用多级可变大小的子窗口对小波变换后的图像进行扫描,对各级子图像进行改进LBP变换并形成多级LBP直方图序列特征,这种特征既能反映人脸局部特征又能反映其整体特征。径向基网络作为分类器具有很高的推广性能,有利于大容量样本的分类。在对人脸库ORL和YEL的识别实验中,该算法识别率达到98%以上,与传统算法相比,取得了更好的识别结果。     

改进的单尺度Retinex和LBP结合的人脸识别

为了提高复杂光照条件下人脸识别准确率,提出一种基于改进单尺度Retinex并结合局部二值模式（LBP）的人脸识别算法。首先,利用双边滤波代替Retinex的高斯滤波处理人脸图像,同时使用高斯-拉普拉斯（LoG）及归一化处理提取人脸图像的边缘细节特征,采用标准差的加权方法将两幅处理后的图像进行特征融合,然后使用LBP对融合后的图像进行特征提取,最后通过稀疏表示（SRC）算法对数据样本进行判别归类。在AR和Yale B+人脸库上的实验测试表明,提高了复杂光照下人脸识别的光照鲁棒性,在训练样本较少、光照复杂环境下能取得较好的识别效果。     

基于LBP和栈式自动编码器的人脸识别算法研究

LBP算法对光照敏感且能有效地提取图像的纹理结构特征。提出一种基于局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）和栈式自动编码器（Stacked Autoencoders,SAE）的人脸识别算法。用统一模式LBP算子提取分块后的人脸图像的直方图,按顺序连接形成整幅图像的LBP特征,并将其作为栈式自动编码器的输入,完成进一步的特征提取,实现人脸图像的识别与分类。在Extended Yale B等数据库上的实验结果表明,该算法与传统的人脸识别算法和标准的栈式自动编码器相比,对光照变化有更强的鲁棒性,具有更好的识别效果。     

基于Gabor小波与LBP直方图序列的人脸年龄估计

提出了一种基于Gabor小波和局域二值模式(Local binary pattern,LBP)直方图序列的人脸年龄估计方法。首先对人脸图像提取多方向与多尺度的Gabor幅值域图谱(Gabor magnitude maps,GMMs);然后采用基于局部特征的LBP算子对GMMs编码,并对之分块,由各子块的直方图序列来描述人脸;为进一步降低人脸特征维数,再对人脸直方图序列特征应用主成分分析(PCA);最后使用支持向量机回归(SVR)的LOPO策略对人脸年龄库进行训练和测试。实验结果表明,该方法可以较为快速有效地对人脸图像进行年龄估计。     

LBP 直方图与PCA 的欧式距离的人脸识别

基于LBP算子具有旋转不变性和灰度不变性等显著特点,本文通过LBP算子的特征提取,将人脸分成子区域,然后通过连接这些子区域的LBP直方图生成人脸特征向量,由于生成的特征向量的维数过高,通过PCA算法降维压缩,最后用欧式距离分类器完成测试样本和训练样本的人脸识别,通过实验比较得出很好的人脸识别效果,此人脸识别算法过程用于火车站等各种公共场合有很好的应用效果。