基于增强Gabor特征和直接分步线性判别分析的人脸识别

Gabor特征能从不同方向和尺度有效表示人脸图片的局部特征,但是利用传统Gabor特征的方法却忽略原始人脸图片所包含的全局特征.文中把Gabor特征和原始图片信息结合起来,构成增强的Gabor特征,并结合直接分步线性判别分析算法,提出一种人脸识别方法.在Yale、ORL和Georgia Tech人脸库的仿真实验结果表明,相对于传统Gabor特征,增强Gabor特征能够有效提高人脸识别率.     

基于加权对称图像的二维FDA人脸识别算法

提出一种融合加权对称图像的二维FDA人脸识别算法。将人脸图像分解为奇偶对称脸,并利用加权因子将奇偶对称脸重构新的人脸样本,通过二维FDA算法求解新样本图像的最优特征子空间进行人脸分类。有效融合二维FDA算法的优点,并利用人脸对称性的特征,同时进一步分析加权因子对人脸识别效果的影响,通过选取最优加权因子最大地提高识别率。在人脸图像库ORL中进行的实验结果表明,该算法有效并能获得较高的识别率。     

基于彩色Gabor特征的人脸识别技术

提出了一种利用所提取的彩色Gabor特征来提高人脸识别系统性能的方法。首先利用四元数表示彩色信息,考虑到Gabor滤波器具有空间局部性和方向选择性的特点,将其扩展到四元数空间。然后通过人脸图像特征点与Gabor滤波器的卷积来提取特征,这样就将传统的灰度Gabor特征拓展为彩色Gabor特征。最后对于所提取的特征利用PCA降维后送入支持向量机中分类。实验采用彩色FERET人脸库并利用ROC曲线进行交叉检验,结果说明通过提取和利用这种彩色纹理信息能显著提高人脸识别系统性能。     

基于环形对称Gabor变换和PCA加权的人脸识别算法

环形对称Gabor变换不但具有Gabor小波的一般特性,而且具有信息冗余度小、严格的旋转不变性等优点.文中提出一种基于环形对称Gabor变换和PCA加权特征的人脸识别算法.首先将人脸图像变换到环形对称Gabor变换域,然后在变换域采用PCA加权方法提取分类特征.在3个人脸库上进行实验,与传统人脸识别算法的对比实验说明该算法的可行性和对光照、姿态变化具有更好的鲁棒性.     

Gabor小波变换和NMF结合的人脸识别

针对训练样本较少的情况,提出了一种新的人脸识别方法。采用Gabor小波变换得到不同的子图信息,从子图中提取特征;对每个滤波器滤波产生的子图分别进行非负矩阵分解以实现数据降维及特征选择;设计两层分类器完成图像的分类识别,采用基于距离的最近邻分类器对图像进行第一层分类识别,通过对第一层分类结果进行统计记票,获得最终的识别结果。在Yale人脸库中进行实验,实验结果表明,给出的方法有效地提高了人脸识别率。     

Gabor特征与深度信念网络结合的人脸识别方法

提出了一种基于Gabor特征和深度信念网络(DBN)的人脸识别方法,通过提取Gabor人脸图像的不同尺度图进行卷积融合,将融合后的特征图作为DBN的输入数据,训练多层来获得更加抽象的特征表达,整个训练的过程中采用交差熵来微调DBN,模型的最顶层结合Softmax回归分类器对抽取后的特征进行分类.在AR人脸库测试的实验结果表明:将Gabor特征与DBN结合应用于人脸识别,其准确率可高达92.7％,与其他浅层学习模型相比,DBN学习了数据的高层特征的同时还降低了特征维数,提高了分类器的分类精度,最终有效改善了人脸识别率.     

基于双向梯度中心对称局部二值模式的单样本人脸识别

针对单样本情况下传统人脸识别方法识别效果不佳的问题,提出一种双向梯度中心对称局部二值模式(BGCSBP)的单样本人脸识别算法.首先获取人脸水平和垂直方向的梯度信息,并将其用CS-LBP算子进行编码;然后将二者融合成人脸的BGCSBP特征,再通过分块统计直方图的方式得到人脸的直方图特征;最后采用直方图相交进行分类识别.在CAS-PEAL,Extend Yale B和AR人脸数据库上的实验结果表明,该算法简单有效,对光照、表情、部分遮挡变化具有较好的鲁棒性.     

自适应Gabor特征的协同表示人脸识别算法

为了解决人脸识别应用中针对人脸姿态的变化,光照等外部环境变化导致识别率不高,且稀疏表示应用于人脸识别收敛速度慢的情况,提出了一种基于多分量的Gabor特征提取和自适应权重选择的协同表示人脸识别算法(GAW-CRC).特征提取阶段,将Gabor变换的所有特征分量中鉴别能力较差的分量淘汰,剩余分量构建特征字典,分别协同表示对应测试样本的特征分量,将所有剩余分量的识别结果,按照自适应的权重函数加权融合得出最终分类结果.实验证明:算法应用于AR,FERET与Extended Yale B人脸库中,当对应的样本存在人脸角度变化,表情变化和光照条件变化等情况时,能够得到更高的识别率.     

基于局部中频Gabor滤波器组的人脸识别

针对传统Gabor滤波器组在人脸识别过程中特征提取时间长、计算量大的问题,提出一种利用局部Gabor滤波器组进行人脸图像中频特征提取的方法.选择中频带的Gabor滤波器构造局部中频Gabor滤波器组;提取局部Gabor中频特征;采用线性判别分析法(linear discriminate analysis,LDA)进一步提取Fisher特征,得到图像的Gabor+ Fisher特征,利用最近邻法进行人脸图像识别.基于ORL和AR人脸库的实验结果表明,基于此局部Gabor滤波器组的人脸识别方法较传统的Gabor特征提取方法降低了40％的特征维数,加快了特征提取速度,提高了人脸识别率.     

基于Gabor小波和二维主元分析的人脸识别

论文提出了一种基于Gabor小波和二维主元分析(2DPCA)的人脸识别方法。该方法首先对人脸图像进行Gabor小波变换,将小波变换的系数作为人脸图像的特征向量;然后,用2DPCA对所得的人脸图像特征进行降维,并采用最近邻法进行分类;最后,利用AT&T人脸库,对基于Gabor小波和二维主元分析(2DPCA)的人脸识别方法和基于Gabor小波和PCA的人脸识别方法进行了仿真比较实验。仿真实验表明,基于Gabor小波和2DPCA的人脸识别方法具有较好的识别性能。