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1.
人脸的个性特征可以很好地描述某个人的人脸,而人脸个性特征的正确选择对人脸比对至关重要.因此提出了基于个性化特征分析的实时人脸比对方法.该方法首先利用Adaboost算法进行人脸定位,接着由主动表观模型AAM进行特征点的自动标定,然后给出了人脸个性特征参数的选择方法.在特征参数权重分析基础之上,提出了基于加权模板的人脸比对算法和模板阈值确定方法.实验结果表明,该方法不仅简单有效,而且在拒识率和误识率方面可以取得比较好的综合效果,适用于实时人脸考勤门禁系统. 相似文献
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针对图像维数过高,计算复杂的问题,提出一种基于加权小波分析和DCT的人脸识别方法,通过对人脸图像进行小波分解,提取低频和加权高频分量的DCT变换系数作为识别特征向量,采用加权距离进行分类识别.该方法在ORL和YALE人脸库上进行了测试比较,结果表明,无论训练时间还是识别率,都优于传统的PCA方法,和小波结合PCA的方法相比较,识别率也明显提高. 相似文献
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对于人脸图像识别中光照变化的影响,传统的解决方法是对待识别图像进行光照补偿,先使它成为标准光照条件下的图像,然后和模板图像匹配来进行识别。为了提高在光照条件大范围变化时,人脸图像的识别率,提出了一种新的可变光照条件下的人脸图像识别方法。该方法首先利用在9个基本光照方向下分别获得的9幅图像来构成人脸光照特征空间,再通过这个光照特征空间,将图像库中的人脸图像变换成与待识别图像具有相同光照条件的图像,并将其作为模板图像;然后利用特征脸方法进行识别。实验结果表明,这种方法不仅能够有效地解决人脸识别中由于光照变化影响所造成的识别率下降的问题,而且对于光照条件大范围变化的情况,也可以得到比较高的正确识别率。 相似文献
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将C1特征应用于静态图像人脸表情识别,提出了一种新的基于生物启发特征和SVM的表情识别算法。提取人脸图像的C1特征,利用PCA+LDA方法对特征进行降维,用SVM进行分类。在JAFFE和Extended Cohn-Kanade(CK+)人脸表情数据库上的实验结果表明,该算法具有较高的识别率,是一种有效的人脸表情识别方法。 相似文献
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针对人脸表情时空域特征信息的有效提取,本文提出了一种CBP-TOP(Centralized Binary Patterns From Three Orthogonal Panels)特征和SVM分类器相结合的人脸表情识别新方法。该方法首先将原始图像序列进行图像预处理,包括人脸检测、图像截取和图像尺度归一化,然后用CBP-TOP算子对图像序列进行分块提取特征,最后采用SVM分类器进行表情识别。实验结果表明,该方法能更有效提取图像序列的运动特征和动态纹理信息,提高了表情识别的准确率。和VLBP特征相比, CBP-TOP特征在表情识别中具有更高的识别率和更快的识别速度。 相似文献
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在基于人脸图像的身份认证系统中,最关键的技术就是如何提取人脸图像的高质量特征以及如何进行分类识别,该文就提出了一种快速、准确的人脸图像识别方法。该方法利用基于核函数的学习算法,进行人脸图像的特征提取和分类。首先,该方法分别利用核主分量分析以及核Fisher算法提取人脸图像的特征,然后对这些特征进行合理的组合以构成组合特征向量,再利用支持向量机进行识别。实验结果显示,所提出的高性能人脸识别方法的识别率高,即使对于轻度光照不均匀的人脸图像、人脸姿势的有限变化图像,也能获得较高的识别率;同时,该方法的训练速度和识别速度也非常快,完全满足人脸识别系统实时性要求。 相似文献
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改进的模板匹配方法在车牌识别中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
字母和数字是国内外车牌的主体内容,常采用模板匹配的方法对其进行识别.该方法需要将目标图像与每一幅模板图像进行匹配,对相似字符的识别率也不高.针对这个问题,提出了基于欧拉数的模板匹配,它将模板图像根据欧拉数分为不同的组,不仅减少了不必要的匹配过程,还提高了某些相似字符的识别率.计算欧拉数过程中去除噪声和干扰,匹配过程中去除冗余背景和填充有效背景,这些都提高了最终的识别质量. 相似文献
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《计算机工程与应用》2017,(3):164-168
为了提高人脸识别在复杂条件下的识别率,提出一种基于自适应加权梯度方向直方图特征(AW-HOG)的人脸识别方法。该方法首先将人脸图像分成均匀子块,并利用HOG描述算子提取分块人脸特征,根据各分块对识别的贡献率自适应地计算各分块的权重,然后融合权重系数以及各分块的HOG特征,形成AW-HOG特征并采用主成分分析(PCA)算法进行降维,最后利用支持向量机(SVM)进行分类识别。在Yale B以及AR标准人脸库上的实验结果表明,提出的人脸识别方法在识别率上优于传统算法且对光照具有较强的鲁棒性。 相似文献
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针对传统预处理方法在特征提取之前不能对人脸图像进行局部化处理,不能分析出感兴趣区域及受背景环境影响等缺点,提出一种人脸图像的自适应预处理方法。该方法通过二维Gabor滤波器从人脸图像中确定人眼位置,通过图像分割算法提取出感兴趣区域,缩放图像,运用主分量分析方法进行特征提取,通过二维最小近邻分类法进行分类,从而完成人脸识别过程。实验结果表明,基于自适应预处理的人脸识别方法能够有效去除头发、脖子、肩及与人脸无关的部分,提高了人脸识别率,且对一定的平移、旋转、尺度变化和表情有良好的鲁棒性。 相似文献
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基于双目被动立体视觉的三维人脸重构与识别 总被引:4,自引:0,他引:4
提出一种基于双目被动视觉的三维人脸识别方法, 该方法采用非接触式的人脸信息采集技术, 利用图像中弱特征检测方法实现双目视觉中的人脸检测与初步视差估计, 运用基于复小波的相位相关技术对人脸表面进行亚像素级小区域匹配, 重建人脸三维点云信息. 通过可调训练次数的神经网络技术实现多层次人脸曲面重建, 并结合人脸2D图像对重构曲面进行仿射归一, 继而迭代地进行特征提取与识别过程. 实验结果表明, 双目视觉方法使人脸信息采集过程友好隐蔽; 在对应点匹配中, 运用复小波的相位相关算法可获得密集的亚像素精度配准点对, 用神经网络方法可正确重建人脸曲面. 识别过程对环境以及人脸位姿表情等鲁棒性强. 该系统成本十分低廉, 适合在许多领域推广应用. 相似文献
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为提高光照变化下的人脸识别率,提出了一种基于局部对比增强(LCE)和局部相位量化(LPQ)的人脸识别方法。采用面部对称的思想结合LCE算法对受不均匀光照的人脸图像进行光照补偿;利用LPQ算子对增强后的图片进行标记,并用分块离散余弦变换(DCT)进行降维;分块计算LPQ直方图序列作为人脸图像的特征描述向量,送入最近邻分类器进行分类识别。通过YaleB和CAS_PEAL数据库上的实验,证实了所提方法的有效性。 相似文献
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基于积分投影的人脸图像的特征提取 总被引:12,自引:1,他引:12
人脸识别是模式识别领域内的重要课题,有着十分广泛的应用前景,人脸特征的自动提取是人脸自动识别过程中重要的一步。该文采用基于人脸几何特征的方法,首先通过边缘检测和阈值技术对人脸图像进行预处理;然后分别采用水平和垂直积分投影的方法确定人脸轮廓,最后利用人脸特征的先验知识,提取出特征点。实验结果表明该人脸特征提取系统能有效地提取头部轮廓和人脸的主要特征点,实现简单,效率高,特别适合于标准证件类型的黑白照的识别。 相似文献
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针对人脸识别中由于光线、表情变化和遮挡导致人脸图像变化的问题,提出了一种谱域特征提取与线性回归分类算法相结合的智能人脸识别方法。为了实现特征提取的目的,首先使用Viola-Jones算法从原始图像中提取初始人脸部分,并将其转换为120×120像素大小的灰度图像;然后提出了一种计算极坐标傅里叶变换(FFT)以获得预处理人脸图像主要幅度谱特征的新框架,进一步在预处理的图像上执行2D-DFT,并表示为1D P-FFT。特征值是1D P-FFT幅值中的最大值,提取的特征值用于构造表示人脸图像的符号对象。最后利用快速有效的线性回归分类算法实现分类。在AR和GT数据库上进行了各种实验,分别取得了97.51%和98.02%的准确率,与最近报道的一些人脸识别技术相比,提出的方法识别准确率更高。 相似文献
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目的 针对3维人脸识别中存在表情变化的问题,提出了一种基于刚性区域特征点的3维人脸识别方法。方法 该方法首先在人脸纹理图像上提取人脸图像的特征点,并删除非刚性区域内的特征点,然后根据采样点的序号,在人脸空间几何信息上得到人脸图像特征点的3维几何信息,并建立以特征点为中心的刚性区域内的子区域,最后以子区域为局部特征进行人脸识别测试,得到不同子区域对人脸识别的贡献,并以此作为依据对人脸识别的结果进行加权统计。结果 在FRGC v2.0的3维人脸数据库上进行实验测试,该方法的识别准确率为98.5%,当错误接受率(FAR)为0.001时的验证率为99.2%,结果表明,该方法对非中性表情下的3维人脸识别具有很好的准确性。结论 该方法可以有效克服表情变化对3维人脸识别的影响,同时对3维数据中存在的空洞和尖锐噪声等因素具有较好的鲁棒性,对提高3维人脸识别性能具有重要意义。 相似文献
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一种基于光流场的复杂背景下人脸定位方法 总被引:3,自引:0,他引:3
图像中人脸的自动定位和提取是进行人脸识别的首要条件。文章提出了一种基于光流场的复杂背景下人脸定位方法。通过改进的光流场约束方程与帧间差法的结合,确定运动人脸的所在区域。并对所在区域进行图像的操作和处理,提取出人脸图像,最后采用基于Karhunen-Loeve变换的人脸识别技术进行识别。该方法具有快速和准确的特点。 相似文献
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针对单一人脸特征在人脸识别中的局限性问题和二维主成分分析人脸特征缺少判别信息的问题,利用互补思想,提出了一种改进的二维主成分分析与二维线性鉴别分析加权融合的人脸识别算法。利用离散余弦变换对原始人脸图像进行压缩并重建,以滤除图像中人眼并不敏感的中高频部分,再利用二维主成分分析方法进行人脸特征的提取;运用二维线性鉴别分析方法提取原始人脸图像中具有鉴别性的人脸特征;最后,提出一种自适应的权值选取方法,将两种人脸特征进行加权融合以实现分类识别。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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王芳 《数字社区&智能家居》2007,1(1):152-154
本文提出了一种基于肤色及五官特征的人脸检测方法,通过对图片进行一系列的处理。提取出人脸的大致框架,然后通过眼睛、嘴巴的建模,最后得到图片中人脸的比较精确的位置。 相似文献