基于完整LBP特征的人脸识别*

提出一种基于完整局部二值模式(CLBP)进行人脸识别的方法,CLBP算子包括三个部分:中心像素的LBP(CLBP_C)、符号部分的LBP(CLBP_S)、数值部分的LBP(CLBP_M)。该方法首先采用CLBP算子提取人脸灰度图像的直方图;然后融合成CLBP直方图,进行直方图相似性比较;最后根据最近邻原则进行识别。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验表明,该方法得到的结果比LBP效果更好,鲁棒性更高。     

基于Fisher块对角LNMF的彩色人脸识别

为提高对彩色人脸的识别率,提出一种基于Fisher块对角局部非负矩阵分解(LNMF)的识别算法。采用块对角矩阵编码彩色图像不同通道的颜色信息,在LNMF算法中增加块对角约束和Fisher判别约束,对不同通道的颜色信息同时进行计算并融入人脸的类别信息,用于提取人脸特征。在CVL和PIE彩色人脸数据库上的实验结果验证了该识别算法的有效性。     

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。     

基于局部Gabor变化直方图序列的人脸描述与识别

提出了一种在Gabor变换幅值域内提取局部变化模式空间直方图序列(histogram sequence of local Gabor binary patterns,简称HSLGBP)的人脸描述及其识别方法.鉴于Gabor特征对光照、表情等变化比较鲁棒,并已在人脸识别领域得到成功应用,首先对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率Gabor小波滤波,并提取其对应不同方向、不同尺度的多个Gabor幅值域图谱(Gabor magnitude map,简称GMM),然后在每个GMM上采用局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)算子抽取局部邻域关系模式,最后由这些模式的区域直方图形成的序列来描述人脸.Gabor变换、LBP、空间区域直方图的采用使得该方法对光照变化、表情变化、误配准等具有良好的鲁棒性.而且,这种人脸建模方法不需要基于训练集合进行统计学习,因而不存在推广性问题.同时,进一步探讨了如何在分类器设计阶段与统计方法进行结合的问题,提出了统计Fisher加权的HSLGBP匹配方法.在通过FERET人脸库光照、表情和时间变化测试集上与已发表的实验结果进行对比,充分验证了该方法的有效性.     

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。     

基于局部二值模式和深度学习的人脸识别

针对人脸识别中深度学习直接提取人脸特征时忽略了其局部结构特征的问题,提出一种将分块局部二值模式(LBP)与深度学习相结合的人脸识别方法.首先,将人脸图像分块,利用均匀LBP算子分别提取图像各局部的LBP直方图特征,再按照顺序连接在一起形成整个人脸的LBP纹理特征; 其次,将得到的LBP特征作为深度信念网络(DBN)的输入,逐层训练网络,并在顶层形成分类面; 最后,用训练好的深度信念网络对人脸样本进行识别.在ORL、YALE和FERET人脸库上的实验结果表明,所提算法与采用支持向量机(SVM)的方法相比,在小样本的人脸识别中有很好的识别效果.     

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。     

基于LBP和Fisherfaces的多模态人脸识别

提出一种结合局部二值模式（LBP）和Fisherfaces的多模态人脸识别方法。用LBP算子提取人脸灰度图像和深度图像的区域LBP直方图序列（LBPHS）,再采用Fisherfaces分别构建相应的线性子空间,用余弦相似度作为投影向量的相似度量,用加权求和规则进行信息融合。在FRGC数据库上的实验结果表明,该方法要明显优于LBPHS与直方图交及Fisherfaces与余弦相似度的融合,等错误率仅为0．33％。     

基于PCA与LBP的人脸性别分类方法

主成分分析方法（PCA）和局部二元模式算子（LBP）相融合的特征提取方法结合了PCA在提取全局特征方面的优势和LBP在提取局部纹理细节方面的优势,能够从人脸图像中提取出较好的用于支持向量机（SVM）进行人脸性别识别分类的特征。在提取图像的LBP特征时,对传统的LBP方法做了改进,采用级联的方法提取图像的LBP直方图特征。并将提取出来的LBP特征与PCA特征相结合用于SVM,实验结果表明,LBP和PCA相融合的特征较单独的PCA特征和LBP特征在性别识别上具有明显的优势。     

非采样Contourlet变换与局部二值模式相结合的人脸识别

针对人脸识别中姿态、光照和表情变化带来的识别率有限的问题,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)与局部二值模式（LBP）的人脸特征提取方法。首先对人脸图像进行非采样Contourlet变换,得到多尺度、多方向的子带系数矩阵,然后利用LBP算子从每个子带系数矩阵上抽取局部邻域关系,得到各子带的LBP特征图谱,最后将这些图谱分块统计并级联后作为人脸的识别特征。利用多通道最近邻分类器的分类结果表明,所提方法能有效提高识别率,所提取的特征对光照、表情和姿态等变化具有更好的鲁棒性。     

多模态人脸识别融合方法比较研究

比较研究了多模态人脸识别中的5种匹配得分级融合方法。首先用局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）算子分别提取人脸灰度图像和深度图像的区域LBP直方图序列（LBP Histogram Sequence,LBPHS）,采用Fisherfaces分别构建相应的线性子空间,用余弦相似度计算投影向量的匹配得分,再采用5种方法对匹配得分进行融合。在FRGC数据库上的实验结果表明,除最小匹配得分外,其他融合方法的识别性能都要优于单一模态的方法。     

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.     

融合LTP与Fisherfaces的分块人脸识别

提出一种融合局部三值模式(LTP)和Fisherfaces进行人脸识别的方法,运用LTP算子提取分块人脸灰度图像的LTP直方图序列,采用Fisherfaces方法对采样后的特征进行特征选择,根据最近邻原则进行识别。该算法不仅能提取人脸纹理信息,大幅降低训练数据量,而且数据量的维数与原始图像大小无关。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验结果表明,该方法具有较高的识别率。     

特征点LBP信息在表情识别中的应用

提出一种基于特征点LBP信息的表情识别方法。在分析了表情识别中的LBP特征之后,选择含有丰富表情信息的上半脸眼部周围和下半脸嘴部周围的特征点,计算每个特征点邻域的LBP信息作为表情特征进行表情识别。实验表明,基于特征点LBP信息的方法不需要对人脸进行预配准,较传统的LBP特征更有利于表情识别的实现。     

局部二进制模式方法综述

目的 局部二进制模式(LBP)是一种理论简单、计算高效的非参数局部纹理特征描述子。由于其具有较高的特征鉴别力和较低的计算复杂度,因此近期获得了越来越多的关注,在图像分析、计算机视觉和模式识别领域得到了广泛的应用,尤其是在纹理分类和人脸识别两个经典的模式识别问题中,LBP方法得到充分的研究和发展。鉴于LBP的理论意义和实用价值,为了使国内外同行对LBP方法有一个较为全面的了解,对其进行系统总结。方法 在广泛文献调研的基础上,主要以纹理分类和人脸识别为应用背景,系统综述了LBP及现有各种LBP各种改进方法,从每种方法的研究动机、解决思路和方法特点及性能等方面进行总结。结果 首先,回顾了LBP方法的发展历程,综述了LBP及其众多改进方法的基本原理,系统梳理和评述了各种LBP方法的优势与不足,并在统一框架下对各种LBP方法进行分类总结;然后,综述了LBP及其各种改进方法在纹理分类和人脸识别中的应用研究,并总结了一些方法在基准数据库上达到的最高分类正确率;最后,凝练出LBP方法进一步的发展方向。结论 LBP方法的研究仍然是计算机视觉和模式识别领域倍受青睐的热点研究领域,仍然有更多低存储、快速的二值特征描述子被提出,LBP方法的应用领域仍在继续拓展。     

基于多通道Gabor滤波与CS-LBP的人脸识别方法

近来,局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)在人脸识别中取得了成功应用。然而,LBP提取的特征维数通常很高。而中心对称局部二值模式(Center-Symmetric Local Binary Pattern,CS-LBP)采用中心对称思想对图像进行编码,能够显著降低提取的特征的维数。为此,将CS-LBP应用于人脸图像特征提取,并结合多通道Gabor滤波,提出了基于多通道Gabor滤波与CS-LBP的人脸识别算法。在Yale,ORL,FETER标准人脸库上的实验结果表明,相比局部二值模式,CS-LBP以提取更少的特征维数取得了相当的识别率,并且,基于多通道Gabor滤波的CS-LBP能显著提高识别精度。     

一种复杂光照下的人脸识别算法

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Yale B和CAS_PEAL数据库上的实验,证实了所提方法的有效性。