基于改进LBP的单样本人脸识别算法

针对人脸识别难题,提出一种基于改进LBP(Local Binary Patterns)算子的单样本人脸识别算法。采用Bernser算法与LBP算子结合的BLBP算子,最后利用Chi平方统计方法计算直方图的相似度。在识别时,采用的是核实式的一对一匹配,根据训练的阈值,判断两张比对的人脸图像是否为同一个人。所提出的算法在实际人脸图像和FERRET人脸数据库下的人脸识别中,与原LBP算法相比识别率有所提高。实验结果表明,改进后的LBP算子有较好的去噪能力,在实际的人脸识别中能获得更好的识别率。     

基于多尺度LBP的人脸识别

提出一种基于多尺度LBP(Local Binary Pattern)的人脸识别算法。建立人脸图像高斯差分尺度空间,计算尺度空间图像的LBP特征,将LBP特征图像划分为互不重叠的特征区域,然后分别进行直方图统计,最后将所有区域的LBP直方图序列连接起来得到多尺度LBP特征,采用最近邻分类器对人脸图像分类识别。实验分析表明,多尺度LBP特征具有较强的人脸图像描述能力,能够提取到更加丰富的全局信息,鲁棒性强,在识别率和识别速度上均比SIFT算法高。     

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.     

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.     

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。     

自适应中心对称局部三值模式的人脸识别

针对局部三值模式描述人脸图像纹理特征时直方图维数过高以及阈值不能自适应选取的缺陷,提出一种自适应中心对称局部三值模式方法。首先,用具有降低维数的中心对称局部三值模式算子对人脸图像编码,把邻域像素均值引入编码中以增强抗噪性能;其次,嵌入统计邻域均值与邻域像素的标准差作为阈值以自适应提取人脸特征,并统计特征直方图;最后用卡方距离度量训练样本特征直方图和测试样本特征直方图的相似度,采用最近邻分类器分类识别。所提算法在YALE、Extended Yale B人脸图像库上的最高正确识别率分别达到99.67%,99.33%;识别一张人脸的速度分别达到0.1984和0.3988 s。实验结果表明,所提算法对光照变化和噪声更加鲁棒,有效提高了人脸识别的精度和速度。     

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。     

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.     

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     

低分辨率人脸图像的迭代标签传播识别算法

针对监控视频下低分辨率人脸识别中存在的特征表示能力不强及判别开集人脸图像身份不够准确的问题,文中提出低分辨率人脸图像的迭代标签传播识别算法.采用视觉几何组(VGG)提取人脸图像特征,依据特征的相似度获得高、低分辨率图像的映射关系.对已标记样本和未标记样本进行迭代标签传播,在每次迭代过程中,通过统计每个类别的置信度直方图,估计识别精确率逼近100%的自适应置信度阈值.根据阈值将确认的未标记样本更新至已标记样本集,提高算法召回率.在公共数据集上的实验表明,文中算法在精确率逼近100%的基础上,召回率取得较高值.     

LMCP:用于变化光照下人脸识别的LBP改进方法

LBP算子是在人脸识别和纹理分析领域比较成功的一种方法,但是由于没有考虑像素值之间的对比度,因而丢弃掉了重要的纹理特征。提出了一种LMCP方法,解决了LBP方法的这个缺点。该方法先通过预处理,将光照变化控制在一定范围内,然后求得局部区域中心像素点和邻居像素点之间的对比度值,并将其最大值和最小值之间的值域划分为若干个层次,将每个对比度值映射到某个层次上,再使用LBP类似方法获得若干个数值组合而成的LMCP特征值。此外,还使用了统计映射的方法进行降维。实验结果证明了LMCP方法比LBP方法更加有效。     

基于PCA和LDA的人脸识别系统设计

在现代社会当中,身份认证与识别问题变得尤为重要。其中,基于人脸面部特征的识别技术因其具有的突出优点脱颖而出,得到了广泛研究与应用。考虑到当前人脸识别技术遇到的相关难点,寻求了一种主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)相结合的方法对人脸进行识别,并且基于LabVIEW/Matlab和摄像采集系统等软硬件设备,设计了人脸识别系统。该系统以人脸识别算法为基础,利用PC机为操作平台,通过将即时采集的人脸图像与所建立的人脸特征库比对,从而快速有效地查出已登记人员的身份信息。     

基于多级CS-LBP特征融合的人脸识别方法

通常,采用中心对称局部二值模式CS-LBP对人脸图像只进行一次特征提取,提取的纹理特征不够丰富。因此,本文利用CS-LBP多次提取人脸图像更丰富的纹理特征,提出了多级CS-LBP特征融合的人脸识别算法。首先,用CS-LBP对原始人脸图像进行特征提取;然后,对所得特征图像再进行相同方式的特征提取,这样能够得到原始人脸图像的多级CS-LBP特征图像;最后,将每一级特征图像的分块直方图特征进行融合并用于人脸识别。在ORL、Yale标准人脸库上的实验结果表明,相比人脸图像的一级CS-LBP特征,多级CS-LBP特征融合的方法能够显著提高识别精度。     

自适应加权LBP的单样本人脸识别方法

在面对单训练样本的人脸识别问题时,传统人脸识别方法识别率会下降很多,有的方法甚至不能使用。针对单样本人脸识别问题,提出了一种自适应加权LBP方法。方法既提取了纹理信息又包含了分块拓扑信息,更重要的是可以把这些特征用合适的权重融合起来。划分图像并用LBP提取纹理信息;利用方差来完成对特征的自适应加权融合;用最近邻分类器识别结果。在ORL人脸数据库上的实验结果表明,该方法可以有效地提高识别率。     

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.     

基于人脸识别的双因素身份认证系统的设计与实现

身份认证是网络安全信息系统的第一道屏障,目前广泛使用口令等方式来确认身份的技术面临着严峻的挑战,并显得越来越不适应现代科技的发展和社会的进步;人们希望有一种更加方便可靠的方法来进行身份认证,根据身份认证的研究现状和生物特征的特点,文章设计了一种基于人脸识别和口令的双因素身份认证系统的新模式,不仅有效地提高了系统的安全性,而且有效地提高了系统认证速度,是一个安全、高效的身份认证系统。     

基于C＋＋和OpenCV的人脸识别系统的设计与实现

人脸识别是通过对人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.研究现实基于人脸识别的身份验证系统具有重要意义.提出一种基于C＋＋和OpenCV的人脸识别系统的设计与实现方法.系统实现的功能模块包括人脸图像采集、图像预处理、人脸检测与定位、人脸特征提取与识别、人脸数据库管理等.系统中人脸检测采用基于Haar-like特征的Haar 分类器,人脸识别采用Eigenfacae算法.系统经过运行测试,结果表明该系统能够满足一般的基于人脸识别的身份验证需求.     

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。