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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 812 毫秒

1.  一种基于局部Gabor滤波器组及PCA+LDA的人脸表情识别方法  被引次数:8
   邓洪波  金连文《中国图象图形学报》,2007年第12卷第2期
   针对传统的Gabor滤波器组存在特征提取时间较长以及特征数据存在冗余性的缺点,提出了一种新颖的局部Gabor滤波器组。为了评估该方法的识别性能,提出了一个基于Gabor特征的人脸表情识别系统。该系统首先对经过预处理之后的纯表情图像提取Gabor特征,然后用PCA LDA方法对采样后的特征进行特征选择,最后采用K近邻分类方法识别人脸表情。实验结果表明,这种方法无论在计算量还是识别性能上都比传统的Gabor滤波器组更具有优势。该方法的创新之处在于选取局部Gabor滤波器,最高平均识别率达到了97.33%,表明其适合于人脸表情图像的分析。    

2.  基于双属性图表示的通用人脸图像识别系统  被引次数:2
   熊志勇  沈理《计算机学报》,2001年第24卷第7期
   该文提出一个通用的人脸图像识别系统GFRS,对于人脸库中每个待识目标只存储一幅图像的情况下,可以实现各种干扰条件下人脸图像的识别,该系统提出使用双属性图来表示人脸图像,首先利用逐步求精定位法得到人脸图像各局部特征点的位置,图中每个特征点由两上特征属性来描述,即局部主成分特征系数和Gabor变换特征参数,从而构造了双属性图,然后给出双属性图匹配函数、匹配算法以及相应的识别方法。    

3.  基于局部中频Gabor滤波器组的人脸识别  
   周立俭  马妍妍  孙洁《计算机工程与设计》,2013年第34卷第10期
   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.    

4.  基于Hessian矩阵和Gabor函数的局部兴趣点检测  
   文朝辉  路红《计算机应用与软件》,2012年第1期
   局部特征方法是基于内容的图像与视频检索的重要方法。提出一种新的基于Hessian矩阵和Gabor函数的尺度不变局部特征点检测方法(Hessian-Gabor Detector)。该方法首先利用基于Hessian矩阵的检测子定位图像在空间域上的候选特征点位置,然后用基于Gabor函数的算子检测候选兴趣点在尺度空间的特征尺度,从而获得具有尺度不变特性的局部特征点。实验证明,与DOG、Harris-Laplace等方法相比,计算简单。应用于图像匹配中,能够显著地提高匹配效率。    

5.  基于Gabor、Fisher脸多特征提取及集成SVM的人脸表情识别*  被引次数:2
   黄永明  章国宝  董飞  达飞鹏《计算机应用研究》,2011年第28卷第4期
   针对于静态的灰度图像表情库,提出了基于多种脸部表情特征多级分类的表情识别算法。首先在选取的人脸特征点上做局部的Gabor小波变换,为了提高特征提取速度,利用改进的弹性图匹配算法来提取图像中的人脸有效区域,在提取的人脸区域中提取几何特征,并通过Fisher脸法提取统计特征,利用几何特征与建立的相应一级集成SVM来进行初次分类,最后利用Fisher特征与建立的相应二级集成SVM进行最终分类。通过在JAFFE与Cohn-Kanade表情库中实验,证明本文方法同单个特征相比较,具有更高的表情识别率以及更强的鲁棒性    

6.  基于Gabor小波变换多特征向量的人脸识别鲁棒性研究  
   《计算机科学》,2014年第2期
   传统的Gabor小波变换人脸识别技术在曲线奇异性的表达上存在着不足,难以识别包含表情的人脸信息,针对该问题,提出了结合Gabor小波变换和多特征向量的人脸识别算法。算法首先利用Gabor小波变换的频率及方向选择性来提取出人脸的多尺度、多方向上的Gabor特征,并组成联合稀疏模型,通过计算可以得到各个方向和尺度上Gabor特征的共同特征和表情特征,利用这两个特征向量可以精确重构测试图像的特征向量。仿真实验结果表明,所提出的方法能够有效提高带表情人脸图像的正确匹配率,改善识别效果。    

7.  基于Gabor小波变换多特征向量的人脸识别鲁棒性研究  被引次数:1
   彭辉《计算机科学》,2014年第41卷第2期
   传统的Gabor小波变换人脸识别技术在曲线奇异性的表达上存在着不足,难以识别包含表情的人脸信息,针对该问题,提出了结合Gabor小波变换和多特征向量的人脸识别算法。算法首先利用Gabor小波变换的频率及方向选择性来提取出人脸的多尺度、多方向上的Gabor特征,并组成联合稀疏模型,通过计算可以得到各个方向和尺度上Gabor特征的共同特征和表情特征,利用这两个特征向量可以精确重构测试图像的特征向量。仿真实验结果表明,所提出的方法能够有效提高带表情人脸图像的正确匹配率,改善识别效果 。    

8.  基于Gabor特征的人脸识别算法的对比研究与实现  
   许伟  赖惠成  齐立飞  吴雪锋《激光杂志》,2015年第2期
   由于Gabor变换的核函数分布与哺乳动物视觉皮层简单细胞2D感受野剖面非常类似,并具有良好的方向选择性和空间局部性,从而为图像局部区域内多个方向的空间尺度信息和局部性结构特征的获取提供了更有效的方法。为了验证Gabor特征在人脸识别中的有效性和准确性,本文提出了一种采用目前四种传统特征提取的人脸识别方法与基于Gabor特征的人脸识别方法进行对比研究,同时提出利用ROC和CMC两个参量来验证基于Gabor特征人脸识别方法的有效性和准确性。在ORL人脸数据库上取得的实验结果表明,基于Gabor特征的人脸识别方法在同等条件下,得到了更高的人脸识别率,同时具有良好的鲁棒性。    

9.  基于Gabor小波变换和支持向量机的人脸识别  
   李云峰  欧宗瑛《计算机工程》,2006年第32卷第19期
   将Gabor小波变换和支持向量机分类方法结合起来进行人脸识别。通过由Gabor小波变换系数表示的若干个人脸模板和人脸图像之间的匹配来确定特征点的近似位置;在所有的特征点位置计算Gabor小波变换系数并将其串联成表示人脸图像的向量;采用一种层次分解的支持向量机二叉决策树进行分类识别。实验结果表明了该方法的可行性。    

10.  基于Gabor低秩恢复稀疏表示分类的人脸图像识别方法  
   杜海顺  张旭东  金勇  侯彦东《电子学报》,2014年第12期
   针对含光照、表情、姿态、遮挡等误差或被噪声污染的人脸图像的识别问题,本文提出一种基于Gabor低秩恢复稀疏表示分类的人脸图像识别方法。该方法首先用低秩矩阵恢复算法求得训练样本图像对应的误差图像;然后,对每一个训练样本图像及其对应的误差图像进行Gabor变换,得到相应的Gabor特征向量,并将这些Gabor特征向量组成一个Gabor特征字典;进而,计算测试样本图像Gabor特征向量在该Gabor特征字典下的稀疏表示系数,并用该稀疏表示系数和Gabor特征字典,对测试样本图像的Gabor特征向量进行类关联重构,同时计算相应的类关联重构误差。最后,根据测试样本图像Gabor特征向量的类关联重构误差,实现对测试样本图像的分类识别。在CMU PIE、Extend-ed Yale B和AR数据库上的实验结果表明,本文提出的人脸图像识别方法具有较高的识别率和较强的抗干扰能力。    

11.  基于小波变换的人脸检测系统的实现  
   白忠臣  吕祚坤《计算机光盘软件与应用》,2011年第12期
   本文以Gabor小波变换理论为基础,采用模板匹配法定位人脸图像的眼睛,弹性匹配法对其余特征点进行搜索,最后利用弹性图簇的数据结构求得特征点的精确位置,提出了一种更优的人脸检测方法。通过MATLAB软件仿真结果表明,该方法能有效提高人脸的识别率。    

12.  基于特征的弹性图匹配人脸识别算法改进  
   俞燕  李正明《计算机工程》,2011年第37卷第5期
   针对传统人脸识别弹性图匹配算法空间复杂度高、实时性较差的问题,提出一种弹性图匹配改进算法,将人脸图片特征点经Gabor小波预处理后,结合主成分分析(PCA)和Fisher线性判别方法(FLD)对生成的特征矢量进行处理,降低维数,减少计算量,同时在不降低识别率的前提下,提高识别速度。与传统的PCA算法、FLD算法、EGM算法进行仿真比较,证明该改进算法识别率高、实时性好。    

13.  基于Log-Gabor和ULBP改进算法的人脸识别  
   李丹丹  张奇志  周亚丽《北京机械工业学院学报》,2014年第5期
   为进一步提升人脸识别系统的识别率,加强其对光照、表情、姿态变化的鲁棒性,针对人脸识别中的特征提取问题,提出一种基于Log-Gabor与均匀局部二值模式(Uniform Local Binary Pattern,ULBP)改进算法的人脸识别方法。该算法采用多尺度、多方向Log-Gabor滤波器对图像进行滤波来提取Log-Gabor特征,再通过旋转不变均匀模式的LBP进行运算编码,并利用局部空间直方图来描述人脸,最后通过加权的卡方距离对直方图匹配完成人脸识别。在Yale、GT人脸数据库上的测试结果表明,该方法具有更好识别性能,且对环境鲁棒性较好。    

14.  局部归一化融合EW-Gabor特征的光照变化人脸识别  
   秦晓慧  朱海《激光杂志》,2014年第11期
   针对光照变化人脸识别问题,提出了一种基于局部归一化融合熵加权Gabor特征方法。首先,计算类熵加权向量;然后,对图像进行局部归一化,并且计算输入图像的Borda计数,从而消除低值Gabor jet比较矩阵;最后,利用投票得分策略和k近邻分类器完成人脸识别。在扩展YaleB和AR人脸数据库上进行实验评估,在AR上的识别率可接近100%,相比其它几种较新的局部特征方法,本文方法取得了更高的识别精度,并且在一定程度上减少了计算开销。    

15.  基于小波变换域的人脸弹性识别方法  被引次数:1
   马燕《计算机科学》,2002年第29卷第8期
   1 引言利用计算机进行自动、快速的人脸识别,一直是模式识别领域的前沿课题。目前的研究已不仅仅局限于人脸的几何特征,还包括统计特征和频谱特征等。许多方法考虑将多种特征结合以形成人脸的多元特征表达。Lades提出的弹性图匹配方法是一种基于整体的研究方法,它通过能量函数来实现匹配,其整体识别性能要优于特征脸方法。当向人脸库加入新的人脸时,特征脸法需要重新计算特征库中的特征脸,而弹性匹配法不需要改变已有的数据,直接加入新的模板数据即可。但其匹配过程是一个反复比较过程,计算量巨大,因此,该方法的最大缺点就是识别速度慢。本文利用二维小波变换的时频特性和多分辨率特性,对现有的弹性匹配法进行改进,在小波变换域上利用脸部对称性准确抽取人脸最具代表性的特征,且赋以不同权重,在充分利用小波高低频子图特点的基础上,根据本文提出的相似度和代价函数的计算方法进行人脸识别实验,在保证总识别率的前提下,使得识别时间同弹性图匹配法相比大大减少。    

16.  基于Gabor滤波器的快速人脸识别算法  被引次数:1
   孔锐  韩佶轩《计算机应用》,2012年第4期
   针对传统人脸识别方法中所提取特征维数高、计算量大等缺点,提出一种新的正面人脸识别算法。新算法融合了半边人脸识别方法、Gabor滤波器、基于互信息判据的Gabor特征筛选来进行人脸识别。新算法将人脸图像分为左右两个部分,计算并比较人脸图像左右半边脸的熵,选取熵值较大的半边人脸图像进行Gabor特征提取。利用二值分类器判别单个Gabor特征的分类能力,选取分类能力较强的特征(最具判决力的特征)。再利用互信息判据对Gabor特征进行第二次筛选,以减小特征之间的冗余度。最后利用最近邻判别器来进行人脸识别。实验结果表明,新算法的识别率优于传统半边脸识别方法,识别速度也优于传统的利用Gabor滤波器进行特征提取的方法。    

17.  融合Gabor特征二阶局部导数模式的人脸识别  
   江艳霞  唐彩虹  王娟《光电工程》,2011年第10期
   二阶局部导数模式是一种基于一阶局部导数变化的方向性编码方式。相对于局部二值模式,二阶局部导数模式能够提取出图像的更多细节信息。本文提出了一种融合Gabor特征二阶局部导数模式的人脸识别方法。该方法首先利用Gabor滤波良好的空间位置与方向选择特性,采用四个频率六个方向的Gabor滤波器对图像进行滤波。其次,利用数据的类信息和邻接点信息,自适应地计算各频率和方向的权重,作为后续融合依据。然后,提取Gabor滤波图像四个方向的二阶局部导数特征,采用主成分分析方法对各方向的二阶导数特征进行降维。最后,在识别过程中,结合权重信息融合各方向和频率的识别概率得出最终识别结果。实验结果表明本文算法能够有效地提取图像细节信息,较其他方法如主成分分析方法,线性判别式方法,局部二值模式算法和融合灰度二阶局部导数模式算法具有更好的识别性能。    

18.  基于ASM的人脸特征点自动标定  
   庄连生  张浩  杨俊安  庄镇泉《电路与系统学报》,2006年第11卷第3期
   针对经典弹性图匹配算法中人脸特征点的定位问题,本文提出了一种利用机器自标定来代替传统的手工标定的算法.本文算法首先利用可变形状模型拟合出人脸的轮廓,得到人脸关键特征点位置的初始估计,然后利用参考图像中对应特征点的Gabor系数调整初始位置,最终实现关键特征点的精确定位.实验结果表明,算法可以有效地定位出人脸特征点,定位结果稳定.    

19.  基于二维Gabor小波的人脸识别算法  被引次数:8
   曹林  王东峰  刘小军  邹谋炎《电子与信息学报》,2006年第28卷第3期
   该文提出了一种基于二维Gabor小波的人脸识别算法。该算法先对人脸图像进行多分辨率的Gabor小波变换,然后在图像上放置一组网格结点,每个结点用该结点处的多尺度Gabor幅度特征描述,采用主元分析法对每个结点进行去相关、降维,最后形成特征结。把每个特征结作为观测向量,对隐马尔可夫模型进行训练,并把优化的模型参数用于人脸识别。实验结果表明,该方法识别率高,复杂度较低。    

20.  基于Gabor小波变换的人脸表情识别技术研究  被引次数:1
   张余敬  常丹华  刘宇  张昆  孙志华《计算机测量与控制》,2010年第18卷第4期
   为了使人机交互得到更好的研究,提出了一种基于Gabor小波变换的人脸表情识别的新方法;首先对图像进行预处理以提高后续处理的准确度,预处理包括确定纯的人脸表情区域,尺寸和灰度归一化,然后对表情子区域进行Gabor小波变换,提取表情特征矢量,进而构建表情弹性图,最后用模板匹配的方法来识别图像的人脸表情;经过实验,发现Gabor小波变换提取特征时受光照影响比较小,该系统不仅具有很好的鲁棒性,并且速度快,识别率高。    

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