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针对人脸研究领域中高维数据产生的计算复杂度问题,提出基于小波分解的流形学习方法,对高维数据进行降维,从而达到降低计算复杂度的目的。该方法对人脸图像进行不同层次的小波分解保留低频分量后再分别应用局部线性嵌入(LLE)及局部保持投影(LPP)两种流形学习算法。实验在Frey和CMU PIE人脸库上进行,给出人脸姿态和表情分布变化的实验结果,并分析了运行时间和经小波分解得到的低频子图像的能量。结果表明,基于小波分解的流形学习算法对于降低计算复杂度和保持图像信息是有效的。 相似文献
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对贝叶斯分类中两种计算相似度的公式进行简化,设计了基于Gabor特征的快速贝叶斯人脸识别方法.首先对人脸图像进行Gabor小波变换,把同一个人的Gabor特征与本人的类内Gabor均值图像之差作为类内差异图像,对类内差异图像进行小波分解取其低频图像;然后采用2DPCA方法建立类内特征子空间.对测试图像进行Gabor特征提取,并与目标图像的类内均值Gabor特征作差形成差异图像,对差异图像进行小波分解,提取低频子图信息投影到类内特征子空间,利用简化的贝叶斯准则进行分类.实验结果表明,该方法降低了算法复杂度,提高了识别率,并对光照和表情变化具有较强的鲁棒性. 相似文献
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基于小波变换和改进的奇异值分解的人脸识别 总被引:1,自引:0,他引:1
使用基于肤色的检测方法分割出人脸并进行归一化,利用小波变换压缩降维以减少计算量。针对原有奇异值分解的不足,将图像矩阵进行投影,并将整体与三组局部图片的奇异值结合进行改进,利用BP神经网络进行分类识别,进行人脸识别仿真实验。结果表明,所提出的基于小波变换和改进的奇异值分解特征提取方法是一种实用、可行的方法。 相似文献
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人脸识别技术可应用于各监控和安保领域,它涉及特征提取、识别模型等关键技术。其中特征提取方法直接影响识别效果,目前所用的特征提取方法存在特征表达不全面、计算复杂度高等问题。据此,提出一种基于WPD-HOG金字塔的人脸特征提取方法,该方法结合小波包分解(Wavelet Packet Decomposition,WPD)、图像金字塔以及方向梯度直方图(Histograms of Oriented Gradients,HOG)对人脸图像特征进行有效表征,最终将WPD-HOG金字塔特征通过SVM分类器进行分类。通过在ORL人脸库上进行实验,与四种对比方法HOG、HOG金字塔、FWPD-HOG以及FWPD-HOG金字塔进行比较,实验结果表明,WPD-HOG金字塔特征提取方法的识别率要高于对比方法,且在噪声方面具有较好的鲁棒性。 相似文献
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人脸识别是人机接口和生物信息领域研究的重要方面,得到广泛的关注,人脸特征提取是其重要环节之一。为了克服人脸光照和表情变化对特征提取的影响,提出在小波包分解后的多分辨率下利用(2D)2PCA提取人脸特征进行识别的方法,主要创新包括:(1)以小波包分解所有节点图像为研究对象;(2)提出以识别率来选取“成功”节点;(3)提出一种融合节点图像的方法。首先通过二层小波包分解获取节点图像,采用(2D)2PCA方法提取所有节点图像的特征矩阵,并利用最邻近分类器获取其识别率,然后在选取“成功”节点图像的基础上,构建了一个融合方法进行人脸识别。用CMU PIE和Yale 库中的样本进行对比测试,结果表明本方法的高效性,同时也说明融合多分辨率下的节点图像能有效提高识别率。 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