双空间局部方向模式的人脸识别

目的 针对传统局部方向模式（LDP）在特征提取的充分性、对光照和噪声等的鲁棒性以及识别时间长短这3方面不能同时取得一个很好的平衡效果,提出了一种双空间局部方向模式（DSLDP）的人脸识别方法。方法 首先,将图像3×3邻域像素灰度值与8个Kirsch模板算子卷积,得到8个方向的边缘响应值,然后,将近邻边缘响应值之间相应作差,对应8个方向的边缘响应差值,将两组值取绝对值,取各自最大值的方向编码成一个二位八进制数,产生DSLDP码。最后,在人脸描述阶段将人脸图像进行分块并把每块转换成DSLDP图,再对DSLDP图进行直方图统计,并利用信息熵对每块进行加权,将所有子块的直方图连接生成人脸特征,再通过PCA进行降维,用最近邻分类器分类识别。结果 在剑桥大学Olivetti实验室（ORL）、Aleix Martinez and Robert Benavente （AR）和中国科学院（CAS-PEAL）的人脸图像数据库进行实验,相比局部方向模式（LDP）、显著型局部方向模式（SLDP）、增强型局部方向模式（ELDP）、局部方向数字模式（LDN）、差值型局部方向模式（DLDP）、中心对称局部方向模式（CSLDP）和梯度中心对称局部方向模式（GCSLDP）,DSLDP具有更好的识别性能。5幅测试样本时,在ORL库上取得了97.82%的平均识别率,在AR光照、表情、遮挡A和遮挡B库分别取得了98.00%、98.33%、99.33%、87.67%的平均识别率,在CAS-PEAL光照、表情和饰物库分别取得了99.33%、95.33%、90.00%的平均识别率。结论 1）该方法既考虑了近邻边缘响应值的外在变化,也考虑了近邻边缘响应值之间的内在变化,通过将强度空间和梯度空间人脸特征信息结合使人脸特征得到更加充分的提取。2） DSLDP只考虑邻边缘响应值和边缘响应差值的最大值情况,突出了主要边缘梯度信息,同时又避免了不重要信息的干扰,相比同类基于局部方向模式的单一人脸识别算法,对光照、表情、噪声、遮挡等情况表现出更强的鲁棒性。3） DSLDP码是由二位八进制数构成,特征模式数降低到64,识别时间明显降低。因此,DSLDP算法能同时在识别效果,稳定性和识别时间上取得一个较好的平衡效果。     

局部均匀模式描述和双加权融合的人脸识别

目的 针对LBP算法对边缘及噪声信息比较敏感,提出一种统一化的局部均值模式(ULMP)描述算子。考虑到全局和局部特征在识别上的互补性,提出一种ULMP描述和双加权融合的人脸识别方法。方法 首先利用ULMP算法获得整幅图像的编码图,接着将其分块,统计每一子块的直方图获得局部纹理特征,并结合BP神经网络得到局部分类结果。引入云模型求取不同子块的权值,对局部分类结果进行加权融合。整体纹理特征的获取是将不同子块的直方图特征串联。在得到全局和局部的分类结果后,将两者加权集成,获得最终的识别结果。结果 在ORL和Yale人脸库上进行实验,ULMP具有很好的识别性能。5幅测试样本时,在ORL库上取得了95.9%的平均识别率,分别比局部二值模式(LBP)、MCT、局部方向模式(LGP)、统一的LBP(ULBP)和局部中心二值模式(CSLBP)高11.3%、10.6%、9.5%、8.9%和3.9%;在Yale库上取得了97.4%的识别率,分别比LBP、MCT、LGP、ULBP和CSLBP高19.9%、17.7%、10.7%和0.7%。在ORL和Yale人脸库上,本文提出的双加权融合模式分别取得了98.5%和98.34%的平均识别率,高于任何单一模块。结论 本文提出的纹理提取算法ULMP,具有很好的平滑噪声及边缘信息的作用,适用于面部纹理特征的提取。利用云模型求取的权值的方法能够较好地发挥局部分类器间的集成作用,最终有效地提高了系统的整体性能。双加权融合模式是一种精确且有效的人脸识别方法,适用于静态人脸图像的匹配识别。     

基于LDP特征和贝叶斯模型的人脸识别

针对现有的局部方向模式LDP(Local Directional Pattern)方法仅利用了图像自身的LDP特征的问题,提出将LDP特征直方图与贝叶斯(Bayes)模型相结合的方法,从而有效使用人脸图像的先验信息,以提高人脸的识别率。第一步,在相互独立的训练集上,学习同类样本图像和异类样本图像的LDP直方图特征相似度的先验信息,并估计类条件概率密度函数(同类样本与异类样本分别进行计算);第二步,利用人脸图像的LDP直方图来比较该图像是否为某一类型图像的概率数值大小;第三步,使用贝叶斯规则进行分类。仿真结果证明,在ORL库与Yale库上,与传统PCA,LBP和LDP算法相比,所提方法得到的人脸识别率均有显著提升。     

基于改进LDP的人脸识别

针对基于局部方向模式LDP(Local Directional Pattern)人脸识别方法识别率较低的问题,提出一种基于改进LDP的人脸识别方法。该方法对LDP编码进行方向归一化处理,选取结构对比信息对各LDP人脸分块进行加权处理,提取人脸的LDP直方图特征,最后计算加权卡方距离得到人脸识别的结果。实验结果表明,该方法应用于FERET和CMU PIE人脸图像库,相对于PCA、LBP和LDP算法,识别率均有了明显的提高。     

局部定向模式在人脸识别中的应用

人脸识别是当今模式识别和人工智能领域的一个活跃研究方向。基于局部二值模式（LBP）算子提出局部定向模式（Local Directional Pattern,LDP）算子。对人脸图像进行分块,采用局部定向模式算子对每块图像进行特征提取并计算每块区域的特征直方图,对特征直方图采用Chi距离测度进行比较识别。实验证明,该方法在Yale人脸数据库和Yale B人脸数据库相比局部二值模式有更好的识别率,说明该方法对光照有良好的鲁棒性。     

基于Shearlet变换和均匀局部二值模式特征的协作表示人脸识别算法

为了获得人脸图像中更丰富的纹理特征以提高人脸识别率,提出了一种基于Shearlet变换和均匀局部二值模式(ULBP)算子提取特征(Shearlet_ULBP特征)的协作表示方法--Shearlet_ULBP CRC用于人脸识别。首先,人脸图像通过Shearlet变换分解,得到多尺度多方向的幅值域图谱,再经过简单的平均融合,获得融合后的幅值域图谱;然后,通过ULBP算子结合分块的方法获得该Shearlet变换后融合图像的直方图特征;最后,结合协作表示的方法来分类所提取到的特征。该方法可以提取到图像更丰富的边缘以及纹理信息,在ORL、Extended Yale B和AR人脸数据库上进行测试,在图像无遮挡的情况下识别率都达到了99%以上,在有遮挡情况下也都达到了91%以上的识别率。实验结果表明,所提方法不仅对于光照、姿态和表情变化具备较强的鲁棒性,同时能在一定程度上处理人脸图像中存在遮挡的情形。     

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。     

加权信息熵与增强局部二值模式结合的人脸识别

针对人脸识别因光照、姿态、表情、遮挡及噪声等多种因素的影响而导致的识别率不高的问题，提出一种加权信息熵（IEw）与自适应阈值环形局部二值模式（ATRLBP）算子相结合的人脸识别方法（IE （w） ATR-LBP）。首先，从原始人脸图像分块提取信息熵，得到每个子块的IEw；然后，利用ATRLBP算子分别对每个人脸子块提取特征从而得到概率直方图；最后，将各个块的IEw与概率直方图相乘，再串联成为原始人脸图像最后的特征直方图，并利用支持向量机（SVM）对人脸进行识别。在AR人脸库的表情、光照、遮挡A和遮挡B四个数据集上，IE （w） ATR-LBP方法分别取得了98.37%、94.17%、98.20%和99.34%的识别率。在ORL人脸库上，IE （w） ATR-LBP方法的最大识别率为99.85%；而且在ORL人脸库5次不同训练样本的实验中，与无噪声时相比，加入高斯和椒盐噪声后的平均识别率分别下降了14.04和2.95个百分点。实验结果表明，IE （w） ATR-LBP方法能够有效提高人脸在受光照、姿态、遮挡等影响时的识别率，尤其是存在表情变化及脉冲类噪声干扰时的识别率。     

基于全局不相关的多流形学习

为提升人脸识别算法的鲁棒性,减少判别信息的冗余度,提出基于全局不相关的多流形判别学习算法(UFDML)。使用特征空间到特征空间的距离,学习样本局部判别信息,提出全局不相关约束,使提取的判别特征是统计不相关的。在Yale,AR,ORL人脸库上的实验结果表明,与LPP(局部保持投影)、LDA(线性判别分析)、UDP(非监督判别投影)等人脸识别算法相比,所提算法的平均识别率高于其它算法,验证了其有效性。     

拉普拉斯滤波结合CS-LBP的单样本人脸识别

针对传统的人脸识别算法在单训练样本的情况下识别率不佳的情况,提出一种结合拉普拉斯滤波与中心对称局部二值模式的人脸识别算法（LFCLBP）。对原始人脸图像进行拉普拉斯滤波处理;然后对图像提取梯度幅值和梯度相位信息,对梯度幅值用CS-LBP算子编码,再将梯度相位量化到16个区间进行编码,将二者融合成人脸图像的LFCLBP特征;分块统计直方图特征,将所有分块的直方图串联起来作为人脸图像的特征向量,并用最近邻分类器识别。在YALE人脸库和AR人脸库上进行测试,测试结果表明该算法有效,在光照变化、表情变化和部分遮挡等环境下对单样本人脸图像具有较好的识别效果。     

基于Gabor定向模式的人脸识别方法

为了从Gabor滤波后的幅值图中提取更加有效的分类特征,提出了一种新的基于Gabor定向模式（GDP）的人脸识别方法。首先对人脸图像进行多尺度多方向的Gabor滤波,然后提出了一种新的GDP算子通过对每种尺度下所有方向的Gabor幅度图进行编码得到每种尺度对应的GDP模式图,最后将所有GDP模式图的直方图向量串联作为最终的人脸表示。由于GDP算子同时对同一尺度下的所有方向上的Gabor幅度响应进行编码,因而GDP特征不仅对外界变化具有较好的鲁棒性,而且能够显著降低最终的特征长度。在ORL和CAS-PEAL人脸库上的实验结果显示GDP方法能以更小的特征长度获得优于传统LGBP及LGXP等方法的识别效果,证明了方法的有效性。     

NSST与CSLDP相结合的人脸识别

针对人脸识别中姿态、光照和表情等变化造成的识别率不高的问题,提出一种非采样Shearlet变换（NSST）与中心对称局部方向模式相结合的人脸识别算法。采用NSST分解人脸图像,得到低频子带图像和高频子带图像,计算子带图像中心对称局部方向模式,分块统计直方图特征信息,将直方图串接起来作为人脸图像的特征向量,利用最近邻分类器分类识别。在ORL、YALE和CAS-PEAL-R1人脸库上进行测试,实验结果表明所提方法简单有效,且对姿态、光照和表情变化具有较好鲁棒性。     

一种DCT和ELBP融合的人脸特征提取方法

仅使用单一算法提取人脸图像的特征不足以捕捉人脸多方面的信息,为了更好地获取人脸面部特征,针对离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）只能提取人脸面部图像的频域特征,而未考虑近邻像素之间的关系、不能提取纹理特质信息等问题进行了研究,提出一种融合DCT特征和伸长的局部二值模式（Elongated Local Binary Pattern,ELBP）的特征提取方法。该方法首先考虑将人脸图像经DCT变换后的少量低频系数作为人脸的频域特征,然后对人脸图像中贡献相对较大的眼部和嘴部区域进行ELBP特征提取,将该ELBP特征作为人脸的空域特征,并采用PCA方法对所提取的空频域特征进行有效融合,得到更有效的人脸特征,最后用最近邻分类器进行识别。在ORL人脸库和Yale人脸库上的实验结果表明：所提方法比单独采用DCT、ELBP方法或采用DCT和LBP相结合的方法提取的特征更有利于识别,提高了识别的准确性。     

基于压缩金字塔核稀疏表示的人脸识别

人脸识别中光照、伪装及姿态等变化一直是富有挑战性的问题,其中特征提取是很关键的一步。为提高人脸识别率,结合压缩感知和空间金字塔模型,本文提出了一种新的特征提取方法,首先用尺度不变特征变换算法提取图像特征,然后与随机生成的字典进行稀疏编码,再用金字塔模型分层提取不同尺度空间的特征,并用最大池融合特征,最后运用核稀疏表示分类。在Extended Yale B,AR 和CMU PIE人脸数据库上的实验结果表明,该方法对于人脸图像的光照、伪装及姿态等变化有较强的鲁棒性,而且该算法有较快的运行速度。     

Elastic shape-texture matching for human face recognition

In this paper, a novel, elastic, shape-texture matching method, namely ESTM, for human face recognition is proposed. In our approach, both the shape and the texture information are used to compare two faces without establishing any precise pixel-wise correspondence. The edge map is used to represent the shape of an image, while the texture information is characterized by both the Gabor representations and the gradient direction of each pixel. Combining these features, a shape-texture Hausdorff distance is devised to compute the similarity of two face images. The elastic matching is robust to small, local distortions of the feature points such as those caused by facial expression variations. In addition, the use of the edge map, Gabor representations and the direction of the image gradient can all alleviate the effect of illumination to a certain extent.With different databases, experimental results show that our algorithm can always achieve a better performance than other face recognition algorithms under different conditions, except when an image is under poor and uneven illumination. Experiments based on the Yale database, AR database, ORL database and YaleB database show that our proposed method can achieve recognition rates of 88.7%, 97.7%, 78.3% and 89.5%, respectively.     

融合单演特征和CS-LBP的单样本人脸识别

针对单样本情况下传统人脸识别方法识别效果不佳的问题,提出一种融合单演幅值、相位和方向的单演中心对称幅值相位方向模式（MCSLBP）的人脸识别方法。首先采用中心对称局部二值模式（CS-LBP）对同一尺度下的单演幅值进行编码,并将单演相位量化到4个区间进行编码,同时对单演水平方向和垂直方向进行二值编码,然后将三者融合成MCSLBP特征;最后对不同单演尺度空间中的MCSLBP模式图进行分块,提取每一小块的直方图特征并串联后用最近邻分类器进行分类识别。在CAS-PEAL和AR人脸库上的实验结果表明,MCSLBP方法对具有光照、表情和遮挡变化的单样本人脸识别具有较好的识别效果。