基于自发表情数据集预训练的多任务深度网络表情识别方法

为了更好地将现有深度卷积神经网络应用于表情识别,提出将构建自然表情图像集预训练和多任务深度学习相结合的方法。首先,利用社交网络图像构建一个自发面部表情数据集,对现有深度卷积神经网络进行预训练;然后,以双层树分类器替换输出层的平面softmax分类器,构建深度多任务人脸表情识别模型。实验结果表明,本文提出的方法有效提高了人脸表情识别准确率。     

基于生成对抗网络的遮挡表情识别

针对实际应用中局部遮挡会影响人脸表情识别,提出一种基于生成对抗网络（GAN）的表情识别算法。先对遮挡人脸图像填补修复,再进行表情识别。其中GAN的生成器由卷积自动编码机构成,与鉴别器的对抗学习使得生成的人脸图像更加逼真;由卷积神经网络构成的鉴别器具有良好的特征提取能力,添加多分类层构成了表情分类器,避免了重新计算图像特征。为了解决训练样本不足的问题,将CelebA人脸数据集用于训练人脸填补修复,同时表情分类器的特征提取部分得到了预训练。在CK+数据集上的实验证明,填补后的人脸图像真实连贯,并取得了较高的表情识别率,尤其提高了人脸大面积遮挡的识别率。     

基于角微特征的神经网络识别人脸特征

提出一种利用人脸角微特征几何特性的图像预处理,建立BP神经网络识别人脸特征模型的方法。研究了角微特征提取和具体算法,讨论了BP网络结构的设计,输入、输出层设计和隐藏层节点选取问题。微特征提取,可以降低网络输入维度,对于识别不同角度、不同表情的人脸图像提供了可能性。利用ORL人脸图像数据库做实验,结果表明此方法有效。     

基于卷积特征和贝叶斯分类器的人脸识别

为解决传统人脸识别算法特征提取困难的问题,提出了基于卷积特征和贝叶斯分类器的人脸识别方法,利用卷积神经网络提取人脸特征,通过主成分分析法对特征降维,最后利用贝叶斯分类器进行判别分类,在ORL（olivetti research laboratory）人脸库上进行实验,获得了99.00%的识别准确率。实验结果表明,卷积神经网络提取的人脸图像特征具有很强的辨识度,与PCA（principal component analysis）和贝叶斯分类器结合之后可有效提高人脸识别的准确率。     

基于BP神经网络的人脸识别研究

为了对人脸图像的特征向量进行分类以达到人脸识别的目的,本文提出了运用BP神经网络进行人脸识别的方法。将人脸图像矩阵的奇异值作为识别特征,将BP神经网络作为分类器,通过实验表明该方法操作性强,结果可靠,可以快速的进行人脸图像识别。     

基于改进BP神经网络的人脸识别算法

神经网络具有运行计算速度慢,不容易收敛的缺点,文中针对此问题提出了图像的光照校正、图像降维与改进型神经网络相结合的人脸识别算法.运用了图像进行光照校正,人脸图像进行降维及不同的光照条件下的人脸图像运用改进型的BP神经网络对进行识别.讨论了基于网络中的参数数据选择问题,对网络学习速度和Sigmoid函数进行了明显改善.实验结果表明,其识别率有了显著的提高;改进后的BP网络收敛速度在得到相同识别率的效果下显著加快.     

基于两级分类器串行的人脸识别

在分析人脸特征提取和分类器的基础上,提出一种两级分类器串行结合的模型进行人脸识别。在第一级分类器中利用极坐标傅立叶变换提取全局特征通过相似度匹配进行粗略的筛选,第二级分类器中利用改进的协同神经网络,基于原始灰度图像的小波变换提取内在特征,进行精细识别。研究分析了分类器串行结合模型中阈值的选取与系统精度、速度间的关系。在自建人脸库和Yale B人脸库上的实验结果表明,两级分类器串行的识别模型在保证较高系统识别率的前提下可以提升系统的速度。     

基于支持向量机的人脸识别系统的研究

首先利用PCA进行人脸图像特征提取,然后将此特征数据作为分类器的输入数据。采用的分类器是利用所谓“相似性”方法构造的多个二类SVM分类器,为了提高识别正确率,在多个SVM的输出之后又增加了一级神经网络训练器。以ORL人脸库做的实验中得到了很好的识别效果。     

基于奇异值分解和径向基函数神经网络的人脸识别算法研究

提出一种基于奇异值分解和径向基函数神经网络的人脸特征提取与识别方法,来解决人脸识别中的高维、小样本问题。该方法采用奇异值分解、奇异值降维压缩、奇异值矢量标准化和奇异值矢量排序,最后得到用于识别的奇异值特征矢量。运用基于径向基函数神经网络分类器进行人脸分类识别。在ORL数据库上进行实验和数据分析表明,该方法无论是在分类的错误率上还是在学习的效率上都能表现出极好的性能。     

一种有效的人脸识别方法

人脸识别是模式识别领域中一个相当困难而又有重要理论价值的研究课题.本文首先引 入表示人脸的特征图像和投影图像的概念,提出利用投影图像在特征图像上投影的坐标作为 描述人像本质属性的特征矢量,并导出了基于投影图像的人脸特征抽取方法.最后构造了一 个层次的距离分类器进行人脸的识别.实验结果表明基于投影图像的特征矢量具有很好的稳 定性、鉴别能力和识别率.     

神经网络在人脸识别中的应用

将BP神经网络用于人脸识别,并建立了人脸识别模型,该识别模型包括图像压缩、图像抽样、输入矢量标准化、BP神经网络与竞争选择处理过程,具有简单,识别率较高的特点。     

神经网络在人脸识别中的应用

将BP神经网络用于人脸识别,并建立了人脸识别模型,该识别模型包括图像压缩、图像抽样、输入矢量标准化、BP神经网络与竞争选择处理过程,具有简单,识别率较高的特点.     

奇异值和RBF神经网络的彩色人脸识别

目前已有研究表明,相对于灰度图像,利用图像的彩色信息能改进人脸图像的识别率。但近年来的彩色人脸识别研究较少。提出了一种基于奇异值向量和RBF神经网络的彩色人脸图像识别方法。首先说明了彩色图像的奇异值向量具有代数和几何不变性,再将降维的奇异值向量作为图像的特征,然后应用RBF神经网络进行训练和识别。实验表明该方法的识别率为95%左右,是一种有效的彩色人脸识别方法。     

基于神经网络的肺癌细胞识别方法的研究

细胞识别是图像处理和模式识别领域的一个研究热点,有着十分广泛的应用前景。本文提出了基于神经网络算法FTART2的肺癌细胞识别方法,讨论了FTART2的网络结构、输入矢量的标准化及分类算法。用513个样本对网络进行训练,再用716个样本组成测试集进行测试,实验结果表明:本文提出的基于FTART2的肺癌细胞分类器与基于标准BP的分类器相比,具有学习速度快、分类精度高的特点。     

An integrated automatic face detection and recognition system

This paper proposes an integrated system for unconstrained face recognition in complex scenes. The scale and orientation tolerant system comprises a face detector followed by a recognizer. Given a color input image of a person, the face detector encloses the face from the complex scene within a circular boundary, and locates the position of the nose. A radial grid mapping centered on the nose is then performed to extract a feature vector within the boundary. The feature vector is input to a radial basis function neural network classifier for face identification. The proposed face detector achieved an average detection rate of 95.8% while the face recognizer achieved an average recognition rate of 97.5% on a database of 21 persons with variations in scale, orientation, natural illumination and background. The two modules were combined to form an automatic face recognition system that was evaluated in the context of a security system using a video database of 21 users and 10 intruders, acquired in an unconstrained environment. A recognition rate of 93.5% with 0% false acceptance rate was achieved.     

基于EMBP情感神经网络的人脸识别算法研究

在传统BP神经网络基础上,引入情感因素,重新构建了BP神经网络结构,建立了EMBP情感神经网络,给出了EMBP网络的权值修正算法,把该算法应用于人脸识别.采用奇异值分解（SVD）对人脸图像进行信息压缩,提取人脸数据的奇异特征值作为EMBP情感神经网络输入信号,并设计EMBP人脸分类器.实验结果表明,在奇异值特征个数保持不变前提下,随着参与训练样本数增加,系统的识别率逐渐提高,EMBP的性能比普通BP有明显的提高.     

全局和局部特征相融合的人脸识别算法

为了进一步提高特征提取效率和人脸识别正确率,提出一种融合全局和局部特征的人脸识别算法。引入局部散度矩阵和全局散度矩阵,两者分别表征样本的全局特征和局部特征;基于同类样本尽可能的紧密而异类样本尽可能远离的事实,构造最优化问题,采用支持向量机建立人脸分类器,并通过仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,该算法不仅提高了人脸识别正确率,而且提高了人脸识别效率。