基于支持向量机的人脸识别技术研究

研究人脸识别优化问题,不同程度光照对人脸图像的采集具有不利影响,使图像中包含一些噪声信息,而当前人脸识别算法没有考虑不同程度光照对人脸图像的影响,仅在光照变化不大时,识别正确率高.为了解决光照条件对人脸识别不利影响,提高脸识别正确率,提出一种多尺度Retinex( MSR)和支持向量机(SVM)相结合的人脸识别算法(MSR - SVM).MSR - SVM首先采用MSR对人脸图像进行预处理,消除光照变化的不利影响,然后采用PCA提取人脸图像特征,消除一些噪声信息,最后利用SVM分类算法对人脸图像进行分类.采用Yale人脸库对MSR - SVM算法进行仿真测试,仿真结果表明,改进方法可以消除光照变化对人脸识别不利影响,加快了人脸识别速度,提高了人脸识别正确率.     

若干自动人脸识别技术评测与分析

介绍了四种著名的人脸识别方法及其两个著名的商业人脸识别系统在CAS-PEAL大规模人脸图像数据上的评测情况,借此分析了人脸识别研究和开发的现状。     

基于人脸图像的质量评价模型及应用

提出一种人脸图像评价模型。利用该模型评估人脸图像光照、姿态、表情、污损等噪声系数,进而选择噪声系数较低的图像用于人脸识别,提高人脸识别率。选择在CAS-PEAL人脸数据库作为实验对象,根据人脸图像质量评价模型选择噪声系数较低的人脸图像构成第一数据库。实验结果表明,根据提出的模型评价噪声系数并选择噪声系数低的图像用于识别,人脸识别性能得到改善。     

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     

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。     

一种鲁棒稀疏表示的单样本人脸识别算法

稀疏表示在人脸识别问题上取得了非常优秀的识别结果,但在单样本条件下,算法性能下降严重。为提高单样本条件下稀疏表示的应用能力,提出一种鲁棒稀疏表示单样本人脸识别算法(RSR)。通过使用每张人脸图像创建一组位置图像,扩充每个对象训练样本,并利用L2,1范数约束,保证RSR选择正确对象的位置图像。在AR和Extended Yale B人脸数据库上进行评测,实验结果表明RSR能够有效处理存在遮挡或光照变化的人脸图像,获得了较好的单样本人脸识别准确率,具有很强的鲁棒性。     

二维及三维多模人脸数据库构建

基于图像的二维人脸识别技术日趋成熟,但仍受光照、姿态和表情等变化的影响。利用三维人脸模型提高人脸识别性能并将其应用于实际成为近几年学术界的研究趋势。本文提出了SWJTU-MF多模人脸数据库(SWJTU multimodal face database, SWJTU-MF Database),包 含200个中性表情中国人的4种人脸样本数据,包括可见光图像、二维视频序列、三维人脸(高精度)和立体视频序列。本文首先分类介绍现有的三维人脸识别算法,然后概述相关的多模人脸数据库,接着提出SWJTU-MF多模人脸数据库,并说明数据库的采集装置、采集环境、采集过程及数据内容,随后简要展示数据标准化过程。最后讨论本数据库面向的应用研究,并给出SWJTU-MF建议的评测协议。     

基于DCT与改进分块2DPCA算法的人脸识别

提出一种离散余弦变换和改进的分块二维主元分析相结合的人脸识别方法。该算法利用DCT压缩人脸图像以去掉人眼不敏感的中频分量与高频分量,这样有效降低所需特征的维数,减少计算量。通过IM2DPCA进行特征提取得到人脸识别特征,运用最近邻分类器完成人脸的识别。在基于ORL、YaleB、CAS-PEAL及Feret人脸数据库的实验结果证明该算法的有效性与稳健性。     

基于稀疏差分和Mean-Shift滤波的Retinex算法在人脸识别中的应用

为了提高在光照变化条件下人脸图像的识别率,针对Retinex算法处理人脸光照图像产生的识别率不高的问题,提出了一种基于稀疏差分和Mean-Shift滤波的Retinex算法.对人脸图像增加部分使用稀疏差分,利用Mean-Shift滤波代替高斯滤波对光照进行估计,通过采用Yale B人脸库、CMU-PIE人脸图像库和AR人脸图像库对算法性能进行测试,该算法具有很好的光照鲁棒性,有效地提高了人脸的识别率.     

融合约束采样和面部对齐的稀疏表示人脸识别

针对传统的稀疏表示分类算法中面部对齐受限而影响人脸识别率的问题,提出一种基于约束采样和面部对齐的稀疏表示分类算法。首先通过使用约束采样对训练图像进行预先标注得到固定脸特征;然后结合图像的纹理信息和形状特征进行面部对齐及特征提取;最后计算出测试样本与各个训练样本之间的相似度,利用稀疏表示分类器完成人脸的识别。在AR、CAS-PEAL及扩展YaleB人脸数据库上的实验验证了算法的有效性及鲁棒性。实验结果表明,约束采样和面部对齐的组合大大提高了人脸识别率,相比几种较为先进的鲁棒人脸识别算法,该算法取得了更好的识别效果。     

The CAS-PEAL Large-Scale Chinese Face Database and Baseline Evaluations

In this paper, we describe the acquisition and contents of a large-scale Chinese face database: the CAS-PEAL face database. The goals of creating the CAS-PEAL face database include the following: 1) providing the worldwide researchers of face recognition with different sources of variations, particularly pose, expression, accessories, and lighting (PEAL), and exhaustive ground-truth information in one uniform database; 2) advancing the state-of-the-art face recognition technologies aiming at practical applications by using off-the-shelf imaging equipment and by designing normal face variations in the database; and 3) providing a large-scale face database of Mongolian. Currently, the CAS-PEAL face database contains 99 594 images of 1040 individuals (595 males and 445 females). A total of nine cameras are mounted horizontally on an arc arm to simultaneously capture images across different poses. Each subject is asked to look straight ahead, up, and down to obtain 27 images in three shots. Five facial expressions, six accessories, and 15 lighting changes are also included in the database. A selected subset of the database (CAS-PEAL-R1, containing 30 863 images of the 1040 subjects) is available to other researchers now. We discuss the evaluation protocol based on the CAS-PEAL-R1 database and present the performance of four algorithms as a baseline to do the following: 1) elementarily assess the difficulty of the database for face recognition algorithms; 2) preference evaluation results for researchers using the database; and 3) identify the strengths and weaknesses of the commonly used algorithms.     

Unified probabilistic models for face recognition from a single example image per person

This paper presents a new technique of unified probabilistic models for face recognition from only one single example image per person. The unified models, trained on an obtained training set with multiple samples per person, are used to recognize facial images from another disjoint database with a single sample per person. Variations between facial images are modeled as two unified probabilistic models: within-class variations and between-class variations. Gaussian Mixture Models are used to approximate the distributions of the two variations and exploit a classifier combination method to improve the performance. Extensive experimental results on the ORL face database and the authors‘ database (the ICT-JDL database) including totally 1,750 facial images of 350 individuals demonstrate that the proposed technique, compared with traditional eigenface method and some well-known traditional algorithms, is a significantly more effective and robust approach for face recognition.     

基于人脸认知模式的相似脸搜索

目的 人类对人脸认知模式的探索由来已久,并且已经成功应用于美容整形等研究领域。然而,目前在计算机视觉和模式识别领域,计算人脸相似度的方法没有考虑人对人脸的认知模式,使得现有方法的计算结果从人的认知习惯角度来讲并非最佳。为克服以上缺陷,提出一种基于人脸认知模式的相似脸搜索算法。方法 依据人脸认知模式,选取特征点,并计算特征量,构造各面部器官（眼睛、鼻子、嘴巴、脸型）分类模型,即面部器官形状相似性度量模型,并采用圆形LBP算子,计算两幅人脸对应器官的纹理相似度,二者综合作为相似脸搜索的依据。结果 分别用本文方法和代表相似脸搜索最高水平的Face++的方法对80幅正面、中性表情、平视角度拍摄的人脸图像进行测试。本文方法的整体准确率高于Face++方法,其中,TOP1、TOP2最相似搜索结果准确率优势明显,均高出Face++方法12%以上。结论 实验结果表明,本文方法的搜索结果更加符合人脸认知模式,可应用于正面、中性表情、平视角度拍摄的人脸图像的相似脸搜索。此外,还可以将此类基于认知模式的图像搜索思路推广应用于商业领域,如基于图像的相似网购商品搜索等。     

中国名人人脸数据集

为快速构建大尺度、高质量中国人脸识别数据集,本文提出一种半自动构建方法.相较于现有的数据集构建方法,该方法可以快速地构建大尺度中国名人人脸数据集,将此数据集命名为CCFace(Chinese Celebrities Face).CCFace数据集包含431个人物,506874张人脸图像,平均每个人物包含1176张不同年龄、姿态的图像,该构建方法在一定程度上解决了当前社区中可用的中国人人脸图像数据集短缺问题.在实验部分中以多个模型测试该数据集的有效性,表明其可以作为SOTA(State Of The Art)模型的训练集使用,相信这种方法以及该数据集将引来更多的人来从事人脸识别的研究工作,并促进国内人脸识别应用的发展.     

BJUT-3D三维人脸数据库及其处理技术

BJUT-3D是目前国际上最大的中国人的三维人脸数据库,其中包括经过顸处理的1200名中国人的三维人脸数据,这一数据资源对于三维人脸识别与建模方面的研究有重要意义.首先介绍了BJUT-3D数据库的数据获取条件、数据形式,并针对数据库建立过程中数据预处理技术进行了讨论.最后作为数据库的直接应用,进行了多姿态人脸识别和人脸姿态估计算法的研究.实验结果证实,该算法具有良好的性能.     

人脸识别背后的数据清理问题研究

人脸识别技术在深度卷积神经网络（deep convolution neural networks,DCNN）的快速发展下取得了显著的成就。这些成果主要体现在更深层次的DCNN架构和更大的训练数据库。然而,由大多数私人公司持有的大型数据库（百万级）并不对外公开,即使当前部分开放的大型数据库,因为标注信息过少,无法保证精度,会影响DCNN的训练。本文提出了一种易于使用的多角度清理图像方法来提高数据的准确性:通过人脸检测算法清除掉无法检测到人脸的图像;在清理后的数据集上利用已有模型提取图像特征,并计算相似度,进而统计出一类人脸图像中每一张图像与其他图像不相似的数目,根据改进参数清理数据。实验表明,清理后的数据库训练模型在LFW和Youtube Face数据集上测试的精度得到了提升,使用较小规模数据集情况下,在LFW数据集上取得了99.17%的准确率,在Youtube Face数据集也达到了93.53%的准确率。     

SVD与LDA相结合的人脸特征提取方法

提出一种新的SVD与LDA相结合的人脸特征提取方法.首先选用练训样本的均值图像作为标准图像,把训练样本投影到标准图像经奇异值分解产生的基空间中,其次提取投影系数矩阵左上角信息作为初步特征,最后再采用LDA分析方法降维提取最终的特征.该方法解决了奇异值分解用于人脸识别基空间不一致的固有缺陷,同时又增加的特征的类别信息,也避免了LDA的小样本问题.在ORL与CAS-PEAL人脸库的实验结果表明了该方法的有效性,同时对光照有一定的鲁棒性.     

The Chongqing University ChineSe Ear Video Database and its application

Presently there already existed a few human ear image databases, which have been very influential in advancing the research on ear recognition. However no ear video databases are available. In this paper, we introduce the construction and basic content of the Chinese Ear Video Database (CEVD) and some primary evaluation results on it. The CEVD consists of 3600 ear video segments collected from 120 subjects. All the video segments in the database were collected in specially designed environment with three principal variations of illumination condition, viewing angle and interference. Compared with other public ear database, CEVD can not only be used for image-based applications but also video-based applications. In this paper we introduce the database and describe the collecting procedure. It excels in its large-scale and variation modes and is expected to have positive impact on the development and evaluation of ear recognition algorithms. This paper also gives experiment results of improved CamShift and AdaBoost algorithm on the database.