基于Gabor滤波和KPCA的人脸识别方法

尽管核主分量分析能够有效地提取非线性特征,并成功地应用于人脸识别,但是抽取对光照、表情不敏感的特征仍然是亟待解决的问题。该文提出了一种结合Gabor特征和核主分量分析的人脸识别方法。首先通过Gabor滤波器对人脸图像滤波,并通过实验分析了Gabor滤波器参数的选择,然后采用核主分量分析的方法降低Gabor特征的维数．最后采用最近邻分类器进行识别。由于采用了Gabor滤波,该方法对光照、表情具有鲁棒性,在ORL人脸库上的实验结果表强,该方法在识别性能上优于核主分量分析方法。     

基于Gabor特征量和核函数判决分析方法的人脸识别

研究了基于Gabor特征量和核函数判决方法的人脸识别方法，即首先利用Gabor滤波器组对输入样本进行处理，获得Gabor特征量；然后利用核函数判决方法实现人脸识别。Gabor滤波器组通过提取具有空间频率、空间位置和取向选择性的特征，较好克服了实际中由于表情和光照不同带来的变化；而核函数判决分析方法具有提取输入样本空间的非线性最佳鉴别特征的优点。实验仿真表明了该方法的有效性。     

基于Gabor特征融合和LSSVM的人脸识别算法

针对Gabor特征维数高难题,提高光照人脸的识别性能,提出一种基于Gabor特征融合和最小二支持向量机的人脸识别算法(Gabor-LSSVM)。首先采用Gabor滤波器提取人脸图像的多尺度和多方向特征,并将相同尺度不同方向的特征融合,初步降低特征维数;然后采用核主成分分析对融合特征进行选择,进一步降低特征维数;最后采用最小支持向量机建立分类器对人脸进行识别,并采用Yale B和PIE人脸库进行仿真测试。结果表明Gabor-LSSVM的人脸识别正确率和识别效率都得到了提高。     

基于对称核主成分分析的人脸识别

为了提高人脸识别技术的实用性,结合人脸镜像对称性和核主成分分析提出了一种新的人脸识别方法。首先利用小波变换压缩人脸图像数据,获取小波分解的低频分量,再通过镜像变换得到镜像偶对称图像和镜像奇对称图像,然后分别对奇偶对称图像进行核主成分分析提取奇偶特征,并且通过加权因子对奇偶特征进行融合,最后采用最近邻分类器分类。基于ORL人脸数据库的实验结果表明：该算法增大了样本容量,在一定程度上克服了光照、姿态的不利因素,提高了人脸识别率。     

一种基于局部Gabor滤波器组及PCA＋LDA的人脸表情识别方法

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。     

基于特征融合和模糊核判别分析的面部表情识别方法

提出了基于特征融合和模糊核判别分析（FKDA）的面部表情识别方法。首先,从每幅人脸图像中手工定位34个基准点,作为面部表情图像的几何特征,同时采用Gabor小波变换方法对每幅表情图像进行变换,并提取基准点处的Gabor小波系数值作为表情图像的Gabor特征;其次,利用典型相关分析技术对几何特征和Gabor特征进行特征融合,作为表情识别的输入特征;然后,利用模糊核判别分析方法进一步提取表情的鉴别特征;最后,采用最近邻分类器完成表情的分类识别。通过在JAFFE国际表情数据库和Ekman“面部表情图片”数据库上的实验,证实了所提方法的有效性。     

一种高性能的人脸识别方法

在基于人脸图像的身份认证系统中，最关键的技术就是如何提取人脸图像的高质量特征以及如何进行分类识别，该文就提出了一种快速、准确的人脸图像识别方法。该方法利用基于核函数的学习算法，进行人脸图像的特征提取和分类。首先，该方法分别利用核主分量分析以及核Fisher算法提取人脸图像的特征，然后对这些特征进行合理的组合以构成组合特征向量，再利用支持向量机进行识别。实验结果显示，所提出的高性能人脸识别方法的识别率高，即使对于轻度光照不均匀的人脸图像、人脸姿势的有限变化图像，也能获得较高的识别率；同时，该方法的训练速度和识别速度也非常快，完全满足人脸识别系统实时性要求。     

改进Gabor加权分析方法在人脸识别中的应用

为提高Gabor对人脸结构特征和内容信息的保留能力,解决人脸识别中对表情等抗噪性差的缺点,提出一种基于改进Gabor加权分析的人脸识别算法。该方法通过对归一化的人脸进行多尺度Gabor分析,并依据相同滤波窗口参数进行归类合并,最后对该信号进行加权比对得到识别结果。实验证明,该方法很好地兼顾人脸结构特征和内容信息,具有良好的抗噪性和识别率。     

基于改进的RPCA人脸识别算法

针对人脸识别中存在遮挡、光照、表情变化等问题,提出了一种基于改进的鲁棒主成分分析的人脸识别算法,它利用人脸的稀疏误差成分准确判断出人脸图像之间的差异。该算法首先对人脸进行低秩恢复,得到表示人脸普通特征的低秩分量和描述人脸差分信息的稀疏误差分量,然后定义稀疏度和平滑度两种描述符来表示稀疏误差分量的特征,最后联合上述两种描述符对人脸图像进行分类判别。实验结果表明,在光照条件和遮挡区域随机的情况下,提出的采用误差图像进行分类判别的算法在处理遮挡、光照、表情变化等人脸识别问题上均具有优越的识别性能。     

基于Gabor小波变换与分块PCA的人脸识别

由于Gabor小波描述的人脸特征维数太高,直接将Gabor小波提取的特征进行识别时出现计算量大、实时性差的问题,提出了基于Gabor小波变换与分块主分量分析的人脸识别新算法。首先对人脸图像进行Gabor小波变换得到人脸图像特征,然后用分块主分量分析方法对其进行降维、提取特征向量,最后用最近邻分类器分类识别。在ORL和NUST603人脸库上进行实验,结果表明,该方法的识别率优于传统PCA、分块PCA、Gabor小波变换与PCA结合的方法。