小波变换和特征加权融合的人脸识别

在人脸识别领域,提取人脸特征和降低维数是人脸识别的关键。传统的基于小波变换的人脸识别算法仅在小波分解的低频分量上提取用于分类的图像特征,造成了高频分量中部分对识别有利信息的丢失。为了更有效地提取人脸图像特征,提出一种基于小波变换和特征加权融合的人脸识别算法。首先通过小波变换对人脸图像进行降维处理,然后对4个小波子图分别运用主成分分析法(PCA)提取特征,并把这4部分特征加权融合,最后利用支持向量机(SVM)进行分类识别。在ORL人脸库上进行实验验证,识别准确率可达到97.5%,实验结果表明该算法能够有效提高人脸识别能力,与传统识别算法相比具有较高的识别准确率和识别速度。     

基于TPLBP/HOG特征与DBN深度模型的人脸识别研究

针对传统人脸识别方法所提取的人脸信息特征较为单一,且分类算法存在局限性的问题,在多特征信息融合的基础上结合深度信念网络(DBN)对人脸进行深度训练并进行识别。首先采取对比度受限自适应均衡化对人脸图像进行预处理,从而削弱光照对人脸识别的影响;然后,将提取到的人脸图像的TPLBP纹理特征和HOG结构特征进行特征融合,得到信息互补的融合特征;最后,将降维后的融合特征作为DBN的输入,通过对DBN深度模型的参数的动态搜索确定最佳值后,基于训练好的深度信念网络实现人脸图像样本的识别。以ORL、AR和Yale-B人脸数据库为基础进行试验,试验结果表明本文方法相较于传统的SVM、KNN和DBN算法准确率有很大提高,鲁棒性强。     

融合Gabor、LBP与LPQ特征的面部表情识别

针对传统的Gabor无法兼顾识别率与实时性的缺点,提出了一种融合Gabor、LBP、LPQ三种特征的表情识别算法.首先采用Gabor变换提取人脸图像的边缘信息,根据获得的变换表征结果,提取其LBP特征及LPQ特征;通过PCA算法对提取的特征进行降维,并对降维后的LBP特征及LPQ特征进行直方图操作;最后,设计基于ELM神经网络面部表情分类器.应用JAFFE人脸表情数据库的测试结果表明,该方法比传统方法具有更高的识别准确度和更快的识别速度.     

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Gabor小波与深度信念网络的人脸识别方法

特征提取与模式分类是人脸识别的两个关键问题。针对人脸识别中的高维和小样本问题,从人脸特征的提取与降维算法入手,提出基于受限玻尔兹曼机(RBM)的二次特征提取及降维算法模型。首先把图像均匀分成若干局部图像块并进行量化,再对图像进行Gabor小波变换,通过RBM对得到的Gabor人脸特征进行编码,学习数据更本质的特征,从而达到对高维人脸特征降维的目的;并以此为基础提出基于深度信念网络(DBN)的多通道人脸识别算法。在ORL、UMIST和FERET人脸库上对不同样本规模和不同分辨率的图像进行实验,识别结果表明,与采用线性降维和浅层网络的方法相比,所提方法取得了较好的学习效率和很好的识别效果。     

基于深度学习与二维离散小波分解特征相融合的adaboost人脸识别模型

为了提高人脸识别的效率,本文提出了一种将小波分析、深度学习和adaboost分类器相结合的人脸识别方法。传统的基于小波变换的人脸识别算法仅仅提取了小波分解的低频分量用于分类图像的特征,为了更有效地提取人脸图像特征,提出了一种将传统特征和深度特征相融合的人脸识别算法。首先,通过二维离散小波变换函数对人脸图像进行二维离散小波变换,提取出人脸图像的低频部分作为特征值,接着通过深度残差网络提取人脸深度特征,最后将融合后的特征应用adaboost分类器进行分类识别。通过在ORL人脸库实验证明,融合后的方法能有效地提高分类识别率。     

二维Gabor特征与三维NP-3DHOG特征融合的人脸识别算法

基于二维图像的人脸识别算法提取人脸纹理特征进行识别,但是光照、表情、人脸姿态等会对其产生不利影响。三维人脸特征能更精确地描述人脸的几何结构,并且不易受化妆和光照的影响,但只采用三维人脸数据进行人脸识别又缺少人脸纹理信息,因此文中将二维人脸特征与三维人脸特征相融合进行人脸识别。采用基于Gabor变换的二维特征与基于新的分块策略的三维梯度直方图特征相融合的算法进行人脸识别。首先,提取二维人脸的Gabor特征;然后,提取三维人脸基于新的分块策略的三维梯度直方图特征,旨在提取人脸的可辨别性特征;接下来,对二维人脸特征与三维人脸特征分别使用线性判别分析子空间算法进行训练,并使用加法原则融合两种特征的相似度矩阵;最后,输出识别结果。     

基于DDCT与TCSVD的人脸特征提取与识别算法

提出一种基于分块离散余弦变换(DCT)与奇异值分解阈值压缩(TCSVD)的人脸特征提取与识别算法。该算法对人脸图像进行分块DCT变换,根据图像块位置和能量分布选择不同的DCT高低频分量构建特征矩阵,通过对每个图像块的特征矩阵进行SVD阈值压缩和特征组合来构建人脸鉴别特征,并利用分类器进行特征分类与识别。AR人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性。     

基于LBP特征的人脸图像识别

提出了一种基于LBP算子和Isomap相结合的人脸图像识别算法。利用[ε]-LBP算子提取人脸图像纹理特征,然后用Isomap对高维的纹理特征进行数据降维,得到人脸数据的本质几何结构。最后将降维后的数据作为分类器的输入进行人脸分类识别。实验结果表明,该算法能够对人脸图像进行良好的分类识别,尤其是小样本的情况下。     

基于Gabor小波和流形的人脸识别研究

本文研究基于Gabor小波变换和流形学习的人脸识别方法,首先引入Gabor小波对人脸图像提取不同方向、不同尺度的多个Gabor幅值特征（Gabor magnitude feature）,然后使用能够提取子流形的NPE算法对GMF特征进行维数约简,最后使用线性判别分析进一步提取鉴别性特征。此算法利用了Gabor特征对人脸图像的优异表征能力、流形方法和传统的判别方法。在标准人脸库上的实验结果表明,与其他降维方法相比,新算法能够获得较好的识别效果。     

人机交互中的人脸信息曲波分析

视觉交互是自然人机交互的重要组成部分,而人脸特征提取则是视觉交互成功的关键。针对小波变换难以充分描述人脸曲线特征的缺点,为了更好地提取人脸特征,将更符合人类视觉特性的曲波变换用于人脸信息处理,提出了结合曲波变换与Adaboost方法的人脸检测优化方法和基于曲波变换与SVM进行表情分析的新方法,并开展了人脸检测、人脸识别与表情分析的对比实验。实验结果显示,曲波变换在人脸特征提取中具有明显优势,从而为自然人机交互的下一步工作打下了坚实基础。     

基于LBP和栈式自动编码器的人脸识别算法研究

LBP算法对光照敏感且能有效地提取图像的纹理结构特征。提出一种基于局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）和栈式自动编码器（Stacked Autoencoders,SAE）的人脸识别算法。用统一模式LBP算子提取分块后的人脸图像的直方图,按顺序连接形成整幅图像的LBP特征,并将其作为栈式自动编码器的输入,完成进一步的特征提取,实现人脸图像的识别与分类。在Extended Yale B等数据库上的实验结果表明,该算法与传统的人脸识别算法和标准的栈式自动编码器相比,对光照变化有更强的鲁棒性,具有更好的识别效果。     

基于曲波与主分量分析的人脸识别

本文提出了基于曲波变换和主分量分析的人脸识别算法。针对小波变换仅能有效表达图像中的点奇异性的弱点,采用曲波变换提取面部主要特征。由于人脸的主要特征是面部的曲线信息,而曲波变换直接以曲线为表达基元,其变换系数能有效表示沿曲线的奇异性,而且是各向异性的,所以能更好地表达面部特征。进一步使用主分量分析将特征投影到更具表达力的空间中,从而达到更高的识别率。实验结果表明曲波的性能优于小波,尤其是曲波小尺度系数的识别率明显高于小波高频系数。     

基于均匀k均值和高维局部二值模式的人脸识别算法

针对传统局部二值模式(LBP)及其一些改进方法会将具有不同灰度特征的邻域赋予相同的特征值和特征维数倍增的问题,提出一种基于均匀k均值和高维局部二值模式的算法.该算法首先对原图进行切割得到子图;然后提取子图的高维局部二值模式特征,利用均匀k均值对高维特征进行降维处理;最后级联所有的子图特征进行分析.为了验证该算法的性能,在ORL人脸库和YALE人脸库以及FERET人脸库上进行对比实验,结果表明该算法在保证特征维数不递增的前提下,能够明显提高LBP算法的识别率.     

基于Gabor滤波器的快速人脸识别算法

针对传统人脸识别方法中所提取特征维数高、计算量大等缺点,提出一种新的正面人脸识别算法。新算法融合了半边人脸识别方法、Gabor滤波器、基于互信息判据的Gabor特征筛选来进行人脸识别。新算法将人脸图像分为左右两个部分,计算并比较人脸图像左右半边脸的熵,选取熵值较大的半边人脸图像进行Gabor特征提取。利用二值分类器判别单个Gabor特征的分类能力,选取分类能力较强的特征（最具判决力的特征）。再利用互信息判据对Gabor特征进行第二次筛选,以减小特征之间的冗余度。最后利用最近邻判别器来进行人脸识别。实验结果表明,新算法的识别率优于传统半边脸识别方法,识别速度也优于传统的利用Gabor滤波器进行特征提取的方法。     

Human face recognition based on ensemble of polyharmonic extreme learning machine

This paper proposes a classifier named ensemble of polyharmonic extreme learning machine, whose part weights are randomly assigned, and it is harmonic between the feedforward neural network and polynomial. The proposed classifier provides a method for human face recognition integrating fast discrete curvelet transform (FDCT) with 2-dimension principal component analysis (2DPCA). FDCT is taken to be a feature extractor to obtain facial features, and then these features are dimensionality reduced by 2DPCA to decrease the computational complexity before they are input to the classifier. Comparison experiments of the proposed method with some other state-of-the-art approaches for human face recognition have been carried out on five well-known face databases, and the experimental results show that the proposed method can achieve higher recognition rate.     

结合伽马变换和小波变换的PCA人脸识别算法

为了有效地提取人脸特征,提出了一种在传统PCA算法的基础上,结合伽马变换与小波变换的人脸识别算法。该方法对人脸图像进行伽马变换,消除光照等非线性因素的影响;对变换后的人脸图像进行小波分解,用得到的低频分量来替代原始人脸;对得到的人脸低频分量作PCA特征提取,得到最终的鉴别特征。在ORL人脸库上进行测试,该算法的识别率比传统的PCA算法提高了6.5%。     

A new facial expression recognition based on curvelet transform and online sequential extreme learning machine initialized with spherical clustering

In this paper, a novel algorithm is proposed for facial expression recognition by integrating curvelet transform and online sequential extreme learning machine (OSELM) with radial basis function (RBF) hidden node having optimal network architecture. In the proposed algorithm, the curvelet transform is firstly applied to each region of the face image divided into local regions instead of whole face image to reduce the curvelet coefficients too huge to classify. Feature set is then generated by calculating the entropy, the standard deviation and the mean of curvelet coefficients of each region. Finally, spherical clustering (SC) method is employed to the feature set to automatically determine the optimal hidden node number and RBF hidden node parameters of OSELM by aim of increasing classification accuracy and reducing the required time to select the hidden node number. So, the learning machine is called as OSELM-SC. It is constructed two groups of experiments: The aim of the first one is to evaluate the classification performance of OSELM-SC on the benchmark datasets, i.e., image segment, satellite image and DNA. The second one is to test the performance of the proposed facial expression recognition algorithm on the Japanese Female Facial Expression database and the Cohn-Kanade database. The obtained experimental results are compared against the state-of-the-art methods. The results demonstrate that the proposed algorithm can produce effective facial expression features and exhibit good recognition accuracy and robustness.     

融合PCA、LDA和SVM算法的人脸识别

为了提高人脸识别效率,提出了一种基于PCA、LDA和SVM算法融合的人脸识别方法。使用主成分分析（PCA）将人脸图像变换到新的特征空间中,消除图像特征间的相关性和噪声,提取人脸全局特征,在实验阶段取较多的投影方向使其尽可能多的保持原始信息;使用线性判别分析（LDA）算法进一步投影变换降低数据维度;使用支持向量机（SVM）分类识别。将PCA、LDA和SVM三种算法的优点结合起来,在ORL数据库上进行仿真实验,结果表明该方法的识别率可达99.0%。