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相似文献
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1.
本文报告了一种多姿态人脸图象识别原型系统,它不同于现有系统和方法,该系统可工作在合作对象下允许姿态变化(存在图象平面内旋转和深度方向上旋转,限于双眼可见)的人脸图象识别。由于对成象条件有所放松,故可望应用于身份验证、保安和视频会议等领域。对姿态可变条件下的人脸特征检测、姿态估计、识别建模以及基于模板相关的匹配等技术进行了深人研究,分析了光照、姿态及分辨率变化等因素对识别的影响程度。实验结果表明,对于30类人脸,每人18幅图象大小的测试集,达到了100%的识别率。  相似文献   

2.
张龙媛  陈莹 《计算机工程》2012,38(12):125-128
根据姿态与表情变化对人脸识别的影响,采用对图像的旋转、尺度变化保持不变性的SIFT算子作为人脸特征,建立人脸各个子区域的相似性测度,并通过混合高斯建立不同变形条件下相同样本与不同样本的相似性概率模型。在此基础上,利用各子区域特有的识别能力获取子区域概率权值,结合基于贝叶斯公式建立的概率框架确定识别结果。实验结果表明,与直接用SIFT算子进行人脸识别的方法相比,该方法在姿态变化较大及表情变化较大的情况下识别率有明显提高。  相似文献   

3.
为了提高人脸图像识别的速度和准确率,将多元统计分析中的降维方法引入到人脸图像识别系统中,分析并对比了主成分分析法(PCA)线性判别分析法(LDA)和局部保留投影(LPP)三种方法用于人脸图像识别的效果,采用YaIe B作为识别的样本和测试库,在光照条件和姿态变化条件下对三种算法进行了比较实验。实验结果表明,三种方法对人脸图像识别均能够达到一定效果,在姿态变化条件下,LDA和LPP均优于PCA,但三种方法对于光照变化均不能保持很好的鲁棒性。  相似文献   

4.
针对小样本环境下存在人脸姿态、表情变化等干扰时的人脸识别问题,提出利用基于Haar特征的随机森林分类器完成对注册样本和待识别人脸图像的关键点自适应定位,再以SURF(Speed-Up Robust Features)特征的欧氏距离决策得出初匹配和再匹配关键点,完成人脸识别,解决在小样本环境下识别多姿态人脸图像的问题。实验结果证明,该方法在表情、姿态变化等干扰情况下能有效提高小样本人脸识别的识别率。  相似文献   

5.
为了解决随着人脸姿态的变化,人脸识别率迅速下降的问题,提出了利用仿射变换和成像原理相结合对待识别的多姿态人脸图像进行姿态调整,将其调整为近似于正面人脸的方法,该方法能够有效地将45°范围内的多姿态人脸图像调整为正面人脸图像。同时,使用改进的SURF(加速鲁棒特征算法)算法对校正后的人脸图像进行识别。在FERET等人脸库及拍摄的人脸图像上进行实验,实验结果表明该方法能够在一定程度上克服姿态变化带来的影响,使平均识别率最高可提高7.0%左右。  相似文献   

6.
为了缓解人脸图像容易受光照、表情和姿态变化对人脸识别的影响, Yong提出了利用了人脸的对称性产生新的样本来表示人脸特征的方法.这种方法可以反映出人脸样本由于表情、姿态等外在因素引起的变化,一定程度上提高识别效果.但是当样本受外在因素影响产生较大变化时, Yong的方法的识别结果并不理想.而奇异值分解对光照等外在条件引起的灰度变化不敏感,可以缓解人脸对称性在人脸识别中的不足.因此作者在Yong提出的人脸对称性方法的基础上,分别采用SVD和图像镜像的方式构造一幅对称图像则可以缓解其方法中的不足.在ORL、FERET和UMIST三个人脸数据库上进行了重构和识别的实验,并证明了改进算法在人脸重构和识别方面具有明显的优势.  相似文献   

7.
针对复杂条件下的人脸跟踪问题, 将显著区域跟踪算法和基于 Adaboost 的人脸检测算法相结合, 研发了一个实时多姿态人脸跟踪系统. 系统采用数据关联结果, 自动选择和切换检测器与跟踪器, 并通过引入环境信息增强跟踪算法的稳定性. 实验表明, 系统可在目标姿态变化、摄像机运动等复杂条件下进行自动人脸检测与跟踪, 对 320x240 的图像序列处理速度达到 10-12帧/秒.  相似文献   

8.
人脸图象识别是模式识别和人工智能领域的一个热点,文章介绍了一个可以用于多灰度级人脸图象识别的连续n元组分类器方法,采用稀疏存储等技术,实验结果表明它比传统的特征脸方法和传统的n元组分类器方法简捷、快速、识别正确率高。  相似文献   

9.
李艳萍  姜颖  胡金明  李卫平 《计算机科学》2016,43(5):294-297, 303
人脸识别是一种常用的生物特征识别技术,广泛应用于门禁考勤、公安司法等领域。光照、人脸表情与姿态、遮挡等采集条件的变化对 现有人脸识别方法 影响较大,限制了其应用。提出了一种基于曲波变换和余弦测度的人脸识别方法,以提高人脸识别对采集条件的鲁棒性。首先,对待识别人脸图像进行曲波变换,依据曲波系数检测人脸区域的关键点;然后,提取各关键点在不同尺度和方向上的曲波特征,构建人脸特征描述子;最后,依据余弦测度、累加和运算和极值运算求取人脸的最优匹配结果。仿真实验表明,所提方法对光照、姿态、表情和遮挡等变化的鲁棒性强,且识别性能好。  相似文献   

10.
基于因子分析与稀疏表示的多姿态人脸识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
在非可控环境下,人脸识别面临的最大难题之一是姿态变化与遮挡问题。基于稀疏表示的人脸识别方法将测试人脸表示成训练人脸的稀疏线性组合,根据其组合系数的稀疏性进行人脸识别。该方法对人脸的噪声和遮挡变化具有很好的鲁棒性,但对人脸的姿态变化表现力极差,这是因为当人脸具有姿态变化时,同一个人不同姿态情况下很难对应起来,这违背线性组合的前提条件。为了克服稀疏表示方法对人脸姿态变化表现力极差问题,对人脸进行因子分析,分离出人脸姿态因子,得到合成的正面人脸;利用稀疏表示进行人脸分类识别。实验结果表明,该方法对人脸的遮挡和姿态变化具有很好的鲁棒性。  相似文献   

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