基于分块KPCA集成的人脸民族特征提取研究

为了实现人脸图像民族特征提取,提出了一种分块集成KPCA的特征提取方法。考虑到利用全局特征与局部特征的互补性能够更好地反映信息的本质,先以KPCA提取整体图像特征,然后使用KPCA对各个分块进行局部特征提取,再组合为民族特征,最后使用设计的Boosting-RBF分类器进行民族分类识别。实验以构建的少数民族人脸样本库为研究对象,对维吾尔族、柯尔克孜族、蒙古族、塔吉克族的人脸图像进行民族特征提取。实验结果表明:提取的人脸民族特征,可以对人脸图像进行较准确的民族分类识别。     

支持向量机在人脸识别中的应用研究

研究人脸图像自动识别问题,由于人脸的特征维数较高,正确识别有难度,利用计算机技术对人脸图像进行分析,从中提取有效的特征来识别出人的身份,其关键技术在于人脸特征的提取和模式识别.为此,提出了一种基于支持向量机的人脸识别方法.首先采用Gabor滤波器提取人脸图像的特征,PCA降维处理消除人脸特征之间的冗余信息,然后采用支持向量机对提取特征进行训练得到最优识别模型,用最优模型对人脸进行识别.对ORL人脸图像库进行仿真实验,识别率达98%,比传统算法高出5%,实验结果表明,既减少了计算复杂度,降低训练与识别时间,又保证实时性,提高识别正确率,为人脸识别的应用提供广泛的前景.     

基于积分投影的人脸图像的特征提取

人脸识别是模式识别领域内的重要课题，有着十分广泛的应用前景，人脸特征的自动提取是人脸自动识别过程中重要的一步。该文采用基于人脸几何特征的方法，首先通过边缘检测和阈值技术对人脸图像进行预处理；然后分别采用水平和垂直积分投影的方法确定人脸轮廓，最后利用人脸特征的先验知识，提取出特征点。实验结果表明该人脸特征提取系统能有效地提取头部轮廓和人脸的主要特征点，实现简单，效率高，特别适合于标准证件类型的黑白照的识别。     

基于地理区域分布的人脸几何特征研究

文中提出了利用人脸面部几何特征地理区域分布的差异性进行人脸识别的新方法。首先针对比较典型的中国华北和西南两大区域采集100幅人脸面部图像，然后采用一种自动提取算法抽取面部几何特征，再利用感知器算法对这两大区域进行面部特征分类。实验结果表明该方法是可行而有效的。     

基于奇异值特征和统计模型的人像识别算法

人像识别是模式识别领域中的一个前沿课题。目前多数研究者采用人脸的一维和二维几何特征来完成识别任务。人脸的几何特征抽取以及这些特性的有效性都面临着很多问题，至今人像识别的研究仍然处于较低的水平。作者证明了图象矩阵的奇异值特征矢量具备了代数上和几何上的不变性以及稳定性，提出用它作为识别人脸的代数特征。本文的人像识别算法是基于奇异值特征矢量建立Ｓａｍｍｏｎ最佳鉴别平面上的正态Ｂａｙｅｓ分类模型。在本文的     

基于最佳鉴别变换和分类器组合的人脸自动识别

人脸识别技术在商业和法律上有广泛的应用前景 ,在安全监控中也大有用武之地 .其主要任务是利用已有的人脸图象库 ,识别静止的或视频图象中的一张或多张人脸 .从抽取具有统计不相关的模式特征着手 ,通过基于小波变换的图象分解和 KL 变换等处理 ,避开人脸识别的小样本集的局限 ,并通过运用具有统计不相关性的最佳鉴别变换 ,来抽取人脸的有效鉴别特征 .同时 ,利用多特征多分类器组合的方法对图象进行识别 .该方法在 ORL 人脸图象库上进行实验 ,得到识别错误率为 2 %的实验结果 ,这是目前在此人脸图象数据库上所得到的最好的实验结果 .而且本方法对人脸的姿态、表情等条件具有一定的不敏感性     

面部表情的深度卷积级联森林识别

面部表情识别广泛应用于各种研究领域,针对面部表情识别使用深度神经网络方法结构复杂、可解释性差和传统机器学习方法特征提取缺乏多样性、识别率低的问题.提出了一种新的深度卷积级联森林(Deep Convolution Cascade Forest,DCCF)方法用于人脸面部表情识别,该方法通过卷积神经网络深度学习人脸面部显著特征,并采用基于随机森林的级联结构森林逐层学习识别出不同的面部表情特征,提高了人脸表情的识别准确率.DCCF在JAFFE、CK+和Fer2013 3个公开面部表情数据集进行了实验,并对面部表情提取的5种特征和7种分类方法进行了比较分析,结果显示DCCF在对比的算法中人脸表情识别性能最好,3个数据集的准确率分别达到91.4%,98.7%,71.6%.     

基于认知的人脸识别方法研究

提出一种基于认知的人脸识别方法:从结构信息和特征信息两方面分别进行加工对人脸进行识别。该方法模拟人类认知过程,提取LDA特征表征人脸结构信息,并就此做出初步识别得到最近邻人脸类别。针对挑选出的相似类别人脸采用2DPCA获取人脸特征信息,并基于模糊隶属度进行精确识别。在ORL和Yale人脸库的实验结果验证了该方法是有效的,并且对各种复杂情况具有一定鲁棒性。     

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明,该方法在识别性能上优于核主分量分析方法.     

几何显著变化的表情识别特征构造

人脸表情作为人类情感的重要传达方式,近年来作为情感计算的重要组成部分,人脸表情识别吸引了很多学者的关注。与其他模式识别的问题类似,构造更为有效的统计特征是解决人脸表情识别的关键所在。同时,由于不同种类的特征对于模型性能的贡献不同,有效地利用不同特征对于性能的提升也至关重要。根据几何显著变化筛选标注点以形成几何特征,并根据几何特征构造特定的块形成形态特征;后采用多核多特征融合方法进行表情识别。通过在公开数据集(CK+)和自建数据集(JNFE)上的实验,和一些视频序列表情识别方法对比,分别获得了96.90%和92.85%的准确率,证明了所提方法的有效性。     

基于Uniform LBP和DMMA的单样本人脸识别

在单样本人脸识别系统中,为了获得更好的人脸面部特征,提出了一种融合Uniform LBP特征和多流形判别分析（Discriminative Multi-Manifold Analysis,DMMA）的特征提取方法。对每幅人脸图像进行分块构成一个子集。使用统一局部二值模式（Uniform LBP）算子提取每个子集中图像的直方图,每个子集中的直方图形成一个统计流形,应用DMMA算法获得人脸图像的低维特征。采用基于重建的流形-流形间的距离识别未知的人脸图像。在AR数据库和ORL数据库上实验结果表明,该算法的识别性能优于一般的DMMA算法。     

基于局部线性嵌入极限学习机的人脸识别新方法

针对人脸图片数量多、容易受噪声干扰,致使人脸识别的识别速度慢、准确率低的问题,提出一种基于局部线性嵌入极限学习机的人脸识别方法——LLE-ELM算法。利用局部线性嵌入(LLE)算法对人脸数据提取特征,最大限度保留原数据的特征结构,减少数据量,降低计算复杂;采用极限学习机(ELM)算法对提取特征后的数据进行分类;实现人脸识别,输出识别准确率和时长。通过在ORL数据库、Yale数据库、AR人脸库和CASIA-WEBFACE人脸库上的数值实验表明:与PCA、SVM、CNN算法对比,该算法具有较高的识别准确率和较快的识别速度。     

基于多级纹理特征的深度信念网络人脸识别算法

为解决人脸特征提取过程中局部特征缺失的问题,借助局部二值模式(LBP)与方向梯度直方图(HOG)提出一种基于多级纹理特征融合的深度信念网络人脸识别算法。以提取局部纹理特征以及边缘纹理特征为出发点,对人脸图像进行三级纹理特征提取。使用MB-LBP提取初级纹理特征;在此基础上进行改进的CS-LBP图像特征提取作为二级纹理特征;使用HOG算子在二级纹理特征上完成三级纹理特征提取。将二级和三级纹理特征直方图顺序串联融合后输入到深度信念网络(DBN)逐层贪婪训练,优化网络参数,并用优化的网络在ORL、YELA人脸标准库中进行测试,识别率均在92%以上。该算法与传统算法(SVM、PCA)相比较拥有更好的人脸识别效果,同时也表明了局部纹理特征的改善为识别过程的特征提取提供强有力的保障,为人脸识别的进一步研究开拓新思路。     

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。     

基于小波变换与脉冲耦合神经网络的人脸识别

脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network,PCNN）是基于生物视觉特性而提出的新一代人工神经网络,它在数字图像处理及人工智能等领域具有广泛应用前景.本文通过研究PCNN理论模型及其工作特性的基础上提出了一种提取人脸特征的方法.首先利用小波变换提取人脸图像低频特征,降低人脸图像的维度,然后利用简化的PCNN提取小波低频系数重构后的人脸图像的相应时间序列,并以此作为人脸识别的特征序列.最后利用时间序列和欧式距离完成人脸的识别过程.本文通过ORL人脸库进行实验证明了该方法的有效性.     

积分投影预定位的变形模板提取嘴巴轮廓

嘴部特征提取是人机交互、人脸识别和重建等领域的重要步骤。提出了一种改进的利用变形模板提取嘴部特征的算法。首先对预处理之后的图像用改进的积分投影法确定人脸各特征的水平位置,然后对投影曲线进行分析确定出嘴巴的中心位置,之后利用边缘和灰度信息,对所设计的模板进行全局搜索确定变形模板的最佳参数。算法先提取嘴巴轮廓再根据曲线约束关系判断嘴巴是否张开。实验表明,对于简单背景的人脸图像,该算法可较好地提取嘴部特征,速度快。     

基于深度学习的三维点云人脸识别

为了增强三维点云人脸识别系统针对多表情、多姿态的鲁棒性,提出一种基于深度学习的点云特征提取网络ResPoint。ResPoint网络使用了分组、采样和局部特征提取（ResConv）等模块,而在ResConv模块中使用了跳跃式连接,因此所提网络对于稀疏点云有很好的识别结果。首先通过人脸几何特征点定位鼻尖点,并以该点为中心切割出面部区域,切割出的区域有噪点并且有孔洞,因此对其进行高斯滤波和三维立方插值;其次,使用ResPoint网络对预处理后的点云数据提取特征;最后,在全连接层组合特征以实现三维人脸的分类。在CASIA三维人脸数据库上的实验中,与关系型卷积神经网络（RS-CNN）相比,ResPoint网络的识别正确率提高了5.06%。实验结果表明,ResPoint网络增加了网络深度的同时使用不同的卷积核提取特征,因此ResPoint网络有更好的特征提取能力。     

基于多种LBP特征集成学习的人脸识别*

单一的特征与分类器只能对限定条件下的人脸进行较好的识别,当在非限定条件下(如光照、背景等发生变化时)将出现人脸识别率较低问题,针对该问题,提出了一种基于多种局部二进制特征集成学习的人脸识别算法。首先,使用监督梯度下降法 (SDM)对人脸特征点定位,应用中心对称局部二进制(CSLBP)算子提取每个特征点邻域特征,将所有人脸特征点邻域特征合成为精细的纹理特征;同时运用分区LBP直方图算法提取人脸区域的微观空间结构特征;然后,使用K最近邻算法(KNN)和支持向量机(SVM)分别训练这两种特征,得到类别排序列表和投票决策矩阵;最后,利用加权求和的规则融合决策矩阵,构成最优集成分类器,从而得到输出类别。通过在非限制性人脸库LFW上实验结果表明,所提算法采用集成的方法明显优于单一的特征和分类器。     

基于全局与局部特征融合的人脸识别方法

针对现有预处理算法存在的缺陷及单一人脸特征在识别中的局限性,本文在基于双眼独立动态阈值的人脸预处理方法的基础上,研究全局特征PCA、2DPCA与局部特征LBP、Gabor,分析对比这几种特征的识别效果及适用情况;根据对这几种特征的研究分析,采用特征融合的方式对PCA和LBP特征进行融合;实验结果验证了在ORL库和ESSEX库上采用决策级融合的识别率优于特征级融合及单一特征的识别率。 