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Gabor多方向特征融合与分块直方图的人脸表情识别方法

针对传统的Gabor特征表征全局特征能力弱以及特征数据存在冗余性的缺点, 提出一种新颖的采用Gabor多方向特征融合与分块直方图统计相结合的方法来提取表情特征. 为了提取局部方向信息并降低特征维数, 首先采用Gabor滤波器提取人脸表情图像的多尺度和多方向特征, 然后按照两个融合规则将相同尺度不同方向的特征融合到一起. 为了能够有效地表征图像全局特征, 将融合图像进一步划分为若干矩形不重叠且大小相等的子块, 分别计算每个子块区域内融合特征的直方图分布, 将其联合起来实现图像表征. 实验结果表明, 这种方法无论在计算量上还是识别性能上都比传统的Gabor滤波器组更具有优势. 该方法的创新处在于提出了两个Gabor多方向特征融合规则, 应用在JAFFE表情库上最高平均识别率达到98.24%, 表明其适用于人脸表情图像的分析.     

基于Gabor小波变换多特征向量的人脸识别鲁棒性研究

传统的Gabor小波变换人脸识别技术在曲线奇异性的表达上存在着不足,难以识别包含表情的人脸信息,针对该问题,提出了结合Gabor小波变换和多特征向量的人脸识别算法。算法首先利用Gabor小波变换的频率及方向选择性来提取出人脸的多尺度、多方向上的Gabor特征,并组成联合稀疏模型,通过计算可以得到各个方向和尺度上Gabor特征的共同特征和表情特征,利用这两个特征向量可以精确重构测试图像的特征向量。仿真实验结果表明,所提出的方法能够有效提高带表情人脸图像的正确匹配率,改善识别效果。     

基于Gabor小波变换多特征向量的人脸识别鲁棒性研究

传统的Gabor小波变换人脸识别技术在曲线奇异性的表达上存在着不足,难以识别包含表情的人脸信息,针对该问题,提出了结合Gabor小波变换和多特征向量的人脸识别算法。算法首先利用Gabor小波变换的频率及方向选择性来提取出人脸的多尺度、多方向上的Gabor特征,并组成联合稀疏模型,通过计算可以得到各个方向和尺度上Gabor特征的共同特征和表情特征,利用这两个特征向量可以精确重构测试图像的特征向量。仿真实验结果表明,所提出的方法能够有效提高带表情人脸图像的正确匹配率,改善识别效果 。     

组合方法在人脸表情识别中的应用研究

研究人脸表情识别问题,应有效挺取脸表情特征,消除与识别无关的信息.传统的Gabor滤波器在人脸表情特征提取过程中,针对存在提取特征时间较长和特征数据存在冗余性的缺点,提出了一种Gabor和PCA相结合的特征提取,并通过支持向量机进行表情识别方法.方法首先对人脸表情进行预处理得到纯表情图像,采用Gabor提取表情特征,用PCA进行数据冗余处理和用支持向量机识别人脸表情并进行仿真.仿真结果表明,相对于传统的Gabor方法,不仅提高了人脸表情识别的正确率,而且加快了识别的速度.改进办法非常适合于人脸表情图像的分析.     

基于能量的自适应局部Gabor特征提取的人脸识别

为了解决传统Gabor滤波器组在人脸识别过程中特征提取时间长、计算量大的问题,从不同方向、不同尺度以及全局角度按照能量大小构建了3种不同的局部Gabor滤波器组用来提取人脸特征。首先,分析数据库中部分图像Gabor变换后的图像能量,从不同角度选出能量较大的图像构建对应的局部Gabor滤波器组; 其次,根据所选滤波器组提取局部Gabor特征; 然后,采用线性判别分析(LDA)法进一步提取Fisher特征; 最后,利用最近邻法识别人脸图像。基于ORL人脸库和YALE人脸库的实验结果表明提出的人脸识别方法降低了人脸图像的特征维数,缩短了特征提取的时间,有效地提高了人脸识别率。     

组合局部多通道Gabor滤波器和ICA的人脸描述与识别

针对人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点,提出了一种组合局部Gabor滤波器组和ICA技术(简称LMGICA)的人脸描述方法,首先对归一化的人脸图像进行采样分块,然后对局部子块进行多方向、多分辨率Gabor小波滤波,并提取其对应不同方向、不同尺度的多个Gabor 幅值域图谱(local Gabor magnitude map,LGMM),接着由滤波图像直接构建高维特征矢量;再将这些高维特征矢量通过主成分分析进行降维;最后采用ICA技术分析和提取降维后的特征矢量中的独立成分用于识别分类。通过与经典Ga     

基于Gabor和ADABOOST的面部表情识别

多尺度图像的Gabor表示在计算机视觉领域有着广泛的应用,本文探讨了面部表情图像的Gabor表示方法,为了减少特征矢量的维数,本文对Gabor小波系数进行了下采样处理和并采用PCA二次降维。最后利用Adaboost方法对面部表情进行识别,通过实验表明该方法对已知人脸的表情识别率达到95%以上,对未知人脸的表情识别率达72%,识别效果比较好。     

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。     

基于多级Gabor变换序列特征的人脸识别

鉴于Gabor特征对光照、表情等变化具有鲁棒性,在寻找局部细节特征和全局轮廓特征的描述方面,提出一种基于多级局部多通道Gabor变换序列特征的人脸描述与识别方法。对人脸图像进行多级分块和对局部子块进行多方向、多分辨率Gabor小波滤波,并提取其对应不同方向、不同尺度的多个Gabor幅值域图谱(LGMM),将各级子图像的图谱LGMM进行连接后形成多级Gabor幅值域图谱,使用径向基网络对特征进行识别。对人脸库ORL和YEL的识别实验进行对比,结果验证了该方法的有效性。     

稀疏判决分析在表情识别中的应用

提出了一种基于稀疏判决分析的人脸表情识别方法,称之为SDA。SDA引入稀疏表述并结合半监督判决分析SSDA,通过稀疏重构处理,获得图像的局部结构信息,且由于稀疏表述本身具有的判决性,SDA只需很少样本就能获得较好的效果。基于JAFFE和CED-WYU两个表情数据库的识别结果表明,基于SDA的特征提取方法能有效地提高识别率。     

基于局部二元模式的面部表情识别研究

提出了一种基于局部二元模式（Local Binary Pattern,LBP）与支持向量机（SVM）相结合的面部表情识别方法。使用LBP算子对图像进行处理,对图像的模式进行统计形成面部表情特征;使用线性判别分析对表情特征进行降维处理;采用支持向量机对面部表情进行分类。用Matlab实现了上述方法,并在日本女性人脸表情（JAFFE）数据库上测试,取得了70.95%的识别率。     

稀疏保留判决分析在人脸表情识别中的应用

提出一种基于稀疏保留判决分析的人脸表情识别方法——SPDA方法。引入稀疏描述理论结合半监督判决分析SDA,通过稀疏重构处理,可获得图像的局部结构信息。由于稀疏描述本身具有的判决性,SPDA只需少量的样本就能获得较好的效果。CED-WYU和JAFFE的2个表情数据库的识别结果表明,该方法能有效提高识别率。     

基于纠错输出编码的人脸表情识别

多分类问题一直是模式识别领域的一个热点,提出了一种基于纠错输出编码和支持向量机的多分类器算法。根据通信编码理论设计纠错输出编码矩阵;按照该编码矩阵设计若干个互不相关的子支持向量机,根据编码原理将它们融合为一个多分类器。为了验证本分类器的有效性,采用Gabor小波提取人脸表情特征,应用二元主成分（2DPCA）分析法对提取的特征进行降维处理,应用该分类器进行了人脸表情的识别。实验结果表明,提出的方法能有效提高人脸表情的识别率,并具有极好的鲁棒性。     

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%。     

多尺度中心误差补偿二值模式的表情识别

针对Gabor小波与局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）在表情识别上的局限性,提出了一种多尺度中心误差补偿二值模式（Center Error Compensation Binary Pattern,CECBP）的表情识别方法。对预处理后的人脸表情图像创建多尺度的金字塔,用中心误差补偿二值模式对金字塔中的各层图像进行编码,分块提取各层编码后的直方图序列作为特征,用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）进行分类。在JAFFE、Cohn-Kanade以及Pain Expression表情库上的交叉验证表明,该方法可以抑制噪声,具有较高的识别率和较快的识别速度,比传统的Gabor小波以及LBP更具有优势。     

融合单演特征和CS-LBP的单样本人脸识别

针对单样本情况下传统人脸识别方法识别效果不佳的问题,提出一种融合单演幅值、相位和方向的单演中心对称幅值相位方向模式（MCSLBP）的人脸识别方法。首先采用中心对称局部二值模式（CS-LBP）对同一尺度下的单演幅值进行编码,并将单演相位量化到4个区间进行编码,同时对单演水平方向和垂直方向进行二值编码,然后将三者融合成MCSLBP特征;最后对不同单演尺度空间中的MCSLBP模式图进行分块,提取每一小块的直方图特征并串联后用最近邻分类器进行分类识别。在CAS-PEAL和AR人脸库上的实验结果表明,MCSLBP方法对具有光照、表情和遮挡变化的单样本人脸识别具有较好的识别效果。     

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。     

基于复小波和Gabor小波的人脸识别

针对双树复小波变换(DT-CWT)不能直接提取水平和垂直2个方向特征的不足,提出一种结合DT-CWT和Gabor小波的人脸识别方法。将Gabor小波提取的0°和90°特征与DT-CWT提取的6个方向特征连接起来共同构成人脸特征向量,采用Fisherfaces方法构建特征向量的线性子空间,应用基于欧氏距离的分类器实现分类。在ORL数据库上的实验结果证明了该方法的有效性。     

基于增强Gabor特征和直接分步线性判别分析的人脸识别

Gabor特征能从不同方向和尺度有效表示人脸图片的局部特征,但是利用传统Gabor特征的方法却忽略原始人脸图片所包含的全局特征。文中把Gabor特征和原始图片信息结合起来,构成增强的Gabor特征,并结合直接分步线性判别分析算法,提出一种人脸识别方法。在Yale、ORL和Georgia Tech人脸库的仿真实验结果表明,相对于传统Gabor特征,增强Gabor特征能够有效提高人脸识别率。