基于多尺度LBP特征的人脸描述与识别

为提高人脸识别的准确性和鲁棒性，提出了一种基于多尺度LBP特征的人脸描述与识别算法。先对原始人脸图像进行二级小波分解，并采用LBP算子分别计算两幅低频逼近图像的LBP特征谱，再将LBP特征谱划分为若干个互不重叠的特征区域，并分别进行直方图统计，最后将所有区域的LBP直方图序列连接起来得到多尺度LBP特征，将其作为人脸的鉴别特征用于分类识别。所提出算法在ORL人脸数据库上取得高达99%的人脸识别率。实验分析表明，多尺度LBP特征具有较强的人脸图像描述能力和可鉴别性，且对人脸表情及位置的变化具有较高的鲁棒性。     

基于改进LBP和DBN的人脸识别算法研究

针对传统LBP算法的人脸识别易受光照、背景、遮挡等因素的影响,使用改进局部二值模式(LBP)和深度信念网络(DBN)相结合的方法,用多尺度块局部二值模式(MB-LBP)算法获取人脸图像的纹理特征,在此人脸纹理特征的基础上使用中心对称局部二值模式(CS-LBP)算法获取图像的纹理特征,然后将两次获得的纹理特征图像的直方图进行融合,并将其输入到DBN中进行训练,优化网络参数。     

基于LBP的人脸识别

本文首次提出应用局部二值模式(LBP)算法来预测人脸旋转姿态。首先建立平均人脸的特征直方图模型(正面人脸特征直方图、左转人脸特征直方图和右转人脸特征直方图),然后通过比较测试人脸特征直方图与平均人脸特征直方图的距离来预测人脸旋转类型。实验结果表明本文方法可以有效的预测人脸姿态。     

一种仿生的人脸不变特征提取方法

为了提高基于子空间算法的人脸识别的识别率,提出一种仿生的人脸不变特征提取方法.通过模拟初级视皮层(V1)的信息处理机制,构建一个二层结构的分层网络提取人脸图像的不变特征.网络的第1层模拟Vl简单细胞的功能,通过稀疏编码方法学习获得一组类似Vl简单细胞的滤波器,利用该组滤波器提取图像的光照不变特征;第2层模拟V1复杂细胞的功能,通过局部极大值运算对第1层的输出在空间和尺度邻域内进行合并,得到对光照、表情、轻微姿态变化和面部局部细节变化具有鲁棒性的人脸不变特征.以此不变特征代替原始人脸图像作为子空间算法的输入,从而提高识别率.在FERET和ORL人脸库上的实验表明,相对于直接使用子空间算法,方法将识别率提高了4.95%～20.35%.     

基于PCA与贝叶斯决策的人脸识别算法

研究了主元分析与贝叶斯决策相结合的人脸识别方法。利用主元分析提取人脸图像训练集的特征子空间,将训练图像和测试图像投影到该子空间,提取特征向量及计算统计特性,利用最小错误率贝叶斯决策规则对测试图像进行分类,从而实现人脸识别。大量实验表明:主元分析能将人脸图像的特征信息有效地映射在特征子空间,同时采用贝叶斯决策规则能够快速准确地对人脸图像进行分类。     

一种多尺度时频纹理特征融合的场景分类算法

场景分类目前是机器视觉领域的一个研究热点,为了解决该研究领域中分类特征的提取问题,提出了一种多尺度纹理描述子(MSTD)特征。首先,采用小波变换,获得图像在时频域上的多尺度纹理视觉全局特征信息,之后提取反映局部细节的局部二值模式(LBP)特征,在时频域上进行融合,生成多尺度纹理描述子特征,以此作为图像分类的依据,最后采用支持向量机(SVM)作为分类器进行场景分类。在4个标准数据集上进行测试,实验结果表明,该方法具有较高的分类正确率,对室外场景的分类正确率都在84%以上。所提出的分类方法充分考虑了全局特征和尺度信息,增强了单层特征的区分度,有效地改善了分类的精度。     

基于非参数变换的尿沉渣细胞图像识别方法

首先提出一种改进的局部秩变换(D-LRT)方法,通过计算图像像素的局部秩进行图像变换,根据阈值选取实现低对比度和局部模糊的尿沉渣细胞图像分割。然后提出一种局部直方图统计(LHS)方法提取细胞图像平移、旋转、光照不变特征。该方法通过高斯模糊获取不同尺度下的细胞高斯模糊图像,并利用RIUP-LBP算子获取细胞高斯模糊图像的RIUP-LBP特征图谱,基于距离变换采取由内而外的方式,分层统计细胞高斯模糊图像及其RIUP-LBP特征图谱的直方图,将所有直方图串联作为细胞图像的LHS局部特征。还同时将LHS特征结合图像的几何特征、Harris角点及灰度共生矩阵特征,从局部和全局角度构造尿沉渣细胞图像的特征向量。最后采用支持向量机(SVM)对7类典型尿沉渣细胞图像进行分类。实验结果表明:本文提出的D-LRT方法在低对比度和局部模糊的细胞图像分割中完整度明显提高,提出的LHS方法可以有效地提取7类尿沉渣细胞图像特征,7类细胞图像识别的平均准确率可达到93.0%,平均召回率可达93.2%。     

基于中国人人脸区域特征的贝叶斯分类法研究

为了提高人脸识别系统的速度,根据中国人人脸区域特征的差异性,在验证了提取的人脸几何特征符合正态分布假设的基础上,提出了基于正态分布的贝叶斯分类方法进行中国人人脸特征的区域分类的一种新方法.为了验证本方法的可行性和有效性,通过对IISL图像数据库中具有典型区域特征的东北和西南两大区域的人脸几何特征进行最小误差贝叶斯分类实验,结果表明提出的方法可行有效.同时,在分析了影响分类识别率的一些主要因素的基础上,提出了进一步对中国人人脸区域特征的研究的解决设想和以后将要开展的工作.     

ARM9嵌入式平台上的图像监控管理系统的开发

描述一种基于AT91RM9200平台的嵌入式长途客车图像监控系统的设计方法,阐述了该系统的功能和硬件选型.介绍了该系统的软件设计,包括一种可应用于公共交通系统的人数识别方法,该方法将人数识别分三步进行:首先从图像中提取出肤色区域;然后结合人脸几何特征从肤色区域中排除非人脸区域;最后依据人脸区域块进行人数识别.该系统要求能自动识别车内乘客总数,最后给出的实验结果表明系统能较准确地统计出乘客数量.     

基于改进LBP的人脸面部表情特征提取方法（英文）

面部表情识别中,局部二值模式(Local binary pattern, LBP)是一种重要的纹理特征提取方法,但其在特征提取时维度较高、提取速度慢、不能得到有效的局部或者全局特征,因而提出了一种基于改进LBP的人脸面部表情特征提取方法。该将LBP转化为双局部二值模式(Double local binary pattern, DLBP),融合泰勒展开式(Taylor expansiion, TE),生成DLBP-TE算法,此算法结合极限学习机(Extreme learning machine, ELM)分类算法应用于七种表情分类中,在日本成年女性面部表情(JAFFE)数据库中进行实验。结果表明,此方法能显著提高面部表情识别率。