基于LLE与Fisher线性判别的人脸识别算法

为了提高基于流形学习理论人脸识别算法的识别率,采用一种将非线性降维与Fisher线性判别相结合的方法。首先利用邻域嵌入算法,将人脸图像测试和训练集的维数降低到合适维度,然后使用Fisher线性判别进行人脸数据集特征的提取,最后将测试集人脸图像特征和训练集人脸图像特征,使用最近邻分类器进行分类。在公开的Olivettifaces和ORL人脸图像数据库上,分别将该算法与几种经典基于流形学习理论的人脸识别算法进行了对比实验,实验结果表明当近邻数比较大时本算法识别率是最高的。     

一种改进的稀疏表示人脸算法

为进一步有效提升稀疏表示人脸识别系统的识别率和可靠性,在分析人脸图像稀疏表示系数分类能力的基础上,提出了一种快速正交匹配追踪的脸识别新方法。快速正交匹配追踪算法通过在基本的正交匹配追踪算法中对冗余字典采用Cholesky分解,提高了算法的整体效率。     

基于PCA与稀疏表示的人脸登录研究

基于稀疏表示的人脸识别算法有很好的识别效果,然而传统SRC也存在计算量大,在小样本条件下识别率低的问题。考虑到人脸登录可以具有交互性,文章提出了基于SRC的图像推荐方法,从而提高SRC对重构信息的利用。同时利用PCA与SRC的融合,降低原始字典的维数并结合登录推荐改进分类器,加快识别速度,提高系统识别率。在FERET、ORL人脸库上的实验结果表明该方法的有效性。     

基于稀疏表示的人脸识别鲁棒性研究

针对人脸识别算法对光照变化敏感的问题,提出一种基于光照鲁棒稀疏表示的人脸识别方法。该方法对图像作小波变换,得到光照归一化图像,通过对光照归一化后人脸图像作稀疏变换,稀疏表示分类得出测试识别结果。本文方法在Yale B人脸库上仿真实验,识别率较高,对光照、表情、遮挡具有一定的鲁棒性。     

基于改进型深度数据流形的数据分类算法及在人脸中的应用

针对数据分类问题的局限,提出一种基于改进型深度数据流形的数据分类算法并将其应用到人脸识别中。首先,通过采集人脸图像的深度信息,利用稀疏表示对其进行去噪处理;再结合图像的颜色信息,重新生成三维人脸信息数据库,通过对人脸数据的流形分析得到最优的降维结果,按十字十乘交叉验证法的原则选取训练集和测试集,将训练集输入支持向量机算法建立数据分类器;最后,将测试集输入训练完成的分类器中,实现人脸数据分类。选取ORL,Yale两类人脸图像标准数据库与传统人脸识别算法进行交叉对比实验,验证算法的优越性和可行性。实验结果表明：所提出的算法有较高的分类准确率,可有效地完成人脸识别。     

一种新的HOG特征人脸图像识别算法研究

针对人脸在非均匀光照下识别率的降低,提出了拉普拉斯滤波和离散余弦变换(DCT)融合梯度方向直方图(HOG)人脸识别算法。首先通过拉普拉斯滤波对人脸图像进行处理,突出其纹理特征,其次进行离散余弦变换(DCT),有效滤除高频分量,然后利用离散余弦逆变换(IDCT)重建人脸图像,降低其维数,最后通过梯度方向直方图(HOG)算子提取人脸图像固有特征,并利用最近邻方法进行分类识别。实验结果表明,该算法在不同特征维数下的Yale B人脸数据库中识别率高达95％以及课题组自建的维吾尔族人脸数据库中其识别率高达98.5％,优于其他传统算法?具有很强的鲁棒性和实时性。     

采用双字典协作稀疏表示的光照及表情顽健人脸识别

提出一种采用小波变换(WT)及双字典协作稀疏表示分类(CSRC)的人脸识别方法-WT-CSRC.WT-CSRC首先利用PCA(主成分分析)将小波分解后的人脸高频细节子图融合成高频细节图像;然后用PCA分别对人脸低频图像和高频细节图像进行特征提取,构造低频和高频特征空间,并用训练样本在两种特征空间上的投影集构造低频字典和高频字典;最后将测试样本在两种字典上进行稀疏表示,并引入互相关系数以增强人脸识别的可靠性,实现了人脸的协作分类.实验结果表明,提出的方法提高了人脸识别率,对光照变化及表情变化具有较强的顽健性,并且具有较高的时间效率.     

Gabor新融合算法的维吾尔族人脸识别

针对维吾尔族人脸在遮挡和非均匀光照下导致其识别率低的问题,提出Gabor和非负矩阵在频域内融合识别的算法。首先对复杂场景中维吾尔族人脸进行预处理;然后对有遮挡的维吾尔族人脸图像进行多尺度、多方向Gabor局部特征提取,并同时在频域中对实部和虚部分别进行稀疏非负矩阵分解算法提取特征,由于局部提取的特征维数较高,因此进一步做2DPCA降维处理;最后通过支持向量机分类方法对有遮挡和非均匀光照的维吾尔族人脸进行分类识别。实验结果表明,文中识别算法对遮挡和非均匀光照时在Yale、ORL、维吾尔族人脸数据库有较强的识别效果,在识别率和鲁棒性方面有明显提高。     

基于PCA算法和小波包变换的人脸识别技术

在人脸识别领域,如何提取人脸特征和降低特征维数是关键.提出了一种基于小波包变换和主元分析相结合的人脸识别方法.小波包具有能够保留图像的主体信息又保留不同方向细节信息的优点.算法首先利用小波包变换,把人脸图像分解成不同尺度的低频和高频部分,提取最优基,再采用PCA方法进行人脸的识别.在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高识别率.     

基于Curvelet变换的人脸识别技术研究

提出了一种基于二代Curvelet变换的人脸识别算法,先对人脸图像预处理及Curvelet变换系数的特征提取;然后结合PCA L、DA进行降维处理;再对降维后的系数进行分类,进而对人脸进行识别。为研究表情及光照对识别率的影响,分别采用了ORL与Yale人脸数据库,将该算法与小波变换的算法进行对比。实验结果表明,该算法得到更高的识别率。     

Gabor字典及l0范数快速稀疏表示的人脸识别算法

针对光照、遮挡、伪装情况下,识别率比较低,识别时间长的问题,本文提出了基于Gabor字典及l0范数快速稀疏表示的人脸识别算法。Gabor小波提取的特征能够克服遮挡、光照等干扰对人脸识别的影响,平滑l0算法通过平滑连续函数来近似 l0范数,只需较少测量值并且较快速度便能重构稀疏信号。本算法通过提取人脸的Gabor特征、主成分分析法（PCA）降低维度,l0范数快速稀疏分类完成识别。在伪装人脸情况下,分块计算Gabor人脸特征,提高Gabor字典的形成速度。基于AR人脸数据库的实验结果表明,本算法可在一定程度上提高识别速度和识别时间,即使在小样本情况下,依然具有较高的识别率。      

基于彩色信息融合和同伦算法的遮挡鲁棒人脸识别方法研究

遮挡条件下的鲁棒人脸识别,目前在人脸识别领域逐渐被重视,被认为是难点问题之一. 本文利用稀疏表示理论满足人眼视觉特性及神经信息有效表达,且跟人脸固有特征具有的自然性是相吻合的特点,研究了彩色人脸图像色度信息有效融合策略,采用同伦算法解决稀疏表示模型中的l1范数问题,提出了一种基于彩色信息融合和同伦算法的遮挡鲁棒人脸识别算法. 在AR数据库中的实验结果表明,与传统基于灰度转换方法人脸识别方法及SRC算法相比,本文所提基于同伦算法的稀疏表示人脸识别,具有很高的计算效率,而且有效融合了彩色信息,显著提高了在遮挡及非遮挡情况下人脸识别的效率及识别性能.      

一种局部敏感的核稀疏表示分类算法

为了克服核稀疏表示分类(KSRC)算法无法获取数据的局部性信息从而导致获取的稀疏表示系数判别性受到限制的不足,提出一种局部敏感的KSRC(LS-KSRC)算法用于人脸识别。通过在核特征空间中同时集成稀疏性和数据局部性信息,从而获取具有良好判别性的用于分类的稀疏表示系数。在标准的ORL人脸数据库和Extended Yale B人脸数据库的试验结果表明,本文方法的分类性能优于传统的(KSRC)算法、稀疏表示分类(SRC)算法、局部线性约束编码(LLC)、支持向量机(SVM)、最近邻法(NN)以及最近邻子空间法(NS),用于人脸识别能够取得优越的分类性能。     

基于低秩分解的联合动态稀疏表示多观测样本分类算法

通过互联网易获得同一对象的多个无约束的观测样本,针对如何解决无约束观测样本带来的识别困难及充分利用多观测样本数据信息提高其分类性能问题,提出基于低秩分解的联合动态稀疏表示多观测样本分类算法.该算法首先寻找到一组最佳的图像变换域,使得变换图像可以分解成一个低秩矩阵和一个相关的稀疏误差矩阵;然后对低秩矩阵和稀疏误差矩阵分别进行联合动态稀疏表示,以便充分利用类级的相关性和原子级的差异性,即使多观测样本的稀疏表示向量在类级别上分享相同的稀疏模型,而在原子级上采用不同的稀疏模型;最后利用总的稀疏重建误差进行类别判决.在CMU-PIE人脸数据库、ETH-80物体识别数据库、USPS手写体数字数据库和UMIST人脸数据库上进行对比实验,实验结果表明本方法的优越性.     

基于多重核的稀疏表示分类

稀疏表示分类（SRC）及核方法在模式识别的很多问题中都得到了成功的运用.为了提高其分类精度,提出多重核稀疏表示及其分类（MKSRC）方法.提出一种快速求解稀疏系数的优化迭代方法并给出了其收敛到全局最优解的证明.对于多重核的权重给出了两种自动更新方式并进行了分析与比较.在不同的人脸图像库上的分类实验显示了所提出的多重核稀疏表示分类的优越性.     

一种多算法融合的人脸识别方法研究

针对人脸识别技术易受光照、姿态、表情等影响 ,为了增强人脸识别算法的鲁棒性,提出首先采用 LBP算法提取人脸图像的局部纹理特征,使用PCA算法将高维的空间人脸图像投影到低维的 特征空间,使 用LDA算法利用人脸类别标签信息寻找最优的投影向量,实现了人脸图像维度进一步地压缩 ,最后使用SVM 分类器分类匹配得到识别结果。分别使用ORL和Yale人脸数据库验证了算法的有效性,实 验结果表明,文 中该方法具有良好的识别性能,与其它的识别算法相比,识别率有了较大的提高。     

基于2DPCA-SCN正则化的SAR图像目标识别方法

合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像解译是一项重大的科学应用挑战,SAR图像目标识别已成为该领域的主要研究方向之一。针对SAR图像识别算法训练参数较多的问题,本文提出一种二维主成分分析（two-dimensional principal component analysis,2DPCA）与L2正则化约束的随机配置网络（stochastic configuration network,SCN）进行集成学习的SAR图像目标识别方法。2DPCA不仅能够有效地提取出目标的特征信息而且通过稀疏表征方式降低数据量,SCN正则化算法参数较少且可以有效避免网络过拟合问题,提高网络的识别率。我们将提出的方法在MSTAR (moving and stationary target acquisition and recognition)数据集上进行实验,结果表明该方法相对传统方法具有更高的识别率。      

结合潜在低秩分解和稀疏表示的脑部图像融合

针对低秩分解和稀疏表示(space representation,SR) 造成融合图像信息缺失的问题,提出一种结合潜在低秩分解和SR的脑部图像融合算法。首先,将源图像分解为低秩、稀疏和噪声3种成分,面对不同分解成分特性间的差异,分别构造低秩字典和稀疏字典进行描述:采用加权灰度值的方法处理低秩成分,以保持其轮廓和亮度特征;对于稀疏成分,设计一种多范数加权度量的方法对SR进行改进,以保持其高维信息,剔除噪声成分。比对当前主流的5种算法,在视觉效果和客观指标上,本文方法效果最优。