CLAHE优化低频DCT系数重变换的鲁棒人脸识别

针对光照、表情、姿态、遮挡等变化显著影响人脸识别系统性能的问题,提出了基于限制对比度自适应直方图均衡化（CLAHE）的低频离散余弦变换（DCT）系数重变换算法。将图像划分成多个互不重叠的局部小块,使用CLAHE对每个局部小块进行局部对比拉伸以实现去噪,通过缩减适当数目的低频DCT系数来消除人脸图像中的光照变化;利用核主成分分析进行特征提取,采用K-最近邻分类器以完成最终的人脸识别。在ORL、扩展YaleB和AR人脸数据库上的实验验证了所提算法的有效性和鲁棒性,实验结果表明,相比其他几种较为先进的人脸识别技术,所提算法取得了更高的识别率,同时大大降低了识别所用时间。     

基于小波变换和去噪模型的光照不变人脸识别

针对正面光照人脸识别的难点,提出了一种应用小波变换和去噪模型的光照不变人脸识别算法。利用对图像的高频小波系数进行处理并运用去噪模型,提取光照人脸图像中的光照不变量,同时增强图像边缘特征,这有利于提取的光照不变量保持更多的人脸识别信息。在Yale B和CMU PIE人脸库上的实验结果表明,所提算法可以显著提高光照人脸图像的识别率。     

基于加权分块稀疏表示的光照鲁棒性人脸识别

针对光照变化对人脸识别的效果带来严重影响,提出一种对人脸识别的光照变化具有鲁棒性的方法,即基于加权分块稀疏表示的人脸识别方法。该方法首先对人脸图像进行离散余弦变换（DCT）,通过去除 DCT 系数的低频部分来移除光照变化分量。通过反离散余弦变换得到光照归一化后的人脸图像,将人脸图像分块,独立地对每个子块作基于稀疏表示的分类,并对每个子块的分类结果进行加权投票得出测试人脸图像的类别。在 Yale B、extended-Yale B、CMU-PIE 和 FERET 人脸库上进行实验,实验结果表明该方法适用于光照鲁棒的人脸识别。     

基于曲波变换和Retinex人脸光照处理算法

针对光照对人脸识别影响问题,提出了一种基于曲波变换和Retinex人脸光照处理的算法。该算法对光照变化人脸对数变化后的图片进行曲波变换(Curvelet);利用Kimmel变分模型作为平滑滤波算子对低频图像进行平滑滤波,对高频系数进行阈值去噪。通过曲波逆变换得到光照亮度成分图像;利用Retinex模型提取光照不变成分。通过Yale B与CMU PIE人脸库的实验结果表明:该算法能有效地消除光照变化对人脸识别的影响并提高人脸识别率。     

一种复杂光照下的人脸识别算法

为提高光照变化下的人脸识别率,提出了一种基于局部对比增强（LCE）和局部相位量化（LPQ）的人脸识别方法。采用面部对称的思想结合LCE算法对受不均匀光照的人脸图像进行光照补偿;利用LPQ算子对增强后的图片进行标记,并用分块离散余弦变换（DCT）进行降维;分块计算LPQ直方图序列作为人脸图像的特征描述向量,送入最近邻分类器进行分类识别。通过Yale B和CAS_PEAL数据库上的实验,证实了所提方法的有效性。     

改进的自商图算法

针对人脸识别中的光照变化问题,提出一种改进的自商图算法。对光照图像进行伽玛变换,使用非下采样轮廓波变换对图像进行多尺度多方向分析,对各方向子带进行Wiener滤波,利用自商图模型提取人脸图像的光照不变特性。Yale B与CMU PIE人脸库上的实验结果表明,与传统算法相比,该算法的平均识别率更高。     

结合分块DCT系数及其统计特征的人脸识别

提出了一种基于分块DCT系数及其统计特征的人脸识别算法。对图像进行分块,对每一块进行DCT变换,选择低频部分的系数作为识别的特征,将每一块分解为一幅低通滤波图和一个包含DCT高频系数的反L型块;分别对这两块求其均值、方差和熵这三个统计特征;利用支持向量机(SVM)和最近邻分类器对这些特征进行分类识别。在ORL、Yale人脸数据库上的仿真实验表明,使用基于分块DCT系数及其统计特征可达到较高的识别率。     

提取多尺度光照不变量的人脸识别

光照变化条件下的人脸图像识别一直以来都是图像处理中的热点和难点问题,为了提高人脸图像的识别率,提出了一种用于非均匀光照条件下人脸识别的算法.利用对数及二维小波变换的多尺度特性提取出人脸的光照不变量,然后运用PCA+LDA方法进行人脸特征提取,并采用基于欧氏距离的最近邻分类器进行识别.通过Matlab编程实验,在Yale B人脸库中达到了较高的识别率.     

基于加权DWT和DCT的粒子群神经网络人脸识别算法

针对人脸识别中出现的维数过高和计算复杂而导致的识别率低的问题,提出一种基于加权DWT(Discrete Wavelet Transform)和DCT(Discrete Cosine Transform)的粒子群神经网络人脸识别新算法。该算法首先用小波变换对人脸图像进行分解,去除对角线分量影响,提取加权低频和高频的离散余弦变换系数作为特征向量,最后利用粒子群优化BP神经网络进行分类识别。在ORL人脸库上验证了该算法的有效性和可行性。     

复杂光照条件下的人脸识别方法

在人脸识别增加真实性的研究中,为了提高在光照条件变化时人脸图像的识别率,并加快运行速度,提出了一种基于小波变换域的光照处理与识别方法.由于光照对低频信息的影响较小,且低频信息在人脸识别中起到最主要作用,通过对人脸的低频逼近图像进行光照处理,采用局部二元模式来表征光照处理后的低频图像,将得到的局部二元模式特征作为人脸的鉴别特征用于分类与识别.根据YaleB、Extended YaleB人脸库的实验结果表明,在复杂的光照条件下识别率高达96%,与传统方法相比,取得了更好的识别结果.