基于局部Gabor变化直方图序列的人脸描述与识别

提出了一种在Gabor变换幅值域内提取局部变化模式空间直方图序列(histogram sequence of local Gabor binary patterns,简称HSLGBP)的人脸描述及其识别方法.鉴于Gabor特征对光照、表情等变化比较鲁棒,并已在人脸识别领域得到成功应用,首先对归一化的人脸图像进行多方向、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(Gabor magnitude map,简称GMM),然后在每个GMM上采用局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)算子抽取局部邻域关系模式,最后由这些模式的区域直方图形成的序列来描述人脸.Gabor变换、LBP、空间区域直方图的采用使得该方法对光照变化、表情变化、误配准等具有良好的鲁棒性.而且,这种人脸建模方法不需要基于训练集合进行统计学习,因而不存在推广性问题.同时,进一步探讨了如何在分类器设计阶段与统计方法进行结合的问题,提出了统计Fisher加权的HSLGBP匹配方法.在通过FERET人脸库光照、表情和时间变化测试集上与已发表的实验结果进行对比,充分验证了该方法的有效性.     

基于直方图统计学习的人脸检测方法

提出一种基于直方图统计学习的人脸检测方法,对人脸样本和非人脸样本进行小波变换,运用一组小波系数来表征各种人脸特征信息。统计每个训练样本的直方图分布,用于描述人脸和非人脸外观特征的概率分布,每个直方图表示一组小波系数与它们在人脸中位置的联合概率密度。该方法可以准确检测自然场景中的多幅人脸,对侧面人脸有很好的检测效果。     

非采样Contourlet变换与局部二值模式相结合的人脸识别

针对人脸识别中姿态、光照和表情变化带来的识别率有限的问题,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)与局部二值模式（LBP）的人脸特征提取方法。首先对人脸图像进行非采样Contourlet变换,得到多尺度、多方向的子带系数矩阵,然后利用LBP算子从每个子带系数矩阵上抽取局部邻域关系,得到各子带的LBP特征图谱,最后将这些图谱分块统计并级联后作为人脸的识别特征。利用多通道最近邻分类器的分类结果表明,所提方法能有效提高识别率,所提取的特征对光照、表情和姿态等变化具有更好的鲁棒性。     

Gradient feature extraction for classification-based face detection

Face detection from cluttered images is challenging due to the wide variability of face appearances and the complexity of image backgrounds. This paper proposes a classification-based method for locating frontal faces in cluttered images. To improve the detection performance, we extract gradient direction features from local window images as the input of the underlying two-class classifier. The gradient direction representation provides better discrimination ability than the image intensity, and we show that the combination of gradient directionality and intensity outperforms the gradient feature alone. The underlying classifier is a polynomial neural network (PNN) on a reduced feature subspace learned by principal component analysis (PCA). The incorporation of the residual of subspace projection into the PNN was shown to improve the classification performance. The classifier is trained on samples of face and non-face images to discriminate between the two classes. The superior detection performance of the proposed method is justified in experiments on a large number of images.     

LBP与鉴别模式结合的热红外人脸识别

为了提取具有鉴别能力的红外人脸图像局部结构特征,提出一种基于LBP(local binary pattern)鉴别模式的红外人脸识别方法。传统的LBP均匀模式,提取自然图像中占主导地位的信息用于识别,但占主导地位的信息不一定是最适合识别的。为了提取有效的鉴别模式特征,基于监督学习的思想,在LBP模式下引入可分性标准,对不同LBP模式进行有效的模式选择,从而抽取适合识别的鉴别模式。最后,为了利用人脸的空间位置信息,结合分块和直方图技术得到最后的识别特征。实验结果表明,本文鉴别模式可以提取更适合识别的特征,识别性能优于传统的基于均匀模式的LBP方法。     

Face detection using spectral histograms and SVMs.

We present a face detection method using spectral histograms and support vector machines (SVMs). Each image window is represented by its spectral histogram, which is a feature vector consisting of histograms of filtered images. Using statistical sampling, we show systematically the representation groups face images together; in comparison, commonly used representations often do not exhibit this necessary and desirable property. By using an SVM trained on a set of 4500 face and 8000 nonface images, we obtain a robust classifying function for face and non-face patterns. With an effective illumination-correction algorithm, our system reliably discriminates face and nonface patterns in images under different kinds of conditions. Our method on two commonly used data sets give the best performance among recent face-detection ones. We attribute the high performance to the desirable properties of the spectral histogram representation and good generalization of SVMs. Several further improvements in computation time and in performance are discussed.     

一种新的多人脸检测方法研究

自动人脸检测是人脸识别系统的一个重要部分,本文提出了一种新的基于独立成分分析（ICA）和多项式神经网络（PNN）相结合的人脸检测方法,该方法首先在训练样本中使用ICA分离出代表人脸和非人脸特征子空间的独立影像基,把训练图像映射到该子空间降维后作为PNN网络的输入训练网络;对测试图像采用移动多尺度窗口提取图像模式,采用ICA降维后输入PNN网络,进而分类检测出人脸和非人脸。算法通过CMU-MIT的复杂背景人脸库中的多人脸图像进行实验,得到很高的检测率和较低的误检率.     

局部均匀模式描述和双加权融合的人脸识别

目的 针对LBP算法对边缘及噪声信息比较敏感,提出一种统一化的局部均值模式(ULMP)描述算子。考虑到全局和局部特征在识别上的互补性,提出一种ULMP描述和双加权融合的人脸识别方法。方法 首先利用ULMP算法获得整幅图像的编码图,接着将其分块,统计每一子块的直方图获得局部纹理特征,并结合BP神经网络得到局部分类结果。引入云模型求取不同子块的权值,对局部分类结果进行加权融合。整体纹理特征的获取是将不同子块的直方图特征串联。在得到全局和局部的分类结果后,将两者加权集成,获得最终的识别结果。结果 在ORL和Yale人脸库上进行实验,ULMP具有很好的识别性能。5幅测试样本时,在ORL库上取得了95.9%的平均识别率,分别比局部二值模式(LBP)、MCT、局部方向模式(LGP)、统一的LBP(ULBP)和局部中心二值模式(CSLBP)高11.3%、10.6%、9.5%、8.9%和3.9%;在Yale库上取得了97.4%的识别率,分别比LBP、MCT、LGP、ULBP和CSLBP高19.9%、17.7%、10.7%和0.7%。在ORL和Yale人脸库上,本文提出的双加权融合模式分别取得了98.5%和98.34%的平均识别率,高于任何单一模块。结论 本文提出的纹理提取算法ULMP,具有很好的平滑噪声及边缘信息的作用,适用于面部纹理特征的提取。利用云模型求取的权值的方法能够较好地发挥局部分类器间的集成作用,最终有效地提高了系统的整体性能。双加权融合模式是一种精确且有效的人脸识别方法,适用于静态人脸图像的匹配识别。     

两层级联卷积神经网络的人脸检测

目的 传统人脸检测方法因人脸多姿态变化和人脸面部特征不完整等问题,导致检测效果不佳。为解决上述问题,提出一种两层级联卷积神经网络（TC_CNN）人脸检测方法。方法 首先,构建两层卷积神经网络模型,利用前端卷积神经网络模型对人脸图像进行特征粗略提取,再利用最大值池化方法对粗提取得到的人脸特征进行降维操作,输出多个疑似人脸窗口;其次,将前端粗提取得到的人脸窗口作为后端卷积神经网络模型的输入进行特征精细提取,并通过池化操作得到新的特征图;最后,通过全连接层判别输出最佳检测窗口,完成人脸检测全过程。结果 实验选取FDDB人脸检测数据集中包含人脸多姿态变化以及人脸面部特征信息不完整等情况的图像进行测试,TC_CNN方法人脸检测率达到96.39%,误检率低至3.78%,相比当前流行方法在保证算法效率的同时检测率均有提高。结论 两层级联卷积神经网络人脸检测方法能够在人脸多姿态变化和面部特征信息不完整等情况下实现精准检测,保证较高的检测率,有效降低误检率,方法具有较好的鲁棒性和泛化能力。     

基于分块特征收缩的行人检测方法

针对基于梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征和局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)特征的行人检测存在特征向量维度大、检测精度有待提高的问题,提出了一种分块特征收缩的行人检测方法。首先将样本图像划分成多个大小相同的重叠分块;然后提取各分块的HOG和LBP特征,并将两种特征融合作为分块的特征,通过该特征来训练分块分类器,根据分块分类器的行人检测精度对分块进行排序,选取检测精度较高的分块进行特征收缩;最后将特征收缩后的分块特征向量连接在一起作为最终用于行人检测的特征。在INRIA公共测试集合上的实验结果表明,该方法在降低了特征向量维度的同时提高了行人检测精度。     

双空间局部方向模式的人脸识别

目的 针对传统局部方向模式（LDP）在特征提取的充分性、对光照和噪声等的鲁棒性以及识别时间长短这3方面不能同时取得一个很好的平衡效果,提出了一种双空间局部方向模式（DSLDP）的人脸识别方法。方法 首先,将图像3×3邻域像素灰度值与8个Kirsch模板算子卷积,得到8个方向的边缘响应值,然后,将近邻边缘响应值之间相应作差,对应8个方向的边缘响应差值,将两组值取绝对值,取各自最大值的方向编码成一个二位八进制数,产生DSLDP码。最后,在人脸描述阶段将人脸图像进行分块并把每块转换成DSLDP图,再对DSLDP图进行直方图统计,并利用信息熵对每块进行加权,将所有子块的直方图连接生成人脸特征,再通过PCA进行降维,用最近邻分类器分类识别。结果 在剑桥大学Olivetti实验室（ORL）、Aleix Martinez and Robert Benavente （AR）和中国科学院（CAS-PEAL）的人脸图像数据库进行实验,相比局部方向模式（LDP）、显著型局部方向模式（SLDP）、增强型局部方向模式（ELDP）、局部方向数字模式（LDN）、差值型局部方向模式（DLDP）、中心对称局部方向模式（CSLDP）和梯度中心对称局部方向模式（GCSLDP）,DSLDP具有更好的识别性能。5幅测试样本时,在ORL库上取得了97.82%的平均识别率,在AR光照、表情、遮挡A和遮挡B库分别取得了98.00%、98.33%、99.33%、87.67%的平均识别率,在CAS-PEAL光照、表情和饰物库分别取得了99.33%、95.33%、90.00%的平均识别率。结论 1）该方法既考虑了近邻边缘响应值的外在变化,也考虑了近邻边缘响应值之间的内在变化,通过将强度空间和梯度空间人脸特征信息结合使人脸特征得到更加充分的提取。2） DSLDP只考虑邻边缘响应值和边缘响应差值的最大值情况,突出了主要边缘梯度信息,同时又避免了不重要信息的干扰,相比同类基于局部方向模式的单一人脸识别算法,对光照、表情、噪声、遮挡等情况表现出更强的鲁棒性。3） DSLDP码是由二位八进制数构成,特征模式数降低到64,识别时间明显降低。因此,DSLDP算法能同时在识别效果,稳定性和识别时间上取得一个较好的平衡效果。     

局部定向模式在人脸识别中的应用

人脸识别是当今模式识别和人工智能领域的一个活跃研究方向。基于局部二值模式（LBP）算子提出局部定向模式（Local Directional Pattern,LDP）算子。对人脸图像进行分块,采用局部定向模式算子对每块图像进行特征提取并计算每块区域的特征直方图,对特征直方图采用Chi距离测度进行比较识别。实验证明,该方法在Yale人脸数据库和Yale B人脸数据库相比局部二值模式有更好的识别率,说明该方法对光照有良好的鲁棒性。     

融合DQ_CoALBP和LPQ算子的人脸活体检测

面向图片与视频攻击下的人脸活体检测任务,提出了一种差分量化相邻局部二值模式（DQ_CoALBP）算子,综合不同方向上的图像局部中心点与周围点之间的差值,同时为了更加充分地描述人脸的彩色纹理信息,在颜色空间通道上将该算子与局部相位量化（LPQ）直方图特征相融合,并利用支持向量机（SVM）分类器实现人脸反欺诈判别。在公开CASIA-FASD与Replay-Attack数据集上的实验结果表明,DQ_CoALBP算子的表现均优于LBP、LPQ、CoALBP与DQ_LBP四种算子。采用YCbCr颜色空间在融合DQ_CoALBP与LPQ算子时,CASIA-FASD数据集上的等错误率（EER）和半错误率（HTER）分别降至2.5%和3.7%,Replay-Attack数据集上实现了无差错检测,优于一些深度卷积神经网络模型。     

一种基于肤色与LBP特征融合的人脸跟踪算法

针对目前人脸跟踪方法易受光照变化和背景相近色的干扰,跟踪效果有时不佳或失效的问题,提出引入LBP(Local binary pattern)局部纹理特征,采用LBP直方图和颜色直方图相融合作为人脸特征描述的粒子滤波人脸跟踪方法.该方法在全局颜色和局部LBP纹理两个层次和特征线索上对人脸进行描述.实验结果表明,该方法较单一特征跟踪方法更具鲁棒性.此外,由于人脸目标的运动通常为非匀速运动,为了提高粒子传播的有效性和指导性,本文对人脸跟踪状态方程进行了改进.实验证明,改进后的人脸跟踪算法在各种复杂背景、旋转遮挡和人脸目标非匀速运动的情况下均能取得较好的跟踪效果.     

An efficient face detection based on color-filtering and its application to smart devices

This paper proposes a means of using facial color to enhance conventional face detectors. To detect face rapidly, the proposed approach adopts a color filtering based efficient region scanning method. The scanning method skips over regions that do not contain candidate faces, based on a facial color membership function. Then it adopts a face/non-face classifier using facial color at the preprocessor of the face detector. This classifier has low computational cost and can reject non-face regions at an early stage of face detection. By integrating the proposed face detector with a kernel based object tracker, a real-time face detection and tracking application is implemented for smart devices. The proposed method considerably reduces the overall computation time and reduces the number of false alarms.     

离散小波变换Haar-LL的行人检测研究

提出一种基于二维离散Haar小波变换的局部二值模式(LBP)与局部梯度模式(LGP)的特征融合方法。对图像进行二维离散Haar小波变换,得到4个不同频率的子图像,对低频部分子图像提取LBP特征,对3个高频部分子图像提取LGP特征,将3个LGP特征并接融合后与LBP特征串接融合进行行人检测。在Matlab环境下利用支持向量机(SVM)对INRIA数据集进行5组实验,分别将该方法与梯度方向直方图(HOG)、金字塔梯度方向直方图(PHOG)、LBP、LGP进行检测率、检测时间、光照鲁棒性以及噪声鲁棒性对比。综合各项实验数据表明,该方法在光照鲁棒性以及噪声鲁棒性方面都能取得更好的效果。     

多级LBP直方图序列特征的人脸识别

人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点。基于对小波分解和局部二进制模式(LBP)分析,提出了一种多级LBP直方图的序列特征 (M-HSLBP) 的提取方法。2维的小波分解具有对表情变化不敏感的特点,可以很好地压缩和表征人脸图像的特征;LBP是一种有效的纹理描述算子,使用多级可变大小的子窗口对小波变换后的图像进行扫描,对各级子图像进行改进LBP变换并形成多级LBP直方图序列特征,这种特征既能反映人脸局部特征又能反映其整体特征。径向基网络作为分类器具有很高的推广性能,有利于大容量样本的分类。在对人脸库ORL和YEL的识别实验中,该算法识别率达到98%以上,与传统算法相比,取得了更好的识别结果。     

使用汉明距离约束的LBP人脸识别算法

提出了一种新的使用汉明距离约束的LBP（局部二值化模式）人脸识别算法。传统的LBP算子使用一致性模式（Uniform Pattern）来描述图像的局部特征,并且把其他非一致性模式都归并到另外的一个类中去,对于受光照和表情变化影响的图像,这种方法的准确性会降低。假定光照、姿态、表情的影响都可以看作是某种“噪声”,把信道编码中广泛应用的汉明距离引入到LBP算法中,减少由于这些噪声干扰产生的错误率。在FRGC上的实验结果显示：对于无约束环境下的人脸图片来说,该方法要优于传统的基于LBP的人脸识别方法。