人脸遮挡区域检测与重建

提出一种基于模糊主分量分析技术(FPCA)的人脸遮挡检测与去除方法.首先,有遮挡人脸被投影到特征脸空间并通过特征脸的线性组合得到一个重建人脸.计算重建图与原图的差图像,加权滤波后并归一化作为被遮挡的概率,以此概率为权重由原图和重建图合成新的人脸.在后续迭代中,根据遮挡概率使用模糊主分量分析进行分析重建,并使用累积误差进行遮挡检测.实验结果表明,算法可精确定位人脸遮挡区域,得到平滑自然的重建人脸图像,优于经典的迭代PCA方法.     

基于二阶双向二维主成分分析的人脸识别方法

为了克服光照变化较大的情况对识别率的影响,提出基于二阶双向二维主成分分析(Sec-(2D)2PCA)的人脸识别方法。丢弃提取人脸图像的(2D)2PCA的前几个反映光照信息的主成分。在剩余图像中再次使用(2D)2PCA方法。Yale人脸库B和Yale人脸库上的试验结果表明,该方法在识别性能上优于2DPCA、(2D)2PCA、Sec-2DPCA方法。     

基于对角PCA的人脸识别方法

针对主成分分析(PCA)算法中存在没有提取人脸对角方向特征的问题,提出了先对人脸图像进行对角化的表示,然后利用PCA提取图像特征,最近邻法分类的人脸识别改进方法。基于ORL数据库的相关实验表明,这样的系统能够取得比传统PCA更好的识别性能。     

对称主分量分析及其在人脸识别中的应用

镜像对称性是人脸的一个直观显然的自然特性，有助于开发面向人脸图像的识别技术与算法，该文将在人脸识别中应用这一自然特性，提出一种新算法——对称主分量分析，该算法首先引入镜像变换，生成镜像样本；然后依据奇偶分解原理，生成镜象奇、偶对称样本，并分别进行KL展开，提取镜象奇／偶对称KL特征分量；最后，根据奇／偶对称KL特征分量在人脸中所占能量比例的不同以及对视角、旋转、光照等干扰的不同敏感程度进行特征选择，理论分析与实验证明，该算法巧妙地利用镜像样本，增强人脸识别：既扩大样本容量，显著提高识别率；又节省计算与存储开销，增强算法的实用性能。     

基于2D-PCA和2D-LDA的人脸识别方法

提出了基于2D-PCA、2D-LDA两种特征采用融合分类器的人脸识别方法.首先提取人脸图像的2D-PCA和2D-LDA特征,对不同特征在决策层对分类器进行融合.在ORL人脸库上的试验结果表明,分类器决策层融合方法在识别性能上优于2D-PCA和2D-LDA,更具有鲁棒性.     

采用PCA/ICA特征和SVM分类的人脸识别

人脸识别过程中，首先在主成分分析基础上进一步做独立成分分析，来提取更加有利于分类的面部特征的主要独立成分；然后采用一种分阶段淘汰的支持向量机分类机制进行识别．该方法扩展了支持向量机处理多类问题的能力，它基于1-1差别策略，根据各判别函数VC置信范围的差异进行排序，同时利用判别函数间的冗余来降低识别误差．对两组人脸图像库的测试结果表明，文中方法在识别率和识别时间等方面都取得了较好的效果。     

一种改进的模块PCA方法及其在人脸识别中的应用

提出了一种改进的模块PCA方法,即基于类内平均脸的分块PCA算法。该算法对每一类训练样本中每个训练样本的每一子块求类内平均脸,并用类内平均脸对训练样本类内的相应子块进行规范化处理,然后由所有规范化后的子块构成总体散布矩阵,从而得到最优投影矩阵;由训练集的全体子块的平均值对训练样本的子块和测试样本的子块进行规范化后投影到最优投影矩阵,得到识别特征;最后用最近距离分类器分类。在ORL人脸库上的试验结果表明,提出的方法在识别性能上明显优于普通模块PCA方法。     

基于集成主成分分析的人脸识别

设计了一种基于主成分分析的分类器集成方法。应用随机子空间法获得多个初始分类器,由它们的分类性能给出分类器的保留分值,从而确定它们的保留优先级别,最后由保留优先级别选择一组分类器组成集成。理论分析和在人脸数据库ORL上的实验结果表明,这种基于集成PCA的分类方法能够更好地对模式进行分类。     

多姿态人脸识别的改进PCA方法

本文研究了在每个对象只有一幅图像可用的情况下进行人脸识别。由于姿态变化所造成的自身遮掩和旋转的非线性,人脸识别的准确率将大大降低,广泛采用的主分量分析方法性能也将随之下降。通过分析用主分量分析生成的正面特征空间中的权值变化,我们发现给这些权值矢量加上系数,系统性能将大大提高。从而,我们提出了多姿态主分量分析方法。在UMIST人脸库上的实验结果表明我们的方法优于著名的特征脸方法,它大大的提高了识别率。     

基于分块PCA的人脸识别方法

本文提出了一种称为M2PCA＋FDA的新的人脸识别方法．新方法从模式的原始数字图像出发，先对样本图像进行分块，对分块得到的子图像矩阵采用PCA进行特征抽取，从而得到能代替原始模式的低维的新模式，然后，对新模式施行“Fisherfaces”方法，实现模式的分类．其特点是能有效地抽取图像的局部特征，正是这些特征使此类模式区别于彼类．在ORL和NUST603两个人脸数据库上对M2PCAA-FDA方法进行了测试，实验的结果表明，本文提出的方法在识别性能上优于“Fisherfaces”方法和PCA方法．     

二维投影与PCA相结合的人脸识别算法

传统的特征抽取算法是基于向量的,在模式是图像时并不方便。二维投影方法利用图像矩阵直接计算,虽然抽取特征速度快,但抽取出的特征是矩阵,对应的特征数量大,影响分类速度。该文结合二者的优点,先用二维投影处理原始图像,降维后再做主分量分析,抽取出少量的特征进行分类,识别率和分类速度均有提高。在ORL人脸库上20次实验的平均识别率达95.83%。     

应用小指数多项式的KPCA+零空间人脸识别

利用小指数多项式核主分量分析(KPCA)提取人脸样本的非线性特征，提高对光照、姿态及面部表情变化的鲁棒性，构造训练样本的类内散布矩阵零空间，在此零空间内找到令类间离散度最大的投影方向，往此方向投影得到人脸样本的最优分类特征矢量。实验结果表明；该方法的识别率和对光照、姿态及面部表情变化的鲁棒性比Fisher脸方法有显著提高。     

基于2DPCA和支持向量机的人脸检测研究

提出一种基于二维主分量(2DPCA)分析和支持向量机的层叠人脸检测算法,用于复杂背景灰度图像的人脸检测。算法首先采用2DPCA分析方法滤去大量非人脸窗口,之后用支持向量机对通过的窗口进行检测。由于在通过2DPCA分析方法的子空间内训练SVM,降低了分类器的训练难度。并且和传统的PCA方法相比,2DPCA直接采用二维图像矩阵表示人脸,进行特征提取,提高了计算效率。实验对比数据表明该算法大大提高了检测速度,降低了虚警率。     

基于2D-KPCA的拉普拉斯特征映射人脸识别*

针对拉普拉斯特征映射(LE)只能保持局部近邻信息,对新测试点无法描述的不足,提出一种基于二维核主成分分析的拉普拉斯特征映射算法(2D-KPCA LE)。与核二维主成分分析算法(K2DPCA)不同,该算法首先对训练样本空间进行二维主成分分析（2DPCA）,在保留样本空间结构信息的同时通过去相关性得到低秩的投影特征矩阵;然后用核主成分分析法(KPCA)提取全局非线性特征;由于其核函数需要大量存储空间,再用拉普拉斯特征映射(LE)进行降维。在ORL和FERET人脸数据库中的仿真实验结果表明,基于2D-KPCA的拉普拉斯特征映射算法不但可以有效处理复杂的非线性特征,又可以降低算法复杂度,提高流形学习的识别率。     

分块PCA及其在人脸识别中的应用

主成分分析(principal component analysis,PCA)是公认的特征抽取的最为重要的工具之一,目前仍然被广泛地应用在人脸等图像识别领域.基于PCA,提出了分块PCA的人脸识别方法.分块PCA方法先对图像进行分块,对分块得到的子图像利用PCA进行鉴别分析.其特点是能有效地抽取图像的局部特征,对人脸表情和光照条件变化较大的图像表现尤为突出.与PCA方法相比,由于使用子图像矩阵,分块PCA可以避免使用奇异值分解理论,过程简便.此外,PCA是分块PCA的特例.在Yale和NUST603人脸库上的试验结果表明,所提出的方法在识别性能上明显优于经典的PCA方法,识别率可以分别提高6.7和4.4个百分点.     

一种局部加权的二维主成分分析算法及其在人脸识别中的应用

提出了一种将局部特征加权与二维主成分分析相结合的局部加权的二维主成分分析方法．引入了二维局部加权特征子空间的概念，将各类样本映射到这个局部加权特征子空间，再通过计算测试样本到加权子空间的距离进行样本的分类．使用这种方法在ORL人脸库上进行测试，结果表明，经过局部特征加权的二维主成分分析方法比普通的二维主成分分析方法具有更优的性能，并且在提高识别率的同时算法的复杂程度并没有明显增加．     

基于2DLDA的人脸识别快速算法的研究

二维投影利用表示图像的矩阵直接抽取特征．计算量主要与图像的大小有关,能适用于大类别的人脸识别。针对二维投影抽取出的特征是矩阵,存在特征之间的冗余度大、特征数量多、不利于存储和分类等弱点,该文通过二维投影后的样本再作一次向量形式的特征抽取办法进一步降低二维投影抽取出的特征数量,并缩短了特征识别时间。计算机仿真研究验证了所提出方法的正确性。     

基于主分量分析与支持向量机的人脸检测研究

提出一种基于主分量分析和支持向量机的层叠人脸检测算法,用于复杂背景灰度图像的人脸检测。算法首先用主分量分析方法进行粗筛选,滤去大量非人脸窗口,之后用支持向量机对通过的窗口进行分类。由于在通过主分量分析方法所限定的子空间内训练SVM,有效地降低了训练的难度。实验对比数据表明,该方法降低了分类器的训练难度,计算复杂度较低,大大提高了检测速度。     

改进的PCA-LDA人脸识别算法的研究

主成分分析算法(PCA)和线性鉴别分析算法(LDA)被广泛用于人脸识别技术中,但是PCA由于其计算复杂度高,致使人脸识别的实时性达不到要求.线性鉴别分析算法存在"小样本"和"边缘类"问题,降低了人脸识别的准确性.针对上述问题,提出使用二维主成分分析法(2DPCA)与改进的线性鉴别分析法相融合的方法.二维主成分分析法提取...     

一种基于知识的快速人脸检测方法

为了提高人脸检测的速度，提出了一种基于知识的快速人脸检测方法，该方法是采用符合人脸生理结构特征的人脸镶嵌图模型，并在分析了足够多的人脸图象样本的基础上，针对人脸图象的灰度和边缘信息，建立了一种较为完备的知识库；为加快检测速度，该方法采用多级检测步骤，即在粗检测中，根据眼睛的特征，提出并采用一种新的人脸粗检测算法-广义几何投影方法，从而明显地提高了检测速度，实验结果表明，该方法具有较强的鲁棒性，能够很好地解决复杂背景下的多人脸检测问题，由于该方法实现的简单性，并容易由硬件实现，使得检测速度进一步提高，因此该方法在可视电话等领域有着广阔的应用前景。