人脸识别中去光照算法

光照变化问题是人脸检测和识别中的一个非常重要而又难于解决的问题。提出一种人脸光照无关图算法,从单一图像中获得人脸光照的无关灰度图。算法在色度比空间中计算出信息熵最小的灰度图,所获得的灰度图像去除了光照影响,并且保留了图像信息和人脸特征。     

基于人工蜂群算法的人脸识别

针对别人脸图像问题,提出了一种基于人工蜂群的人脸识别算法,首先使用主成分分析法提取出人脸的主要特征,然后结合人工蜂群算法进行图像分类识别。该算法不仅能在应用中进行有效局部搜索,还具有实现简单、适用性强的优点,可在较短时间内获得更具区分能力的识别数据。使用人脸库中不同姿势、神情、光照、造型的图像进行仿真实验,识别准确率较高达到了96.7%,说明该方法的有效性。     

基于子空间投影的残缺人脸图像识别新算法

提出了改进的基于子空间投影的残缺人脸图像识别新算法,利用非负稀疏矩阵将原始人脸图像分解,从高维空间降到低维子空间,再利用Fisher线性判别式方法进一步降低子空间维数;然后利用欧式距离测量法,识别待测试人脸。实验证明,对残缺人脸图像的识别,新算法具有满意的识别率。     

基于PCA和LBP的自适应加权融合人脸识别算法

人脸识别技术易受光照、姿态和表情等影响,为增强人脸识别算法的鲁棒性,提出了一种基于PCA和LBP的自适应加权融合识别算法。首先,采用PCA和LBP算法提取人脸图像的特征;然后,利用CRC-RLS算法分别计算不同特征对应的协同表示误差;最后,提出一种基于L2范数的CCI指标,自适应地计算融合权重,并采用分数层加权融合策略实现对人脸图像的识别。实验结果表明,相对于传统的基于PCA或LBP特征的人脸识别算法,本文算法不仅具有较好的鲁棒性,而且可以显著提高人脸图像的识别率。     

一种特定条件下的人脸识别系统

人脸识别是模式识别领域中的一个困难而又具有实际应用价值和广阔应用前景的研究课题,文中用投影法分割人脸图像,采用自适应多主元提取算法提取人脸的主要分量特征,设计了一个组合分类器进行人脸的识别,实验结果表明本文所采用的识别算法在特定的部门或场合,对少数人员（目标）身份的准确识别非常有效。     

结合小波分析和LBP算子的人脸描述与识别

为提高人脸识别的准确性和实用性,提出了一种结合小波分析和LBP算子的人脸描述与识别算法.先利用小波分析对原始人脸图像进行降维,再分块求取小波系数的2类LBP直方图,最后将所有区域的2类LBP直方图连接起来得到整幅图像的小波直方图序列特征(HSWLBP),并将其作为人脸的鉴别特征用于分类识别.所提出的算法在ORL人脸数据库上取得高达0.99的人脸识别率.实验分析表明,HSWLBP具有较强的特征表示能力和可鉴别性,且对光照、人脸表情和位置的变化具有较高的鲁棒性.     

基于二维EMD的人脸图像去光照方法研究

去除光照影响是人脸图像增强和识别的关键技术.二维经验模态分解(2-D EMD)可根据图像特征自适应地将其分成多个尺度的分量,各分量重建可实现图像增强或去噪的功能.基于二维EMD的原理及特征,研究了2种新的人脸图像去光照算法,即基于原始图像的直接二维EMD重建和基于Lambert光照模型的对数二维EMD重建,并运用特征脸识别对去光照算法的效果进行了测试和比较分析.仿真结果表明,运用二维EMD重建可较好地去除人脸图像中的光照影响,而对数二维EMD重建算法相对具有更明显的稳健性和适用性.     

融合CDI和LBP的人脸特征提取与识别算法

针对光照、姿态和表情对人脸识别率造成严重影响的问题,提出了结合笛卡儿微分不变量(CDI,cartesian differential invariant)和LBP(local binary patterns)的人脸特征抽取与识别算法。首先,利用高斯微分算子抽取人脸图像的微分结构,组合这些微分结构得到一个不可约简的笛卡儿CDI集。其次,对CDI集中每个分量分别计算其LBP特征,并将所有分量的LBP特征连接起来以得到人脸图像的特征。最后,运用所抽取出的人脸局部描述特征和支持向量机(SVM)分类器完成人脸图像分类与识别。试验分析表明,基于CDI的LBP特征对人脸位置、姿态、光照和表情的变化具有较高的不变性。该算法在ORL和Yale人脸库中分别取得了98.5%和98.89%的识别率。     

融合小波变换和张量PCA的人脸识别算法

张量主成分分析(PCA)方法用于人脸识别能获得比PCA方法更高的识别率．小波变换具有良好的时频分析特性,同时还能起到降维的作用．综合利用这两个算法的优点,提出了一种新的人脸识别算法,对人脸图像先采用小波变换做预处理得到4个子带图像,然后对每个子带图像用张量PCA进行特征提取,实现人脸图像的高效识别．仿真结果表明,新算法的识别率比张量PCA方法提高了6％,识别时间为张量PCA方法的35.74％．     

基于小波变换和主分量分析的人脸识别

提出了基于小波变换和主分量分析的人脸识别算法.该算法首先用小波变换对人脸图像进行小波分解,形成低频小波子图,然后用主分量分析法构造特征脸子空间,将人脸图像在特征空间的投影作为KNN分类器的输入,由KNN分类器对提取的特征进行识别.在ORL人脸数据库上的实验结果表明该方法具有良好的性能.     

一种PCA和SVM多生物特征融合的视频人脸识别

分析了视频人脸跟踪识别过程中高效特征提取、长时间人脸遮挡、光照变化及多目标跟踪识别等问题,讨论了基于PCA和SVM人脸识别优点及不足,提出了基于PCA和SVM多生物特征层融合的人脸识别模型,设计了多生物特征人脸识别算法,对实验过程进行了描述并对实验结果进行了分析.结果表明,提出的算法识别率高于任一单一算法、更适合实时视频监控取证系统使用.     

数据压缩在人脸识别中的应用

提出一种基于DCT正变换和小波变换按照灰度值近似压缩的一种图像信息压缩方法和图像复原方法,对人脸识别中的图像进行数据压缩处理后进行归一化,并根据归一化向量的特征值所对应的特征矩阵存储图像,将位图存储过程变换为数据文件的存储,节约了存储空间.最后用Lucy-Richardson算法对压缩后的图像进行了恢复,以测试压缩过程中对图像冗余信息的删除是否有效,测试结果表明该方法对人脸识别中图像进行数据压缩是有效的,并且达到了人脸识别对图像精度的要求.     

LDA及支持向量机的人脸识别算法研究

在主成分分析的基础上采用线性差别分析法对人脸图像进行特征提取,构造人脸的特征脸空间,在特征脸空间运用线性差别分析法进行人脸识别。在支持向量机方法理论基础上,利用LibSVM分类器对处理后的人脸图像进行分类,考虑到核函数参数对分类结果的影响,通过参数寻优及算法的改进将多类问题的分类简单化,并大大提高识别效率,在ORL人脸库的识别结果表明,本方法在特征参数个数的选取、识别效果等方面都有其独到的优越性,具有很好的可行性和实际意义。     

基于Log-Gabor和ULBP改进算法的人脸识别

为进一步提升人脸识别系统的识别率,加强其对光照、表情、姿态变化的鲁棒性,针对人脸识别中的特征提取问题,提出一种基于Log-Gabor与均匀局部二值模式（Uniform Local Binary Pattern,ULBP）改进算法的人脸识别方法。该算法采用多尺度、多方向Log-Gabor滤波器对图像进行滤波来提取Log-Gabor特征,再通过旋转不变均匀模式的LBP进行运算编码,并利用局部空间直方图来描述人脸,最后通过加权的卡方距离对直方图匹配完成人脸识别。在Yale、GT人脸数据库上的测试结果表明,该方法具有更好识别性能,且对环境鲁棒性较好。     

基于对称性特征分块主成分分析的人脸识别方法

为了进一步提高人脸识别的精度,考虑在分块主成分分析算法中引入对称性思想。首先对图像进行分块并分别求其奇偶对称脸,然后利用主成分分析算法提取图像的主要鉴别特征。该方法充分考虑了光照等多种因素对识别率的影响,利用人脸图像的对称性增加了样本数量,以有效提高识别率。在ORL人脸库上的实验显示,在每类训练样本数为7、提取特征数为20的情况下,基于对称性特征的分块主成分分析方法的人脸识别率为95%,说明该方法是有效的。     

类依赖增强线性判别分析算法

在增强线性判别分析和类依赖线性判别分析的基础上,提出了类依赖增强线性判别分析算法,对多模态数据进行分类.算法利用增强线性判别分析的局部信息保持能力,在不破坏多模态局部结构的前提下,对数据进行降维;然后采用最大散度差线性鉴别分析准则对每一类样本获取一个投影矩阵,从而获取不同类的样本分布的特征差异.在人脸数据库上进行实验验证,结果表明,该算法的分类效果好。     

An infrared human face recognition method based on 2DPCA

Aimed at the problems of infrared image recognition under varying illumination,face disguise,etc.,we bring out an infrared human face recognition algorithm based on 2DPCA.The proposed algorithm can work out the covariance matrix of the training sample easily and directly;at the same time,it costs less time to work out the eigenvector.Relevant experiments are carried out,and the result indicates that compared with the traditional recognition algorithm,the proposed recognition method is swift and has a good adaptability to the changes of human face posture.     

基于稀疏表示的图嵌入降维算法在人脸识别中的应用研究

随着社会的发展,公共安全对于人们来说显得愈发重要,如何快速准确的识别生物特征则是重中之重。在应用人脸识别时,通常会因为光照以及人脸的遮挡等客观因素,使得在人脸识别时的准确度降低,进而使得人脸的识别率不高。根据人脸识别过程中的技术需要,使用小波变换和数据降维算法对人脸图像降维变换处理,可以有效的提高人脸识别率。首先通过稀疏表示方法及其构图以及基于图嵌入的降维模型的研究;其中稀疏表示主要对其概念、字典构建以及构图进行研究,然后为了验证改进算法的有效性,在ORL库上进行了一系列的Matlab仿真实验,对提出的方法与其它方法进行对比,从而可以证明提出的基于稀疏表示的图嵌入降维算法在人脸识别中具有比较好的应用效果。     

基于2DPCA和Fisher的嵌入式人脸识别系统的实现

使用人脸类Haar特征进行人脸检测,采用2DPCA与Fisher结合的降维算法得到人脸特征子空间,将经过PC机得到的样本特征子空间文件通过网络传输到嵌入式平台,结合最近邻算法识别人脸,实现了一种嵌入式人脸识别系统,较好地解决了嵌入式人脸识别系统由于图像处理数据巨大而造成处理效率低的难点。基于EELiod270嵌入式开发平台实现了该系统,结合实际图片进行了人脸识别测试,实践结果表明系统效果良好。     

Recognition of human face based on improved multi-sample

In order to solve the problem caused by variation illumination in human face recognition,we bring forward a face recognition algorithm based on the improved multi-sample. In this algorithm,the face image is processed with Retinex theory,meanwhile,the Gabor filter is adopted to perform the feature extraction. The experimental results show that the application of Retinex theory improves the recognition accuracy,and makes the algorithm more robust to the variation illumination. The Gabor filter is more effective and accurate for extracting more useable facial local features. It is proved that the proposed algorithm has good recognition accuracy and it is stable under variation illumination.