人脸识别特征提取算法研究

人脸自动识别方法已成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点,人脸特征提取是人脸识别技术的关键。首先介绍了ICA算法的原理,并对ICA算法的优缺点进行了讨论,提出了一种基于模糊隶属度函数的独立成分分析图像特征提取和识别方法。在ORL标准人脸数据库上的实验结果表明,这种识别算法优于PCA和ICA算法。     

利用模糊识别算法分析冠状动脉造影图像中的血管结构

定性与定量地描述冠状动脉血管,很大程度依赖于造影图像中的血管结构识别结果.对此,该文提出了一种多特征模糊识别算法判别血管结构.实现过程中,首先通过图像预处理获得血管初始特征,然后利用一圆周探测器沿血管路径扫描并获取多种局部测度;在定义各种局部测度的多特征模糊子集及其隶属度函数之后,通过构造模糊识别算子准确地判别血管的端、段、分支和交叉结构.该方法在仿真血管模型和多套实际冠状动脉造影图像上获得了较好的效果,对实际图像的结构识别平均正确率达到92.60%.     

一种基于模糊2DPLA的人脸识别方法

将模糊集的隶属度函数矩阵嵌入到二维主成分分析以及二维线性判别分析中,形成了一种基于模糊2DPLA的新方法。该方法首先通过基于模糊的KNN方法求出隶属度函数矩阵;然后将隶属度函数矩阵从图像矩阵的水平方向和垂直方向分别嵌入到二维主成分分析和二维线性判别分析中,从而更好地实现降维;最后采用基于矩阵的F-范数代替传统的基于向量的2一范数进行分类度量。实验阶段,采用Yale Face Database B, ORI和FERET人脸数据库进行了测试和验证。结果证明,该方法具有较好的鲁棒性,并能获得较高的识别率。     

基于模糊隶属度的人脸识别应用*

针对人脸图像特征提取,应用主成分分析和二维主成分分析方法,提出用二维特征求解样本的隶属度,用主成分特征进行支持向量机分类的方法。该方法结合了二维主成分特征在选取少量分量时人脸重构图像稳定的优点和主成分特征重构图像局部特征清晰的优点。为了与二维主成分特征分类结果进行比较,通过引入矩阵内积,给出了针对二维特征的三类核函数。实验表明利用两种特征进行分类的方法在人脸识别中具有较高的精度。     

基于改进FCM聚类算法的火灾图像分割

研究火灾识别问题,火灾图像分割是火灾特征提取和识别的前提,其分割效果直接影响火灾识别的准确率.针对现有分割方法中存在的经验阈值难以确定和因彩色信息丢失导致分割不准确等问题,为了准确识别火灾图像,提出一种改进的FCM聚类的火灾图像分割方法.方法选用符合人眼视觉特性的HSI颜色空间,根据数据分布特点确定色度分量H和亮度分量Ⅰ的初始聚类中心,分别在直方图特征空间进行模糊聚类处理,并利用像素的空间信息对模糊隶属度函数做了改进,最后在由两分量的模糊隶属度组成的二维特征空间上进行火灾图像分割.实验结果表明,算法可排除高亮区域的干扰,准确分割出火焰区域,为后续的火灾识别提供重要依据.     

基于SVM的人脸识别研究

针对人脸结构过于复杂,导致识别精度低的问题,提出基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的人脸识别方法。首先,选取Gabor小波变换算法,利用高斯函数表示短时傅里叶变换的窗函数,通过对人脸图像的卷积运算,提取人脸图像的幅值特征以及相位特征。其次,选取主成分分析方法,对所提取的人脸图像特征进行特征降维处理。最后,设置完成降维处理的人脸特征值,作为SVM的输入,利用SVM输出人脸识别结果。实验结果表明,该方法在强光等复杂环境下,仍然可以精准识别人脸,人脸识别精度高于97%。     

模糊支持向量机在人脸识别中的应用

针对人脸图像特征提取领域应用主成分分析和二维主成分分析方法,使用二维特征值求解相关样本隶属度,并利用相关特征值方法进行分类。该方法结合二维特征值,在特征提取时进行人脸图像重构,具有快速稳定和局部特征清晰的优点。通过引入矩阵内积与二维主成分分析特征分类结果进行比较,实验结果表明,在ORL和Yale数据库中利用该方法进行识别分类取得了很好的效果。     

融合全局与局部特征的子空间人脸识别算法

文章的工作基于子空间分析框架,从特征融合的角度模拟人类视觉系统的自适应识别功能进行人脸识别．首先,利用主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）提取人脸全局特征,在一个低维的“人脸子空间”中依照最近邻法则匹配测试样本;然后,针对人脸局部特征,提出了一种根据各局部子块（如眉、眼、鼻、嘴）的特征偏离程度进行自动加权的算法;最后,基于模糊综合的原理对全局与局部特征进行数据融合,给出最终识别结果．实验表明,该算法能很好地结合人脸图像全局和局部的互补信息,识别效果优于各单一模块的分类性能．     

基于图像质量和PCA子空间的车标识别方法

针对室外动态获取的车标图像质量差异大而导致的识别率不高的情况,提出了一种结合图像质量的主成分分析子空间的车标识别方法。该方法首先基于模糊理论计算车标图像的模糊度,进而根据模糊度将训练样本分成不同的子集并生成相应的PCA子空间族,最后根据待识别车标图像的模糊度选择相应的子空间族进行识别。实验数据表明基于模糊度PCA子空间进行的重构误差比基于传统PCA子空间进行的重构误差小,因此其模式描述能力强,从而获得较高的识别率。与其他算法的对比实验进一步表明该算法的有效性。     

基于三元空间融合的模糊人脸图像特征相似度识别

提出一种基于三元空间融合的模糊人脸图像特征相似度识别方法.通过建立模糊人脸图像特征相似度投影矩阵,将模糊人脸图像映射到同一个特征表示空间,得到维数一致的特征向量;针对10种LIH特征相似度进行分析,确定模糊人脸图像特征相似度信息能量百分比;使用三元空间融合技术中编码的方式描述模糊人脸图像中的特征描述子,基于三元空间融合提取局部特征描述子;通过设计对称表示相似性度量方法,取得最完整的特征相似度识别结果.实验结果表明,该方法可以实现模糊人脸图像特征相似度精准识别,其特征相似度识别分辨率明显高于传统方法.