用于人脸识别系统的一种新PCA算法

在人脸识别系统设计中引入了一种新的基于加权主分量分析的人脸算法,该算法利用加权主分量分析的原理,将特征加权和主分量分析相结合,构造了一个新的3个中心的高斯分布函数作为加权函数对人脸各维特征进行加权,从而利用主分量分析的方法进行人脸识别.实验证明,该方法与已有的WPCA算法相比,具有更高的识别率.     

基于PCA算法和小波包变换的人脸识别技术

在人脸识别领域,如何提取人脸特征和降低特征维数是关键.提出了一种基于小波包变换和主元分析相结合的人脸识别方法.小波包具有能够保留图像的主体信息又保留不同方向细节信息的优点.算法首先利用小波包变换,把人脸图像分解成不同尺度的低频和高频部分,提取最优基,再采用PCA方法进行人脸的识别.在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高识别率.     

基于DWT,2DPCA和KPCA的人脸识别

利用离散小波变换对人脸图像进行压缩,提取人脸的低频分量,有效去除人脸图像高频分量的影响;再利用二维主元分析对小波变换后的人脸低频分量实行提取特征;然后使用核主元分析再次提取特征;最后用最小距离分类器完成人脸识别.基于ORL人脸数据库的实验结果表明,该算法能提高人脸识别率,有效减少计算量和降低计算复杂度.     

基于Gabor小波与RBF神经网络的人脸识别新方法

在人脸识别中,高维、小样本是一个问题.对此,提出了一种基于Gabor小波与径向基函数(RBF)神经网络的人脸识别方法.首先对人脸进行Gabor滤波,选取有效的Gabor组合.进行小波分解,获取低频图像,构造特征矢量,采用主分量分析降低特征维数.接着,提出了一种聚类方法用于确定RBF神经网络的结构和初值,采用混合学习法训练RBF神经网络.用ORL人脸库进行试验,结果表明本文提出的方法具有优秀的学习效率和识别效果.     

基于Gabor小波变换和PCA的人脸识别方法

基于Gabor小波在图像表征方面的优越性,阐述了将Gabor小波和主分量分析(PCA)相结合用于人脸识别的方案。对人脸图像进行Gabor小波变换,通过PCA(主分量分析)降维后,计算特征点之间的距离,最后进行人脸识别。     

基于广义主分量分析的人脸识别

结合视频监控应用的特点,实现了两种直接基于图像矩阵的广义主分量分析方法.ORL人脸库上的试验结果表明,该方法不仅在识别性能上优于Eigenfaces和Fisherfaces方法,其突出优点是大大加快了特征抽取的速度,满足了视频监控系统中人脸识别实时性的需求.     

基于四元数主成分分析的人脸识别算法

本文把四元数矩阵运算引入主成分分析,提出了一种应用于彩色图像的四元数主成分分析人脸识别算法。该算法首先用四元数矩阵模型表示彩色人脸图像,然后求该四元数矩阵的协方差矩阵,及其特征向量,通过将彩色人脸图像投影到四元数协方差矩阵特征向量组成的特征空间,比较其与已知人脸在特征空间的位置,从而达到识别彩色人脸的目的。实验表明,采用该算法能得到比经典的特征脸法更高的识别率。     

基于分块小波变换和2DPCA的人脸特征提取与识别算法

从最优化的角度出发,提出了一种基于分块小波变换和二维主成分分析法(2DPCA)的人脸特征提取与识别算法。该方法首先对人脸图像进行分块小波变换,并对各分块的高、低频分量进行组合处理,然后对小波系数特征应用2DPCA方法进行变换并将分块特征进行融合得到人脸鉴别特征,最后在ORL人脸库上应用支持向量机(SVM)对该特征进行分类识别。试验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别性能,具有较短的识别时间和较高的识别准确率,优于传统的人脸识别方法。     

基于智能视觉的动态人脸跟踪

传统方法中对动态人脸识别采用的是单演局部主方向编码识别,通过分块子模式的加权融合进行人脸特征提取,因为人脸表情和姿态变化会导致识别结果出现误差。在智能视觉模式下,提出一种基于信息熵子模式主成分分析的动态人脸跟踪识别方法。基于特征状态空间重构方法,将人脸图像分成大小相等的子模块,对子模块进行信息熵特征提取,采用主成分分析方法进行人脸特征分类。仿真结果表明,采用该算法进行动态人脸跟踪识别,能有效实现人脸表情动态跟踪,人脸识别性能较好、精度较高,性能优于传统算法。     

2DPCA-ICA算法在人脸识别中的应用

传统独立元分析(Independent Component Analysis,ICA)用于人脸识别首先是将人脸图像矩阵转换成向量求白化矩阵,然后利用快速固定点算法求分离矩阵,获得人脸图像独立基子空间,从而实现人脸识别.二维主元分析(Two-dimensional Principle Component Analysis,2DPCA)无须将人脸图像矩阵转换成向量,直接利用二维人脸图像矩阵求协方差矩阵,其特征值与特征向量的计算得到简化.本文结合2DPCA与ICA算法的特点,提出2DPCA-ICA人脸识别算法.该方法通过2DPCA算法计算白化矩阵;接着利用ICA算法获得人脸图像的独立元;然后构造独立基子空间;最后依据测试样本在独立基子空间上的投影特征实现人脸识别.基于ORL与Yale人脸数据库的实验结果表明,2DPCA-ICA算法正确识别率与识别效率均高于PCA-ICA算法与2DPCA算法,是一种有效的人脸识别方法.     

基于隶属度的人脸图像特征抽取和识别

本文首先从代数理论和模糊数学导出一种新概念，矢量隶属函数，由此构造图像的隶属函数，并证明它具有一些不变性，提出一种基于隶属函数的图像特征抽取和识别方法，并应用于人脸图像识别问题。实验结果表明，隶属函数具有良好的识别分离能力。     

图像的模糊识别方法研究与实现

分类器设计的好坏对于图像识别效果有着重要影响.本文基于黄等所提出的识别方法,定义了一类更广泛的隶属函数,并借助于投影算子理论、子空间理论,对所提隶属函数的性质进行了深入的理论分析,证明了所提隶属函数所具有的若干良好特性,证实了所设计的分类器是二次非线性分类器.最后,设计了从特征抽取到识别的整个流程,并应用于人脸识别.实验结果表明,此方法具有良好的识别性能.     

Face recognition using position-dictionaries and region covariance feature

In this paper, a new sparsity formulation called position-dictionary based sparse representation is developed for frontal face recognition. Different from the sparse representation based classification (SRC) method and the Gabor-feature based SRC (GSRC) method which both employ a global dictionary to decompose image patches, the proposed method constructs a position-dictionary for each location using training patches in the corresponding location since they resemble each other and are more likely to favor the same atoms. Sparse coefficients of each position-patch can be obtained by solving an \(l_{1}\) -norm minimization problem. For each face image, sparse coefficients of position-patches are pooled to construct a discriminative upper level feature to represent face image. PCA is used to perform dimension reduction. Each testing sample is represented as a sparse linear combination of all training samples, and recognition is accomplished by evaluating which class of training samples leads to the minimum reconstruction error. We compared the proposed method with SRC and GSRC method on three benchmark face databases. Experimental results show that the proposed method achieves higher recognition rates and is robust to a certain degree of occlusions.     

基于神经网络的有遮挡图像分割方法

人脸作为人类最主要形象特征,具有许多特征的唯一性,而人脸识别的关键在于进行的人脸分割计算。传统的人脸分割算法在有遮挡情况下无法完整的提取人脸信息,导致信息缺失,使得图像检测无法进行。文中算法采用基于神经网络与自适应技术的人脸图像分割计算,对于有遮挡部分的人脸也可进行较好的分割计算,通过多种图片进行实验仿真计算后,有遮挡的图片都可得到有效的分割,实现了对人脸分割85%的分割完成率,远高于传统人脸图像分割算法的78%的分割完成率。因此本算法,在图像识别领域具有对较好的推广意义。     

Fishface算法研究及应用

针对人脸识别在学生刷卡系统中的应用要求,选用Fishface方法进行图像处理。处理过程:设有训练样本S,通过S找到一个可以降低识别复杂性和降低噪音的变换,把得到的标有名字的人脸图像经过这种变换后存储到数据库中。识别一个人脸图像时,将图像进行相同的变换处理,用得到的结果与数据库中的各个人脸样本比较,求出欧氏距离或者马氏距离,与最小距离相对应的那个人的名字就是输出结果。并将算法移植到嵌入式ARM系统中,实现学生人脸的动态采集和识别,对30个人脸样本测试后,识别率达到87.502%。     

人脸自动识别方法综述

 人脸自动识别是模式识别、图像处理等学科的一大研究热点,近几年来关于人脸识别的研究取得了很大进展.本文重点对近三、四年来人脸识别的研究进行综述并对各种方法加以评论.     

模糊二维线性鉴别分析算法

在二维线性鉴别分析的基础上,引入了模糊数学的思想,给出了模糊二维线性鉴别分析方法。模糊二维线性鉴别分析通过隶属度函数将样本归入所有的类别之中,根据隶属度重新定义了类间散布矩阵和类内散布矩阵,进而将样本的原始分布信息通过相应的隶属度函数完全融入到最后提取的特征中。通过在ORL和耶鲁人脸库上进行的实验,结果证明了基于模糊二维线性鉴别分析方法的优越性。     

镜像图与粗细层次结合的稀疏人脸识别方法研究

人脸在实际环境中,伴随着各种不可预知的情况,会呈现出复杂多变的特性.为了提高人脸识别率及更好的显示人脸特征,本文提出一种镜像图与粗细层次结合的稀疏识别新方法.该方法首先利用人脸的镜面性生成新的人脸图像,将原来的人脸训练样本和新生成的镜像图样本结合起来,使用粗细层次结合的分类方法来进行识别.新方法一方面增加了训练样本的数目,克服由于光照和姿态等外部因素带来的影响,另一方面选取合适的训练样本,丢掉不合适样本对于人脸识别所造成的不利影响.实验结果表明,新方法在人脸识别率上有了明显的提高.     

单对象人脸识别技术研究

针对单对象人脸识别的特点,提出了一种基于DWT-DCT平均脸和自适应阈值的单对象人脸识别算法,该算法首先利用肤色模型和人脸几何特征检测、定位、归一化内脸,然后对人脸进行DWT变换和DCT变换提取人脸特征,并计算DWT-DCT平均脸,最后利用自适应阈值进行人脸识别。实验证明,该方法具有识别有效性和认证可靠性。     

一种基于倒谱的人脸图像清晰度评价方法

针对人脸图像清晰度,给出了一种基于倒谱的定量评价方法。实验结果表明,与传统方法相比,所提出的清晰度评价方法能更加准确地评价出人脸图像的质量;采用该方法对人脸识别样本进行筛选,能有效地提高自动人脸识别的识别率,且对整体识别时间影响很小,因而更适合用作自动人脸识别中的图像质量评价。