融合多通道信息的二维人脸识别

为充分提取人脸图像信息,进一步提高人脸识别效率,提出了一种融合图像多通道信息的二维人脸识别方法.该方法利用Haar小波变换将人脸图像变换到频率域,并获得图像4个频率域的信息;对每个频率域的图像,通过局部二值模式(LBP)进行统计编码,并提出基于HaarLBP直方图序列的人脸图像表征方法;提出2种直方图序列的匹配算法,并通过分析各个频域图像信息对识别的贡献率,进一步融合4通道图像信息进行人脸识别.在ORL和Yale人脸库上的实验结果证明,提出的识别方法对于人脸姿态、表情和光照变化有一定的鲁棒性.     

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。     

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.     

基于小波近似分量非参数鉴别分析人脸识别算法

根据小波变换原理,采用dbl小波基函数,对人脸图像进行3级小波分解。将3层小波近似分量进行重组,得到新的样本向量集。由于非参数鉴别分析对非高斯分布样本集具有良好的适应性,提出了基于小波近似分量和非参数鉴别分析的人脸识别算法。在样本向量集上应用非参数鉴别分析,形成类内和类间矩阵,然后利用Fisher线性鉴别进行人脸识别。实验结果表明,在ORL和CAS-PEAL-R1人脸库上使用上述算法的识别率分别为95％和97．5％。     

大型人脸库上基于局部二元模式直方图映射的快速识别

传统的基于局部二元模式(LBP)的人脸识别方法采用卡方统计度量LBP直方图间的差异,由于卡方统计度量的复杂性以及是在高维空间进行判别,此方法在大型人脸库上的识别速度低,为此提出一种LBP直方图映射(LBPHP)方法.将LBP直方图映射到保局投影(LPP)空间获取低维LBPHP特征,当判别新样本时只须比较新样本与训练样本的LBPHP特征,识别过程简单且在低维空间进行,识别速度很快.鉴于LPP强大的鉴别特性,此方法的识别率很高.在2个知名人脸库上对LBPHP方法进行实验验证,结果表明,相比于传统识别方法,LBPHP的识别速度快,尤其在大型人脸库上优势更加明显,适于在此类人脸库上的实际应用如身份认证等.     

基于LBP层次特征的表情识别算法

提出了一种基于LBP层次特征提取的表情识别算法.将图像分成许多子块,并从子块中提取面部运动单元信息来组成基于面部运动单元的表情成分特征,对人脸图像的眼睛和口部作粗定位.采用局部二值模式(LBP)的层次特征提取法,对图像进行分块操作,求出每个子块的LBP直方图,然后将基于整体特征得到的LBP直方图与基于局部特征得到的LBP直方图连接起来,作为整幅图像的LBP直方图.将层次特征提取法所提取的LBP直方图作为嵌入式隐马尔可夫模型(EHMM)的初始向量,即形成观察序列.对JAFFE人脸库中的7种基本表情进行了测试,结果表明该方法能有效提高表情识别率.     

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。     

结合对比度信息与LBP的分块人脸识别

基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)的特征提取方法忽略了图像灰度值变化的强度。针对这一问题,提出了一种结合对比度信息和LBP进行人脸识别的方法。首先采用LBP算子、VAR方差(variance,VAR)算子分别提取分块人脸灰度图像的LBP直方图序列(local binary pattern histogram sequence,LBPHS)和VAR直方图序列(variance histogram sequence,VARHS),然后将LBPHS和VARHS串联成LBP／VARHS,最后根据最近邻原则进行人脸识别。该算法能够提取有效的人脸纹理信息,而且能够大幅度地降低训练数据量,并且数据量的维数与原始图像大小无关。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验表明,该方法应用于人脸识别中,具有较高的识别率。     

基于加权小波变换和2D-PCA的人脸识别改进算法

基于小波变换的人脸识别方法通常将图像变换成低频和高频信息,传统的人脸识别算法大多数都是基于小波变换后的低频信息,没有充分利用高频信息,造成了高频信息中对识别有利信息的丢失. 本文提出了一种基于加权小波变换和2D-PCA的人脸识别改进算法. 首先基于二维离散小波(2D-DWT)对图像进行二层小波变换,将所得的低频信息和水平、垂直和对角高频信息进行加权融合. 在此基础上,采用二维主成分分析(2D-PCA)方法进行特征提取; 最后采用最近邻分类器进行分类识别. 基于ORL标准人脸数据库的实验结果表明,本文提出的方法比传统的2D-PCD识别算法和2D-DWT+2D-PCA识别算法有更好的识别效果,且人脸受光照等因素的影响表现出良好的鲁棒性.     

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。     

基于低分辨率局部二值模式的人脸识别

为提高人脸识别的准确度,提出了一种基于低分辨率局部二值模式的人脸识别方法。该方法将原始人脸图像滤波下采样处理成低分辨率图像,将其划分成若干块矩形块图像,对每一块图像进行局部二值模式计算,统计出每一块LBP图谱的直方图,再连接在一起成为这幅图片的最终特征向量。经实验表明,该算法在ORL和YALE上均取得了更好的识别效果,且对光照、表情、姿势等的变化具备鲁棒性。     

云环境中考虑隐私保护的人脸图像识别

针对目前使用计算机进行人脸识别往往效率较差,且未考虑到隐私保护等问题,提出一种新的云环境中考虑隐私保护的人脸图像识别方法.对人脸图像进行简化处理以保护主要信息,并建立人脸图像主成分分析(PCA)数学模型,采用局部二值模式(LBP)方法获取人脸图像纹理特征,采用保局投影(LPP)方法选择人脸特征,并选取最常见的分数法对选择后的特征进行稳定性度量,引入深度网络法进行人脸图像的识别.结果表明,所提出的改进方法在保证人员隐私的基础上,具有较高的识别精度与识别效率.     

基于皮肤模板和改进HMM的自动人脸识别系统

介绍一种基于隐马尔可夫模型(hidden Markov module,HMM)的人脸识别系统,该系统对人脸采用普通网络摄像头实时检测,通过皮肤模型进行背景去除,并用改进后的HMM算法进行识别. 实验结果表明,改进后的HMM算法能提高原HMM算法的准确率,采用皮肤模板对检测到的人脸进行精确定位后,进一步提高了识别算法的准确度.     

基于二维、三维信息融合的人脸识别

为解决光照、姿态等因素发生变化时二维人脸识别算法识别率骤然下降的问题,提出了基于二维、三维信息融合的人脸识别方法.与其他算法不同,该算法输入为一幅二维灰度图像,通过重建相应的三维模型提供三维信息.对于二维图像,选择局部二值模式(LBP)特征进行人脸表示.对于三维模型,定义了54个特征点,将鼻尖点与特征点之间的测地线距离作为三维特征.对2种特征识别结果采用加权融合的方式,权值的确定依据Fisher判别准则.通过CAS-PEAL-R1人脸库对提出的算法进行了测试,并与其他方法进行了比较.     

基于改进的核判别分析的人脸识别算法研究

由于目前面临光照、表情、姿态等影响,人脸识别是计算机视觉领域中的一个难题.由于人脸图像蕴含着丰富的纹理信息,充分利用纹理特征也是提高人脸识别算法的有效方法.利用图像处理中信号处理和学习两种方法的优势,提出了基于Gabor小波和KDCV相结合的图像特征提取算法.首先利用小波分析提取人脸图像的纹理特征,然后用改进的核判别分析方法对提取的纹理特征进行降维,用降维后的数据作为人脸识别的特征.通过仿真实验表明,改进的核判别分析算法可有效提高人脸识别正确率,提高算法的实际应用性.