基于Gabor小波与Memetic算法的人脸识别方法

提出一种基于Gabor小波与Memetic算法的人脸识别方法MA-Gabor(Memetic Algorthm-Gbor).算法使用一组特定的Gabor小波滤波器对人脸图像重要区域进行针对性的特征提取运算,可在较短处理时间内获得更具区分能力的识别数据.为提升识别性能,MA-Gabor引入Memetic算法用于Gaor小波滤波器组的优化设计.实验结果表明,Memetic算法可获得比传统优化方法更佳的设计效果.通过将优化设计的Gabor小波滤波器组用于人脸图像的特征提取,MA-Gabor算法可取得比现有人脸识别方法更高的识别率.     

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 Gabor小波变换的 ICA 人脸识别算法研究

为了提高较少训练样本下的人脸识别率,提出了一种改进的人脸识别算法。基于Gabor小波可以良好地表征人脸局部纹理特征这一优点,利用幅值和相位信息相结合来描述图像,通过ICA方法提取独立分量,采用最近邻分类器对该特征进行分类,在ORL人脸数据库上进行了大量实验。结果表明该算法具有很高的识别率,尤其是在训练样本数量较少的情况下,识别率仍保持在90％以上。     

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小波变换复频域响应的人脸识别研究

介绍了Gabor小波变换的基本原理,利用幅值和相位信息,结合描述局部特征的提取方法,使高维数据能被有效处理,最后通过合适的判别标准进行识别比对,在ORL,Feret等人脸库上得到较好的识别率.     

基于加权小波分析和神经网络的人脸识别

基于加权小波分析和神经网络提出一种新的准正面人脸识别算法.二维的小波分解具有对表情变化不敏感的特点,可很好地压缩和表征人脸图像的特征,再加上变换后高频的人脸特征,能很好地表达人脸特征;径向基网络作为分类器有很好的推广性能,有利于大容量样本的分类.在对人脸库ORL和YEL的识别实验中,与传统算法相比有很高的识别速度和识别率.     

基于简化Gabor小波的人脸识别算法研究

由于Gabor函数的生物特征,所以Gabor小波经常被用来进行纹理特征提取应用于人脸识别。然而由于在提取Gabor小波特征时运算复杂度高和所需运行时间长,使其不具备应用到实时的条件下,从而限制了Gabor小波在工程上的应用。本文提出了一种简化Gabor小波人脸识别算法,降低了运算复杂度,提高了特征提取的实时性,而且能取得与连续Gabor小波人脸识别算法相同的效果,并且与经典的PCA、LDA、LBP等经典算法相比取得了更好的识别率。     

基于Gabor和核监督局部保持投影的单样本人脸识别算法

针对目前主流人脸识别算法,在单样本条件下,当性能严重下降根本无法工作时,提出了一种结合Gabor和核监督局部保持投影的单样本人脸识别算法.选取数据库中中性表情的近正面人脸图像作为训练样本,通过几何变换产生15幅虚拟样本,对每幅样本图像提取Gabor特征,采用核监督局部保持投影方法进行特征提取,欧氏距离最近邻分类器进行分类.根据ORL数据库、Yale数据库和FERET数据库上的实验结果表明,核监督局部保持投影(GKSLPP)算法具有较好的识别效果.     

基于Gabor小波和LDA的人脸识别算法研究

为了克服光照、表情变化等因素对人脸识别的影响,提出了一种基于Gabor小波和LDA的人脸识别方法,该方法充分利用了Gabor小波的空间局部性和万向选择性,先提取原始人脸图像的Gabor特征,然后对其作LDA变换得到最佳分类特征.依据ORL和YALE人脸库进行实验,实验结果表明,该识别方法对各种变化具有一定稳健性,最高识...     

基于隐式Gabor和KLPP算法的人脸识别

文中提出了新的人脸识别方法:将Ashraf提出的方法 (后文称之为隐式Gabor滤波)与核局部保持投影(KLPP)算法结合,并且在ORL人脸数据集上进行了实验,结果表示提出的方法 (隐式Gabor+KLPP)相比较传统的方法 (Gabor+KLPP和KLPP)识别率依然保持在很高的水平,同时识别时间大大缩短,也就是说提出的方法能够有效地降低内存复杂度,减小时间消耗。     

基于Gabor小波和神经网的人脸检测

论文提出了一种基于Gabor滤波特征和的正面人脸检测方法。算法首先利用了Gabor滤波器的良好的空间位置与方向的选择特性,采用了四种方向的Gabor滤波器提取人脸样本图像特征并送入神经网路进行训练。实验结果证明该方法行是十分有效的。     

一种基于Gabor小波及互协方差降维运算的人脸识别方法

针对传统的人脸识别方法对人脸图像的曝光量、表情比较敏感,并且具有较大类内离散度的缺点,该文提出一种基于Gabor小波以及加权互协方差运算的人脸识别算法。该算法首先对人脸图像提取Gabor特征,然后使用加权的互协方差矩阵对经过处理的特征图像进行降维及特征提取;最后使用最近邻分类器进行分类。在ORL数据库和AR数据库上的实验表明,该方法的降维和识别性能优于传统2DPCA及其改进算法,能兼顾维度简约性和准确性,有效地提高了识别性能。     

改进的基于Gabor小波和二维平均邻域边缘的人脸识别方法

主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)是人脸识别的特征提取中最为经典和广泛使用的方法,鉴于PCA和ANMM各自的优点,本文提出了称为Gabor-2DIANMM的方法,引入二维处理方法,使用从训练图像中提的Gabor特征对子空间进行训练,同时通过实验数据选取了ANMM中异类相近数据集的最佳取值范围.实验表明,这种方...     

Gabor小波和LPP相结合的人脸识别方法研究

提出将Gabor小波变换和LPP算法相结合进行人脸识别.算法首先利用了Gabor滤波器良好的空间位置与方向的选择特性,获取图像全局信息的特征描述;然后利用LPP算法对其降维,很好地保留了图像的局部信息.通过ORL和YALE人脸库上的实验,表明该算法能够有效地提取与表情、姿态变化等有关的特征,并能有效地屏蔽光照变化及个人特征差异的影响,最高识别率可达到99.11％.     

基于环形Gabor小波与CS-LBP算法在人脸识别中的应用

多尺度多方向的Gabor变换能提取人脸在空域和频域的局部信息,表达并刻画出人脸的大量特征,但在特征描述上会产生大量冗余,环形对称Gabor变换同样具有小波的共性并且能降低冗余量,在方向上具有严格的不变性。中心对称局部二值模式(CS-LBP)能提取出人脸中细节的纹理特征,把上述两种算法相结合,利用设定Gabor能量来获取最适合的滤波窗口,并对人脸特征进行提取和识别,最后用实验结果验证了环形Gabor和CS-LBP算法在人脸识别中具有很好的应用。     

基于二维Gabor小波的人脸识别算法

该文提出了一种基于二维Gabor小波的人脸识别算法。该算法先对人脸图像进行多分辨率的Gabor小波变换,然后在图像上放置一组网格结点,每个结点用该结点处的多尺度Gabor幅度特征描述,采用主元分析法对每个结点进行去相关、降维,最后形成特征结。把每个特征结作为观测向量,对隐马尔可夫模型进行训练,并把优化的模型参数用于人脸识别。实验结果表明,该方法识别率高,复杂度较低。