基于小波分析和几何特征的人脸识别方法研究

在主成分分析法(PCA)和独立成分分析法(ICA)等理论基础上,提出一种结合人脸几何特征和独立Gabor小波特征分析的人脸识别方法.在对人脸图像进行二维小波分解的基础上,从人脸图像的下采样Gabor小波图像中得到一个Gabor小波特征向量并利用PCA法降维,在ICA法的基础上得到独立Gabor小波特征,并结合人脸面部器官的位置和轮廓及器官距离等所构成的几何特征进行人脸识别.     

基于Gabor小波和二维主元分析的人脸识别

论文提出了一种基于Gabor小波和二维主元分析(2DPCA)的人脸识别方法。该方法首先对人脸图像进行Gabor小波变换,将小波变换的系数作为人脸图像的特征向量;然后,用2DPCA对所得的人脸图像特征进行降维,并采用最近邻法进行分类;最后,利用AT&T人脸库,对基于Gabor小波和二维主元分析(2DPCA)的人脸识别方法和基于Gabor小波和PCA的人脸识别方法进行了仿真比较实验。仿真实验表明,基于Gabor小波和2DPCA的人脸识别方法具有较好的识别性能。     

基于Gabor小波与LBP直方图序列的人脸年龄估计

提出了一种基于Gabor小波和局域二值模式(Local binary pattern,LBP)直方图序列的人脸年龄估计方法。首先对人脸图像提取多方向与多尺度的Gabor幅值域图谱(Gabor magnitude maps,GMMs);然后采用基于局部特征的LBP算子对GMMs编码,并对之分块,由各子块的直方图序列来描述人脸;为进一步降低人脸特征维数,再对人脸直方图序列特征应用主成分分析(PCA);最后使用支持向量机回归(SVR)的LOPO策略对人脸年龄库进行训练和测试。实验结果表明,该方法可以较为快速有效地对人脸图像进行年龄估计。     

基于Gabor小波变换与分块PCA的人脸识别

由于Gabor小波描述的人脸特征维数太高,直接将Gabor小波提取的特征进行识别时出现计算量大、实时性差的问题,提出了基于Gabor小波变换与分块主分量分析的人脸识别新算法。首先对人脸图像进行Gabor小波变换得到人脸图像特征,然后用分块主分量分析方法对其进行降维、提取特征向量,最后用最近邻分类器分类识别。在ORL和NUST603人脸库上进行实验,结果表明,该方法的识别率优于传统PCA、分块PCA、Gabor小波变换与PCA结合的方法。     

基于Gabor小波和监督等距映射的人脸识别

提出了一种基于Gabor小波变换和监督等距映射(supervised isometric feature mapping,S-ISOMAP)的人脸识别方法.针对流形学习算法不能消除图像特征向量中高阶相关信息的缺点,引入Gabor对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率滤波,并提取其对应不同方向、不同尺度的多个Gabor幅值特征(Gabor magnitude feature,GMF),然后使用具有提取鉴别子流形的S-ISOMAP算法对GMF特征进行维数约简,最后使用最近邻分类器进行分类.该方法综合运用了Gabor特征对人脸图像的优异的表征能力、S-ISOMAP的非线性维数约简能力,使得该方法对光照和表情变化等具有良好的鲁棒性.在YaleB和PIE人脸库上的实验表明了该方法的有效性.     

融合Gabor和Gist特征的人脸识别

为了进一步增强人脸识别系统的实用性,提高人脸识别率,提出了一种新的融合Gabor小波特征和Gist特征的人脸特征提取方法。对一幅人脸图像提取其多个尺度和方向的Gabor特征图,再对这些Gabor特征图进行处理,分别提取其Gist特征,接着再把所有Gabor特征图的Gist特征级联起来作为一人脸图像的特征向量,经过PCA方法降维处理,最后输入到支持向量机里面训练识别。通过在ORL和FERET人脸库中进行实验检测,结果表明与传统的PCA-SVM方法和Gabor特征提取方法相比,给出的方法可以大幅度提高人脸识别率。     

基于Gabor小波变换的人脸表情识别

对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究.对图像进行预处理以提高后续处理的准确度,通过分析二维Gabor小波变换的优点和人脸表情特征的变化情况,利用二维Gabor小波变换提取脸部表情特征,使用弹性模板匹配算法来识别图像中的人脸表情.实验结果表明,这种方法与传统的识别方法相比,系统具有很好的鲁棒性,达到较高的识别率.     

基于Gabor小波与深度信念网络的人脸识别方法

特征提取与模式分类是人脸识别的两个关键问题。针对人脸识别中的高维和小样本问题,从人脸特征的提取与降维算法入手,提出基于受限玻尔兹曼机(RBM)的二次特征提取及降维算法模型。首先把图像均匀分成若干局部图像块并进行量化,再对图像进行Gabor小波变换,通过RBM对得到的Gabor人脸特征进行编码,学习数据更本质的特征,从而达到对高维人脸特征降维的目的;并以此为基础提出基于深度信念网络(DBN)的多通道人脸识别算法。在ORL、UMIST和FERET人脸库上对不同样本规模和不同分辨率的图像进行实验,识别结果表明,与采用线性降维和浅层网络的方法相比,所提方法取得了较好的学习效率和很好的识别效果。     

基于局部中频Gabor滤波器组的人脸识别

针对传统Gabor滤波器组在人脸识别过程中特征提取时间长、计算量大的问题,提出一种利用局部Gabor滤波器组进行人脸图像中频特征提取的方法.选择中频带的Gabor滤波器构造局部中频Gabor滤波器组;提取局部Gabor中频特征;采用线性判别分析法(linear discriminate analysis,LDA)进一步提取Fisher特征,得到图像的Gabor+ Fisher特征,利用最近邻法进行人脸图像识别.基于ORL和AR人脸库的实验结果表明,基于此局部Gabor滤波器组的人脸识别方法较传统的Gabor特征提取方法降低了40％的特征维数,加快了特征提取速度,提高了人脸识别率.     

组合局部多通道Gabor滤波器和ICA的人脸描述与识别

针对人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点,提出了一种组合局部Gabor滤波器组和ICA技术(简称LMGICA)的人脸描述方法,首先对归一化的人脸图像进行采样分块,然后对局部子块进行多方向、多分辨率Gabor小波滤波,并提取其对应不同方向、不同尺度的多个Gabor 幅值域图谱(local Gabor magnitude map,LGMM),接着由滤波图像直接构建高维特征矢量;再将这些高维特征矢量通过主成分分析进行降维;最后采用ICA技术分析和提取降维后的特征矢量中的独立成分用于识别分类。通过与经典Ga     

基于Gabor和支持向量机的人脸识别

支持向量机(SVM)在处理小样本高维数据及泛化性能强等方面的优势,以及Gabor小波可以很好地模拟哺乳动物视觉神经简单细胞的感受野轮廓降低外界因素的影响,提出了基于Gabor与SVM的人脸识别方法。通过对经Gabor变换人脸图像的独立成分分析得到一组Gabor人脸独立基,并且用遗传算法求得一组最优的Gabor独立基,不但可以降低特征维数,减少计算量,而且可以提高识别率。通过对耶鲁大学人脸图像数据库的测试,证实本文算法有效性。     

Gabor变换仿生人脸识别

针对主成分分析(PCA) 方法在特征提取和降维方面的不足,提出一种Gabor特征筛选的仿生人脸识别方法.首先提取人脸图像Gabor特征向量, 经2DPCA方法降维处理后用仿生识别方法对其进行人脸识别.在AR 人脸库上验证了该方法的有效性.实验结果显示, 该方法的分类准确性高于仿生识别方法和PCA 等方法.     

基于Gabor滤波器的快速人脸识别算法

针对传统人脸识别方法中所提取特征维数高、计算量大等缺点,提出一种新的正面人脸识别算法。新算法融合了半边人脸识别方法、Gabor滤波器、基于互信息判据的Gabor特征筛选来进行人脸识别。新算法将人脸图像分为左右两个部分,计算并比较人脸图像左右半边脸的熵,选取熵值较大的半边人脸图像进行Gabor特征提取。利用二值分类器判别单个Gabor特征的分类能力,选取分类能力较强的特征（最具判决力的特征）。再利用互信息判据对Gabor特征进行第二次筛选,以减小特征之间的冗余度。最后利用最近邻判别器来进行人脸识别。实验结果表明,新算法的识别率优于传统半边脸识别方法,识别速度也优于传统的利用Gabor滤波器进行特征提取的方法。     

结合差图像和Gabor小波的人脸表情识别

提出一种结合差图像和Gabor小波变换的人脸特征提取方法,并使用支持向量机SVM(Support Vector Machines)进行人脸表情识别。对包含情感信息的静态灰度图像进行预处理,将眼睛和嘴巴等表情子区域从人脸中切割出来,求出其差图像,然后提取差图像的Gabor特征,使用下采样降维减少特征向量的维数并进行归一化,最后使用SVM进行分类。与只从表情子区域提取Ga-bor特征的识别方法进行了比较,结果显示识别效果更好。     

基于Gabor小波和流形的人脸识别研究

本文研究基于Gabor小波变换和流形学习的人脸识别方法,首先引入Gabor小波对人脸图像提取不同方向、不同尺度的多个Gabor幅值特征（Gabor magnitude feature）,然后使用能够提取子流形的NPE算法对GMF特征进行维数约简,最后使用线性判别分析进一步提取鉴别性特征。此算法利用了Gabor特征对人脸图像的优异表征能力、流形方法和传统的判别方法。在标准人脸库上的实验结果表明,与其他降维方法相比,新算法能够获得较好的识别效果。     

基于Gabor滤波特征和支持向量机的人脸检测

人脸检测是人脸识别与图像及视频检索的一项重要任务。论文提出了一种基于Gabor滤波特征和支持向量机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用PCA方法对特征降维,然后用已降维的特征训练支持向量机分类器。最后应用SVM分类检测人脸。实验结果证明该方法行是十分有效的。     

基于Gabor特征融合和LSSVM的人脸识别算法

针对Gabor特征维数高难题,提高光照人脸的识别性能,提出一种基于Gabor特征融合和最小二支持向量机的人脸识别算法(Gabor-LSSVM)。首先采用Gabor滤波器提取人脸图像的多尺度和多方向特征,并将相同尺度不同方向的特征融合,初步降低特征维数;然后采用核主成分分析对融合特征进行选择,进一步降低特征维数;最后采用最小支持向量机建立分类器对人脸进行识别,并采用Yale B和PIE人脸库进行仿真测试。结果表明Gabor-LSSVM的人脸识别正确率和识别效率都得到了提高。     

结合优化MGFR与二维线性降维的特征提取算法

受限于人脸姿态、光照变化等因素,通过引入多通道Gaborface表征结合基于子空间的二维双向线性降维算法,提出了一种结合优化多通道Gaborface与二维线性降维的特征提取算法。首先,采用多通道Gaborface表征(MGFR)模型对样本集进行预处理,提取不同通道下的人脸Gabor特征表示并优化选取通道融合方式而组合成新特征;再引入样本间类别信息获得改进线性二维双向特征降维算法,从而对获得的人脸表示进行特征降维与提取;最终通过最近邻分类器得到分类结果。试验结果表明,通过在AR、ORL和YALE人脸库进行对比分析,改进算法对人脸姿态等变化具有较强的鲁棒性,且较其他算法表现出了较优的识别性能。     

基于Gabor特征与加权协同表示的人脸识别算法

针对基于稀疏表示分类方法的训练样本于与类别标签信息提取不足,特别是在训练样本和待测样本都受到噪声污染的情况下将会明显下降及算法复杂度较高的问题,提出以Gabor特征以及加权协同为基础的人脸识别算法;最初需要对人脸图像内所包含的各个尺度以及方向的Gabor特征完成提取,在稀疏表示中引入Gabor特征,将降维后的Gabor特征矩阵作为超完备字典,再用稀疏表示增强加权协同表示得到该字典下的的稀疏表示系数,然后利用增强系数与训练样本的标签矩阵完成对测试样本进行分类识别,从而得到Gabor特征以及加权的协同表示分类方法,在Yale人脸数据库、Extended Yale B和AR人脸数据库上以及在FERET人脸数据库对人脸姿态变化的实验表明新算法具有更好的识别率和较短的计算时间.     

基于Gabor小波与分形维的人脸情感特征提取

提出一种基于Gabor小波变换与分形维的人脸情感特征提取算法,对包含情感信息的静态灰度图像进行预处理,对表情子区域实行Gabor小波变换,提取情感特征矢量,对人脸兴趣区图像求盒维数和差分分形维数,将经过Gabor小波变换所得的特征矢量和分形维数作为所提取的特征。分析比较了不同测试者7种基本情感的识别效果,实验表明该方法能有效提取与情感变化有关的特征。