基于Curvelet的人脸识别

人脸的主要特征是曲线信息,提出了一种基于Curvelet变换的人脸识别算法。Curvelet变换在表达图像的曲线奇异性时,比小波变换和脊波变换能获得更稀疏的图像表示。在人脸识别中,用人脸的曲波系数来提取特征能更好地反映人脸的主要特征,文中使用支持向量机进行了识别。结果表明该方法比小波方法更有效。     

基于Curvelet及LPP的人脸识别算法

基于人脸图像的曲线奇异性及高维图像数据带来的计算复杂性．提出一种结合Curvelet变换与LPP的人脸识别方法。首先通过Curvelet变换对人脸图像降维,利用LPP将图像投影到最优子空间中,利用支持向量机进行分类识别,实验结果表明该算法的识别效果优于小波变换结合LPP方法、LPP方法。     

小波变换和特征加权融合的人脸识别

在人脸识别领域,提取人脸特征和降低维数是人脸识别的关键。传统的基于小波变换的人脸识别算法仅在小波分解的低频分量上提取用于分类的图像特征,造成了高频分量中部分对识别有利信息的丢失。为了更有效地提取人脸图像特征,提出一种基于小波变换和特征加权融合的人脸识别算法。首先通过小波变换对人脸图像进行降维处理,然后对4个小波子图分别运用主成分分析法(PCA)提取特征,并把这4部分特征加权融合,最后利用支持向量机(SVM)进行分类识别。在ORL人脸库上进行实验验证,识别准确率可达到97.5%,实验结果表明该算法能够有效提高人脸识别能力,与传统识别算法相比具有较高的识别准确率和识别速度。     

基于深度学习与二维离散小波分解特征相融合的adaboost人脸识别模型

为了提高人脸识别的效率,本文提出了一种将小波分析、深度学习和adaboost分类器相结合的人脸识别方法。传统的基于小波变换的人脸识别算法仅仅提取了小波分解的低频分量用于分类图像的特征,为了更有效地提取人脸图像特征,提出了一种将传统特征和深度特征相融合的人脸识别算法。首先,通过二维离散小波变换函数对人脸图像进行二维离散小波变换,提取出人脸图像的低频部分作为特征值,接着通过深度残差网络提取人脸深度特征,最后将融合后的特征应用adaboost分类器进行分类识别。通过在ORL人脸库实验证明,融合后的方法能有效地提高分类识别率。     

基于局部小波变换与DCT的人脸识别算法

提出了一种基于局部小波变换和离散余弦变换(DiscreteCosineTransform,DCT)相结合的人脸识别方法,该算法首先利用小波变换对人脸图像做适当层次的小波分解,然后通过离散余弦变换对低频分量作进一步的特征提取和压缩,得到人脸识别特征,最后利用欧氏距离和最近邻分类器进行识别。基于ORL人脸数据库的实验结果表明了该算法的有效性。     

基于Curvelet变换的图像压缩感知重构

压缩感知主要采用离散余弦变换(DCT)和正交小波进行图像的稀疏表示,但是DCT时频分析性能不佳,小波方向选择性差,不能很好地表示图像边缘的信息。为此,利用Curvelet变换具有的多尺度、各向奇异性、更高稀疏表示性能等特性,提出基于Curvelet变换的图像压缩感知重构算法,采用Curvelet对图像进行稀疏表示和小波域阈值处理,以此解决信号重构噪声问题。实验结果证明,与传统小波变换和Contourlet变换相比,该算法在Lena图像上峰值信噪比平均提高了1.86 dB和1.15 dB。将Curvelet变换应用于压缩感知,能使图像边缘和平滑部分得到最优的表示,图像细节部分重构效果得到大幅提升,有效提高图像整体重构质量。     

基于稀疏表示与小波特征的人脸识别分层框架

基于稀疏表示的人脸识别研究,非线性特征的选择研究较少。提出分层使用人脸图像的小波特征,进行稀疏表示人脸识别框架。框架首先对样本人脸进行小波变换,构造小波低频和小波高频过完备人脸字典;识别阶段首先使用人脸图像的小波低频特征进行稀疏表示,计算类别模糊稀疏,然后根据模糊系数输出类别标签或进行高频特征的稀疏表示与识别。实验结果表明,基于小波特征和稀疏表示的人脸识别分层框架提高了识别的准确率,且对遮挡很鲁棒。     

基于主动表观模型的稀疏聚类人脸识别算法

在复杂的非人脸成分干扰以及训练样本过大、训练样本之间相似度较高的条件下,原始稀疏表示分类(SRC)算法识别准确率较低。针对上述问题,提出一种基于主动表观模型的稀疏聚类(CS-AAM)人脸识别算法。首先,利用主动表观模型快速、准确地对人脸特征点进行定位,获取主要人脸信息;然后,对训练样本进行K-means聚类,将相似程度高的图像分为一类,计算聚类中心,将该中心作为原子构造过完备字典并进行稀疏分解;最后,计算稀疏系数和重构残差对人脸图像进行分类、识别。将该算法与最近邻(NN)、支持向量机(SVM)、稀疏表示分类(SRC)、协同表示分类(CRC)人脸识别算法在ORL和Extended Yale B人脸数据库上对不同样本数及不同维数的人脸图像分别进行识别率测试,在相同样本数或相同维数情况下CS-AAM算法识别率均高于其他算法。在ORL人脸库中选取样本数为210时,相同维数条件下CS-AAM算法识别率为95.2%;在Extended Yale B人脸库上选取样本数为600时,CS-AAM算法识别率为96.8%。实验结果表明,该算法能够有效地提高人脸图像的识别准确率。     

基于Curvelet的边缘纹理特征提取及表情识别

针对小波变换在提取图像边缘特征上的局限性,提出一种使用Curvelet变换进行边缘纹理特征提取的表情识别方法。Curvelet变换在表达图像的边缘曲线上的奇异性时比小波变换更能得到稀疏的图像表示。在表情识别中,对表情图像使用Curvelet变换得到Curvelet系数作为边缘纹理特征能更好地反映表情的变化,使用K最邻近结点算法进行了识别。结果表明在表情识别中该方法比小波变换更有效。     

基于Gabor小波变换多特征向量的人脸识别鲁棒性研究

传统的Gabor小波变换人脸识别技术在曲线奇异性的表达上存在着不足,难以识别包含表情的人脸信息,针对该问题,提出了结合Gabor小波变换和多特征向量的人脸识别算法。算法首先利用Gabor小波变换的频率及方向选择性来提取出人脸的多尺度、多方向上的Gabor特征,并组成联合稀疏模型,通过计算可以得到各个方向和尺度上Gabor特征的共同特征和表情特征,利用这两个特征向量可以精确重构测试图像的特征向量。仿真实验结果表明,所提出的方法能够有效提高带表情人脸图像的正确匹配率,改善识别效果。