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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。 相似文献
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提出了基于独立分量分析进行特征提取和采用模糊支持向量机实现分类的人脸识别新方法。首先利用独立分量分析方法构造人脸的特征脸空间,在特征脸空间上运用模糊支持向量机进行分类识别。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,具有较高的识别率。 相似文献
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本文针对局部线性嵌入算法(locally linear embedding,LLE)中近邻点个数K的选取对结果的敏感性,提出了将改进距离的LLE算法与支持向量机分类算法相结合的人脸识别方法。通过实验,在K值相等的情况下,改进的LLE算法在人脸识别过程中的效果要比单纯的LLE算法要好。 相似文献
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二维线性鉴别分析(2DLDA)算法能有效解决线性鉴别分析(LDA)算法的“小样本”效应,支持向量机(SVM)具有结构风险最小化的特点,将两者结合起来用于人脸识别。首先,利用小波变换获取人脸图像的低频分量,忽略高频分量;然后,用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征,用“一对多”的SVM多类分类算法完成人脸识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+SVM算法应用于人脸识别的有效性。 相似文献
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基于支持向量机方法的人脸识别研究 总被引:9,自引:0,他引:9
采用 SVM方法进行人脸识别研究 ,将人脸识别这一典型的多分类问题构造成适合 SVM处理的二分类问题 ,克服了传统 SVM方法在解决多分类问题上的一些缺陷 .实验以手工与自动两种预处理方式在 FERET和 Bio ID人脸库上完成 ,并与 PCA方法进行了对比 ,结果表明本文的 SVM方法比 PCA方法有更好的概括能力和更高的正确识别率 ,使得今后建立一个基于 SVM方法的人脸自动检测和识别系统成为可能 相似文献
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ICA(Independent Component Analysis)方法使用数据的高阶统计信息抽取数据的独立分量特征.但由于人脸面部表情各异,使得这种方法并不稳定.因此提出一种基于局部人脸的ICA方法.首先对人脸进行局部分块,然后对各块进行ICA特征提出并各块合理权重,最后使用SVM(Support Vector Machine)方法对其进行分类. 相似文献
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刘学胜 《计算机与数字工程》2011,39(7):124-126,143
人脸识别是计算机视觉和图像模式识别领域的一个重要技术。主成分分析(PCA)是人脸图像特征提取的一个重要算法。而支持向量机(SVM)有适合处理小样本问题、高维数及泛化性能强等多方面的优点。文章将两者结合,先用PCA算法进行人脸图像特征提取,再用SVM进行分类识别。通过基于ORL人脸数据库的计算机仿真实验表明,该方法具有很好的可行性和实际意义。 相似文献
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2DFLD与LPP相结合的人脸和表情识别方法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种二维Fisher线性判别分析(2DFLD)与局部保持投影(LPP)相结合的人脸和表情识别方法.首先,将训练集图像用2DFLD投影,使其按身份分离.然后,用LPP进行二次投影提取出它的表情流形.最后,给出概率度量,得到待测图像属于各类身份和表情的概率,从而识别出它的人脸和表情的类别.在CMU-AMP和JAFFE人脸库上的实验表明,该方法简便有效、识别效果好. 相似文献
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人脸识别是模式识别、图像处理等学科的研究热点,有广阔的应用前景。简单介绍人脸识别的概念、过程及其技术发展和研究现状,重点对颜色模型、支持向量机的原理及在人脸识别中的应用进行概述,分析人脸识别过程中存在的困难,展望人脸识别技术今后的研究方向。 相似文献
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杨荣芳 《电脑与微电子技术》2010,(10):19-22
通常,人脸图像能够看作是嵌入到高维空间中的低维流形的点的集合。流形学习被用于很多降维方法中,局部保持投影(LPP)便是其中的一种。针对局部保持投影方法进行了研究,将局部保持投影算法融入到超分辨率方法中,并将其结合到人脸图像的复原上。介绍现有的基于LPP的人脸图像的超分辨率算法。 相似文献
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为解决生物启发模型(BIM)存在的3个问题,即高计算复杂度、有争议的视觉皮层关系建模,以及类前向反馈机制带来的盲目特征选择,提出一种基于生物启发特征(BIF)的真实环境笑脸分类方法。构建基于BIF的笑脸分类系统,提取人脸表情图像嘴部区域的金字塔梯度方向直方图特征,使用局部保持投影进行BIM特征降维,采用Adaboost算法进行BIM特征选择。实验结果验证,该系统的最佳识别率达96.5%。 相似文献
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针对局部保持投影(LPP)算法无监督且只保留局部信息的特性,提出一种2DPCA+2DLDA和改进的LPP相结合的人脸识别算法。将训练集样本用2DPCA+2DLDA算法进行投影,保留数据整体空间信息和分类信息;引入类内、类间信息对LPP算法的关系矩阵进行优化,使LPP成为有监督的非线性学习方法,采用改进的LPP(ILPP)算法对训练集图像进行二次投影,提取样本的局部流形信息,并作为人脸识别信息进行鉴别。在Yale和ORL人脸库的测试结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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支持向量机在人脸识别中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
对于人脸识别问题,基于K-L变换对人脸图像进行特征参数的提取,并采用支持向量机进行分类。由于支持向量机本身是一个两类问题的判别方法,在处理多类问题时,提出了一种基于支持向量机组的淘汰法,这种方法考虑到了各判别函数的VC置信范围的差异,同时利用判别函数间的冗余来降低识别误差。在对ORL人脸库和自建的人脸库的测试中,分别得到识别率为97.5%和90.59%的实验结果,这些结果表明,基于SVM的识别方法是有效的。 相似文献