融合多种几何特征的三维人脸识别算法

由于对光照、姿态变化的不敏感, 三维人脸识别算法已经受到人们的极大关注, 其中三维人脸特征的表示、获取以及多种表示特征的有效融合仍然是三维人脸识别的核心问题. 本文提出一种三维人脸识别方法, 该方法针对归一化的三维人脸数据, 选取人脸的曲面特征和描述人脸特征相互关系矩阵的主分量特征作为人脸表示特征, 给出了各特征的提取方法及同类特征的相似性度量, 进而提出了一种对各类特征进行加权融合的方法, 即通过分析不同特征的分类识别能力, 根据Fisher的线性判别准则, 以类内和类间特征相似度的均值差与类内和类间的散度平方和之比的大小作为该类特征权重, 在决策层为不同的特征赋予不同的权重. 最后, 基于公开发布的BJUT-3D三维人脸数据库进行了识别性能实验. 实验结果证明, 本文的特征融合方法比一般的加权策略有更好的识别性能．     

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。     

基于小波变换的加权特征脸识别算法*

针对人脸识别中难以克服的表情影响,提出了一种基于小波变换的加权特征脸识别方法.本方法先对人脸图像进行小波分解,有效地将原图像降维,然后让各个子图像并行进行特征脸识别,最后通过加权排序得到识别结果.通过在Striling人脸库中进行实验,表明利用本方法进行人脸识别大大提高了识别率同时减少了计算量.     

基于自适应特征融合的人脸识别

针对单一人脸特征在人脸识别中的局限性问题和二维主成分分析人脸特征缺少判别信息的问题,利用互补思想,提出了一种改进的二维主成分分析与二维线性鉴别分析加权融合的人脸识别算法。利用离散余弦变换对原始人脸图像进行压缩并重建,以滤除图像中人眼并不敏感的中高频部分,再利用二维主成分分析方法进行人脸特征的提取;运用二维线性鉴别分析方法提取原始人脸图像中具有鉴别性的人脸特征;最后,提出一种自适应的权值选取方法,将两种人脸特征进行加权融合以实现分类识别。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果证明了该方法的有效性。     

基于部分遮挡人脸识别算法的研究

研究人脸识别问题。针对当人脸采集的图像出现面部关键区域遮挡时,传统算法往往需要依靠面部主要关键特征进行识别,遮挡人脸的大部分特征消失,造成的误识别、漏识别问题。为解决上述问题,提出了基于遮挡人脸图片的识别方法。方法首先对遮挡人脸图像进行小波变换,然后建立特征粗糙集,根据特征加权融合算法将细节特征向量进行有效联系,进而根据联系性进行识别。实验结果表明,方法的能够对遮挡的人脸图像进行有效的识别,提高了身份识别的安全性和准确度。     

基于小波包的新LDB人脸识别方法

研究人脸特征优化识别问题,图像信息中存在不同噪声和不同人脸特征.通过特征提取识别,获得不同人脸特征.针对传统人脸识别方法的识别率受光照、旋转等约束条件影响大的缺点,为了提高识别率,提出了一种根据小波包变换和改进的LDB(Local Discriminant Basis)方法相结合的人脸识别方法.算法首先利用小波包对人脸图像进行分解,再采用改进的LDB方法获取最佳分类特征,最后利用Euclidean距离函数进行分类识别.在人脸库Feret进行实验.结果表明,新算法减少了计算复杂度,提高了识别率,为人脸识别提供了依据.     

基于MW(2D)~2 PCA的单训练样本人脸识别

传统的人脸识别方法在单训练样本条件下性能会急剧下降,因此,研究出适合于单样本情况下的识别算法是人脸识别问题面临的巨大挑战.针对两个方向的二维主成分分析((2D)~2PCA)算法进行改进,文中提出将加权和分块与(2D)~2PCA相结合的方法称为分块加权(2D)~2PCA,以便更有效地提取人脸的局部特征.同时把模糊理论引入分类决策,应用于单训练样本人脸识别问题.在ORL人脸库以及部分CAS-PEAL人脸库中的实验结果表明,文中方法能取得较好的识别效果.     

基于兴趣点的人脸识别流形算法

在人脸识别应用领域中,已有的流形算法都是直接使用像素间的内部结构进行识别,而没有考虑像素点在人脸图像中所起的作用大小。为了克服上述缺点,基于概率密度的兴趣点检测,首先对图像进行加权计算,经过加权后的图像的目标特征更加明显,不易受视角和形状变化的影响;然后使用流行算法进行识别。在标准人脸库上的实验结果表明,该方法达到了较高的识别率,能提高流形算法的识别效果。     

证件照片的一种混合人脸识别方法

在仔细分析证件照片中人脸特点的基础上，提出了一种把人脸的几何特征矢量匹配和人脸的分块加权匹配相结合的思想。该方法针对一般人脸识别方法不能有效消除人脸表情影响的特点，首先对人脸进行快速准确的眼睛定位、图像控正以及标准化处理，然后一方面抽取能够避免人脸表情影响的几何特征向量，另一方面对标准人脸进行分块加权匹配，最后进行综合识别。对JAFFE人脸库的试验结果表明，该方法识别准确率高，能够有效地消除人脸表情在识别中的影响，结果令人满意。     

基于EHMM的人脸识别算法

人脸识别是对从视频图像中检测到的人脸区域进行身份的认证．是将待识别人脸与数据库中的人脸进行匹配的过程。将EHMM应用于人脸识别,提取人脸的DCT系数特征作为观察向量,用EHMM算法进行人脸模型训练和识别,并使用OpenCV对人脸识别算法进行功能仿真验证和相关探究,达到较好的人脸识别效果。实验结果表明,正常光照下,该算法的识别率在95％以上。     

面部表情分析进展和挑战

面部表情分析是计算机通过分析人脸信息尝试理解人类情感的一种技术,目前已成为计算机视觉领域的热点话题。其挑战在于数据标注困难、多人标签一致性差、自然环境下人脸姿态大以及遮挡等。为了推动面部表情分析发展,本文概述了面部表情分析的相关任务、进展、挑战和未来趋势。首先,简述了面部表情分析的几个常见任务、基本算法框架和数据库;其次,对人脸表情识别方法进行了综述,包括传统的特征设计方法以及深度学习方法;接着,对人脸表情识别存在的问题与挑战进行总结思考;最后,讨论了未来发展趋势。通过全面综述和讨论,总结以下观点：1）针对可靠人脸表情数据库规模小的问题,从人脸识别模型进行迁移学习以及利用无标签数据进行半监督学习是两个重要策略;2）受模糊表情、低质量图像以及标注者的主观性影响,非受控自然场景的人脸表情数据的标签库存在一定的不确定性,抑制这些因素可以使得深度网络学习真正的表情特征;3）针对人脸遮挡和大姿态问题,利用局部块进行融合的策略是一个有效的策略,另一个值得考虑的策略是先在大规模人脸识别数据库中学习一个对遮挡和姿态鲁棒的模型,再进行人脸表情识别迁移学习;4）由于基于深度学习的表情识别方法受很多超参数影响,导致当前人脸表情识别方法的可比性不强,不同的表情识别方法有必要在不同的简单基线方法上进行评测。目前,虽然非受控自然环境下的表情分析得到较快发展,但是上述问题和挑战仍然有待解决。人脸表情分析是一个比较实用的任务,未来发展除了要讨论方法的精度也要关注方法的耗时以及存储消耗,也可以考虑用非受控环境下高精度的人脸运动单元检测结果进行表情类别推断。     

信息熵加权的HOG特征提取算法研究

针对人脸图像中不同部位所含的信息熵不同,对识别的影响程度不同等因素,提出了一种信息熵加权的HOG特征提取方法。该算法将待识别的人脸图像进行分块,对分块后的图像进行HOG特征提取,计算每块图像所含的信息熵作为权重系数加到各个分块中形成新的HOG特征,通过PCA算法对特征进行降维,得到信息熵加权的HOG特征。通过在ORL和YALE实验结果表明,该算法相较于其他传统识别方法具有更高的识别精度和准确度,并且对于人脸在光照、姿态表情等干扰因素下均具有良好的有效性和鲁棒性。     

基于深度神经网络的特征加权融合人脸识别方法

针对目前难以提取到适合用于分类的人脸特征以及在非限条件下进行人脸识别准确率低的问题,提出了一种基于深度神经网络的特征加权融合人脸识别方法(DLWF)。首先,应用主动形状模型(ASM)提取出人脸面部的主要特征点,并根据主要特征点对人脸不同器官区域进行采样;然后,将所得采样块分别输入到对应的深度信念网络(DBN)中进行训练,获得网络最优参数;最后,利用Softmax回归求出各个区域的相似度向量,将多区域的相似度向量加权融合得到综合相似度评分进行人脸识别。经ORL和WFL人脸库上进行实验验证,DLWF算法的识别准确率分别达到97%和88.76%,与传统算法主成分分析(PCA)、支持向量机(SVM)、DBN及FIP+线性判别式分析(LDA)相比,无论是限制条件还是非限制条件下,识别率均有提高。实验结果表明,该算法具有高效的人脸识别能力。     

2维双树复小波不确定度加权融合的人脸识别

在人脸识别中,传统小波、Gabor小波不能很好地表征人脸特征。提出2维双树复小波多频带不确定度加权融合的人脸识别算法,使用了人脸2维双树复小波多频带特征,计算多频带不确定度及其权值并结合多频带特征进行加权融合,能很好得到人脸的特征。该加权融合算法首先计算人脸2维双树复小波多个频带特征图,然后计算多个频带滤波不确定度权值,最后进行加权融合。同时使用了2维主成分分析(2DPCA)方法对特征向量进行子空间投影,应用欧氏距离作为相似测度实现分类识别。使用英国剑桥Olivetti实验室(ORL)图像库进行了测试,实验结果表明,提出的方法相对于使用2DPCA、Wavelet和Gabor小波的特征提取方法,取得了更好的识别效果。     

基于多种LBP特征集成学习的人脸识别*

单一的特征与分类器只能对限定条件下的人脸进行较好的识别,当在非限定条件下(如光照、背景等发生变化时)将出现人脸识别率较低问题,针对该问题,提出了一种基于多种局部二进制特征集成学习的人脸识别算法。首先,使用监督梯度下降法 (SDM)对人脸特征点定位,应用中心对称局部二进制(CSLBP)算子提取每个特征点邻域特征,将所有人脸特征点邻域特征合成为精细的纹理特征;同时运用分区LBP直方图算法提取人脸区域的微观空间结构特征;然后,使用K最近邻算法(KNN)和支持向量机(SVM)分别训练这两种特征,得到类别排序列表和投票决策矩阵;最后,利用加权求和的规则融合决策矩阵,构成最优集成分类器,从而得到输出类别。通过在非限制性人脸库LFW上实验结果表明,所提算法采用集成的方法明显优于单一的特征和分类器。     

基于双向二维加权主元分析的人脸表情识别

提出了一种双向二维加权主元分析方法用于人脸表情特征提取,该方法从水平和垂直两个方向对图像矩阵进行降维处理,大幅降低了所提取的特征数目;且考虑到人脸不同部位包含不同的表情信息这一特点,对各个特征赋予不同的权重系数。实验证明,与已有的二维主元分析相比较,该方法不但运算速度快,且获得了更高的识别率。     

基于张量分析的表情特征提取

表情识别的性能依赖于所提取表情特征的有效性,现有方法提取的表情基本上是人脸与表情的融合体,然而不同个体的人脸差异是表情识别的主要干扰因素。在表情识别时,理想情况是将个体相关的人脸特征和与个体无关的表情特征相分离。针对此问题,在三维空间建立人脸张量;然后用张量分析的方法将人脸特征与表情特征进行分离,使获取的表情参数与人脸无关。从而排除不同个体的人脸差异对表情识别的干扰。最后,在JAFFE表情数据库上验证了该方法的有效性。     

结合空间显著性的融合单演二元模式面部情感分类

针对图像Gabor变换计算代价和存储空间开销较高的问题, 提出一种基于单演信号分析的人脸表情描述方法。该方法首先采用单演信号分析将人脸图像分解为单演幅度、相位和方向三个图像, 并将其划分为多个矩形块子区域; 然后在三幅图像的子区域上提取相应的由空间显著性加权的单演幅度、相位和方向二元模式特征直方图; 最后将结合了空间显著性的三个加权特征进行融合增强特征的可分辨性。在JAFFE人脸表情数据库上的实验结果表明, 该方法能有效提取人脸表情特征, 提高人脸表情的识别率。与基于Gabor的特征相比, 提出的方法具有更高的准确率和较低的特征维度。     

基于Gabor特征量和核函数判决分析方法的人脸识别

研究了基于Gabor特征量和核函数判决方法的人脸识别方法,即首先利用Gabor滤波器组对输入样本进行处理,获得Gabor特征量;然后利用核函数判决方法实现人脸识别。Gabor滤波器组通过提取具有空间频率、空间位置和取向选择性的特征,较好克服了实际中由于表情和光照不同带来的变化;而核函数判决分析方法具有提取输入样本空间的非线性最佳鉴别特征的优点。实验仿真表明了该方法的有效性。