融合CDI和LBP的人脸特征提取与识别算法

针对光照、姿态和表情对人脸识别率造成严重影响的问题,提出了结合笛卡儿微分不变量(CDI,cartesian differential invariant)和LBP(local binary patterns)的人脸特征抽取与识别算法。首先,利用高斯微分算子抽取人脸图像的微分结构,组合这些微分结构得到一个不可约简的笛卡儿CDI集。其次,对CDI集中每个分量分别计算其LBP特征,并将所有分量的LBP特征连接起来以得到人脸图像的特征。最后,运用所抽取出的人脸局部描述特征和支持向量机(SVM)分类器完成人脸图像分类与识别。试验分析表明,基于CDI的LBP特征对人脸位置、姿态、光照和表情的变化具有较高的不变性。该算法在ORL和Yale人脸库中分别取得了98.5%和98.89%的识别率。     

基于鲁棒稀疏表示的人脸识别算法

提出了一种基于LBP算子和鲁棒稀疏表示的人脸识别方法。首先,提取训练样本和测试样本的LBP特征。其次,在原有稀疏表示分类器(SRC)的基础上添加一个权值矩阵W来解决l1正则化最小二乘问题。最后,利用鲁棒稀疏表示分类器(RSRC)分类测试人脸图像所属类别。在ATT人脸库上进行实验的结果表明,此方法是优于其他经典算法的。     

基于复杂背景下人脸图像识别相关算法的应用

针对人脸图像系统介绍了基于复杂背景下人脸图像识别算法的应用,针对人脸识别问题,研究信息融合在人脸识别方法中的应用.本研究工作通过改进的LBP模式进行人脸识别,把彩色图像与人体生理特征结合到一起进行分析,给出了改进LBP算法公式,通过LBP算法公式计算出权重值,达到了提高人脸识别鲁棒性的效果.     

复杂光照下的视频人脸检测与识别的研究

为了解决复杂光照下的视频人脸检测与识别率受影响的问题,提出了一种光照不变的人脸检测与识别方法.该方法基于Retinex理论,提取光照不变分量,然后用于训练AdaBoost分类器;对输入的视频序列也进行相同的光照预处理,然后用训练的AdaBoost分类器进行人脸检测;把检测到的光照不变人脸图像采用分块加权LBP进行特征提取,采用欧氏距离与最近邻分类器进行分类.实验结果表明:该方法能有效提高视频人脸检测率与人脸识别率,而且对于人脸检测与识别只需要一次光照处理,具有更高的效率.     

基于方向直方图和神经网络的手势识别

本文提出一种用于手势识别的新方法,它将图像的方向直方图矢量(OHV)与神经网络相结合.其特点在于选用图像的方向直方图矢量作为手势的特征矢量,该特征矢量对于光线和手的平移变化具有较强的鲁棒性,这正是手势识别所要解决的关键问题.在训练阶段,首先需要建立手势样本的特征矢量库;在识别阶段,本文选用三层BP网络作为分类器,获得了90%以上的识别率.本文还对手势进行一定角度的旋转后的识别进行了讨论,识别结果达到预期要求.     

基于直方图修正的图像增强算法

针对传统直方图均衡算法的不足,提出了一种直方图修正方法,抑制直方图中较大的计数值;添加与邻域存在一定灰度差值的条件计数值;引入均匀分布计数.将修正的直方图用于灰度和基于YCbCr颜色空间的彩色图像的均衡增强,实验结果表明,本算法在有效地增强了图像视觉效果的同时保持了图像的细节和色彩,能够获得满意的增强效果.     

基于掌纹、人脸关联特征的身份识别算法

首先对掌纹、人脸图像进行融合;接着利用小波变换增强融合后图像;然后利用一种新的子空间分析方法--对角离散余弦变换和二维主元判别分析(Diagonal,Discrete Cosine Traasform and Two-Dimensional Principle Component Analysis,Dia-DCT+2DPCA)相结合的算法进行特征提取;最后运用最小距离分类器进行识别.实验结果表明,本文算法有效地提高了身份识别的正确识别率.     

面向识别的人脸去光照预处理算法

目前,光照变化是人脸识别预处理面临的困难之一。文中对经典的去光照预处理算法包括图像增强方法、提取光照不变性、Retinex算法、对数变换等算法及其改进后的算法进行了分析和总结。最后提出了对去光照的研究方向。     

基于仿射梯度方向直方图特征的目标识别算法

针对基于传统梯度方向直方图特征的目标识别算法(HOG+SVM)在目标发生仿射变化时识别效果较差的问题,该文提出一种基于仿射梯度方向直方图特征的目标识别算法(AHOG+SVM).通过提取多尺度金字塔梯度图像的 HOG 特征,提高了算法的尺度不变性;通过将平面 HOG 栅格拓展至3维 HOG 栅格,并根据目标的世界坐标系与图像坐标系的映射关系将3维 HOG 栅格映射为2维 HOG 仿射栅格,最后对仿射栅格内的 HOG 特征进行仿射逆变换,以达到增强算法旋转不变性与错切不变性的目的.多组实验结果表明,该文提出的算法能够解决在目标识别过程中由尺度变化、旋转变化和错切变化(3D 视角变化)所造成的识别率较低的问题,性能优于 HOG+SVM算法.     

基于PCA与稀疏表示的人脸登录研究

基于稀疏表示的人脸识别算法有很好的识别效果,然而传统SRC也存在计算量大,在小样本条件下识别率低的问题。考虑到人脸登录可以具有交互性,文章提出了基于SRC的图像推荐方法,从而提高SRC对重构信息的利用。同时利用PCA与SRC的融合,降低原始字典的维数并结合登录推荐改进分类器,加快识别速度,提高系统识别率。在FERET、ORL人脸库上的实验结果表明该方法的有效性。     

基于方向直方图矢量的手势识别

本文介绍了一种用于手势识别的新方法——图像的局部方向直方图矢量（OHV），利用图像的OHV作为手势的特征向量来进行手势的分类和识别。该方法时于光线和手势平移变化不敏感，具有较强的鲁棒性。在进行特征矢量匹配时，本文使用欧氏距离作为矢量闻匹配程度的度量算法。实验结果表明谊方法具有很高的识别率，并且简单，快速，可以用于实时的手势识别系统中。     

基于人脸和车牌识别的企业门禁考勤系统设计

为解决企业传统考勤管理中存在的管理不规范、数据统计复杂等问题,文中采用了人脸和车牌识别技术,设计了一款实用的门禁考勤系统,实现了对员工考勤、绩效考核等多维数据统计。研究表明,该系统具有智能化、数据实时同步、准确率高的特点,为企业考勤管理提供了一定的参考价值。     

基于相关度量的高椒盐噪声软阈值直方图滤波算法

利用图像邻域相关和直方图对椒盐噪声的鲁棒性,提出了一种针对高椒盐噪声图像的软阈值直方图加权滤波算法.对邻域灰度相关进行了量化分析,定义了灰度相关函数作为信号邻域相关性的度量,并将该系数作为直方图加权滤波算法的软阈值,根据像素被判定为噪声或有效信号的概率,自行调整滤波强度,减少图像滤波处理中的细节损失.仿真结果表明,对于高椒盐噪声图像,本算法在椒盐噪声滤除方面有良好的表现.     

基于LBP算子与EMD的人脸识别算法

提出了基于LBP算子与EMD的人脸识别算法．该方法先通过图像预处理,把光照变化控制在一定范围内,然后提取图像的局部LBP特征,获得图像的LBP直方图．EMD可以准确地计算直方图的距离,因此本文采用EMD方法对LBP直方图进行计算,完成对图像相似性的度量．在GTAV人脸库上的实验结果表明,本文算法对光照变化和噪声更加鲁棒,EMD测度方法比X2测度方法具有更高的识别率．     

基于稀疏表示的人脸姿态估计研究

针对人脸光照、遮挡、身份、表情等因素变化的人脸姿态估计难题,结合稀疏表示分类(SRC)方法的优秀识别性能,对SRC理论进行了深入分析,并将其应用于人脸姿态分类.为了解决姿态估计中人脸光照、噪声和遮挡变化问题,将人脸姿态离散化为不同的子空间,每个子空间对应一个类别,据此,提出基于字典学习与稀疏约束的人脸姿态识别方法.通过在公开的XJTU和PIE人脸库上实验表明:所研究的方法对人脸光照、噪声和遮挡变化具有鲁棒性.     

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SVM和HOG的人脸检测算法

本文提出了一种基于支持向量机和方向梯度直方图的正面人脸检测方法。支持向量机通过学习方向梯度直方图特征来选取支持向量,然后根据这些支持向量构建最优分类面。实验使用的训练样本和测试样本从CMU的PIE多姿态和多光照人脸数据库中选取,样本大小被标准化为20＆#215;20像素。检测系统选用的分类器是支持向量机,其核函数是线性的。选用的特征是Navneet Dalal和Bill Triggs在行人检测问题上提出的方向梯度直方图。训练好的分类器在测试集合上的检出率为92%。在CMU＋MIT正面人脸测试集合上也取得了较好的结果。实验结果表明,本文提出的方法在人脸检测问题上是比较有效的。     

基于边缘梯度方向直方图的静态手语识别

文中采用边缘梯度方向直方图作为手势的特征矢量进行手语识别,建立归一化的边缘梯度直方图,使用欧氏距离模板匹配法进行手势的特征匹配,手势特征矢量之间的识别速度较快.实验表明:该方法对图像亮度、缩放、平移具有不变性,该方法计算简单、快速,可以用于手语识别系统.