基于部件的级联线性判别分析人脸识别

文章提出一种基于人脸部件表示的级联线性判别分析人脸识别方法。该方法将人脸图像划分为具有交叠区域的多个部件,对每个部件应用线性判别分析以寻找该部件的判别方向,然后对所有部件应用线性判别分析以寻找总体最优判别方向。以从该级联线性判别分析提取的特征作为人脸描述。在FERET人脸库上的人脸识别和人脸确认的实验结果表明,该方法优于传统的基于全局图像的Fisherface方法。     

一种基于双向2DMSD的人脸识别方法

提出一种基于双向二维最大散度差线性判别分析(Bidirectional 2DMSD)的人脸识别方法.该方法通过在水平和垂直2个方向上顺序执行2次二维最大散度差线性判别分析(2DMSD)运算,将判别特征信息压缩到图像的左上角,大大减少了图像特征的维数;选用二维最小近邻分类法进行分类,计算识别率.在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明,该方法不仅在识别率上优于最大散度差线性判别分析(MSD),而且在与2DMSD具有相同识别率的情况下,特征维数比2DMSD大大减小,降低了计算复杂度,减少了识别时间,提高了人脸识别效率.     

基于HOG多特征融合与随机森林的人脸识别

针对人脸识别在复杂环境下识别率低的问题,提出了一种基于梯度直方图(HOG)多特征融合与随机森林的人脸识别方法.该方法通过HOG特征描述子对人脸进行特征提取.首先以网格作为采样窗在整个人脸图上进行整体HOG特征的提取,并将人脸图像分成均匀子块,在包含有人脸关键部分的子块中提取局部HOG特征.然后通过二维主成分分析(2DPCA)和线性判别分析(LDA)对整体和局部特征进行降维,并进行特征层融合形成最终分类特征,最后通过随机森林分类器对其进行分类.FERET人脸库、CAS-PEAL-R1人脸库、真实场景人脸库实验表明,该方法对光照具有鲁棒性,且有较高的识别率和较短的识别时间.     

均值漂移LDA优化FSIF的三维人脸识别

针对传统的三维人脸识别算法受光照、姿态、表情及场景变化影响导致耗时过多及成本过高的问题,提出了一种基于均值漂移线性判别分析优化尺度不变特征融合(FSIF)算法。使用均值漂移线性判别分析找到五个类似于查询人脸的最佳候选类;利用尺度不变特征融合提取出候选人脸及查询人脸的融合特征描述符,并进行特征匹配得到目标人脸;根据特征描述符的匹配关键点数目完成人脸的识别。在USCD/Honda、FRGC v2及自己搜集的人脸数据集上的实验结果表明,该算法解决了降低FSIF人脸识别的计算复杂度,并在不降低识别性能的前提下大大地节约了成本,相比几种较为先进的三维人脸识别算法,该算法取得了更好的识别效果。     

用于人脸识别的正则正交化的局部判别分析

非线性结构保持能力的不足是正则正交化的线性判别分析ROLDA(Regularized Orthogonal Linear Discriminant Analysis)在人脸识别中的主要问题。提出一个用于人脸识别的正则正交化的局部Fisher判别分析ROLFDA(Regularized Orthogonal LocalFisher Discriminant Analysis)降维算法。该算法在ROLDA基础上引入局部结构保持,继承ROLDA的特性,克服了ROLDA的非线性能力的不足的问题。在YaleB和AR人脸数据集上的实验验证了该算法的有效性。     

基于PCA和LDA的人脸识别系统设计

在现代社会当中,身份认证与识别问题变得尤为重要。其中,基于人脸面部特征的识别技术因其具有的突出优点脱颖而出,得到了广泛研究与应用。考虑到当前人脸识别技术遇到的相关难点,寻求了一种主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)相结合的方法对人脸进行识别,并且基于LabVIEW/Matlab和摄像采集系统等软硬件设备,设计了人脸识别系统。该系统以人脸识别算法为基础,利用PC机为操作平台,通过将即时采集的人脸图像与所建立的人脸特征库比对,从而快速有效地查出已登记人员的身份信息。     

NMF与LDA相结合的彩色人脸识别

为了提高彩色人脸识别的性能,提出了一种非负矩阵分解与线性判别分析相结合的彩色人脸识别算法。首先采用非负矩阵分解算法对彩色人脸图像不同颜色通道的信息进行编码,计算彩色人脸图像空间的基图像;然后根据非负矩阵分解计算得到的图像分解系数,融入人脸对象的类别信息,采用线性判别分析算法计算最优的鉴别子空间;最后以彩色人脸图像的投影系数为特征,采用最近邻分类算法进行人脸识别。在CVL和CMUPIE人脸数据库上的实验结果验证了提出的彩色人脸识别算法的正确性和有效性。     

结合2DWT和Fisherfaces的人脸特征提取新方法

针对人脸表情变化对人脸识别的影响,提出一种结合小波变换(DWT)、特征脸方法(PCA)和线性判别法(LDA)的人脸特征提取新方法.首先将人脸图像通过二维小波变换(2DWT)提取其低频分量,然后将低频图像经过PCA变换映射到一个低维空间,最后在低维空间中利用LDA方法进行人脸特征的提取.通过此方法,采用ORL人脸库和Yale人脸库进行测试,我们可实现更准确的特征提取,并有效解决表情变化对人脸识别的影响问题.实验结果显示,本文方法在提高人脸识别率的同时,也提高了人脸识别速度.     

基于OLPP和信息向量机的人脸识别

结合正交局部保持投影(OLPP)和信息向量机(IVM),提出用于人脸识别的OLPP-IVM算法。应用OLPP对原始人脸图像数据进行特征提取,利用IVM在降维后的数据上实现人脸分类。与主成分分析、线性判别分析等算法的比较实验证明,用该算法进行人脸识别误差更小,性能更优越。     

一种核最大散度差判别分析人脸识别方法

提出一种有效的非线性子空间学习方法--核最大散度差判别分析(KMSD),并将其用于人脸识别.核最大散度差判别分析首先把输入空间的样本非线性映射到特征空间,然后通过核方法的技巧,采用最大散度差判别分析(MSD)方法在特征空间里求解.在Yale和ORL人脸数据库上的实验结果表明,提出的核最大散度差判别分析方法用于人脸识别具有较高的识别率.     

红外图像人脸识别方法研究进展

介绍了红外图像人脸识别应用前景和困难所在,阐述了红外图像人脸识别的特征,报告了红外图像人脸识别近年来的研究进展,综述了红外图像人脸识别的方法和技术,介绍了基于红外频谱的人脸和伪装检测方法、基于热红外成像的人脸识别方法、基于支撑向量机的红外图像人脸识别方法,基于线性辨别分析的红外图像人脸识别新方法,并进行了简单的分析和比较.最后探讨了红外图像人脸识别领域的发展与研究方向.     

基于增强Gabor特征和直接分步线性判别分析的人脸识别

Gabor特征能从不同方向和尺度有效表示人脸图片的局部特征,但是利用传统Gabor特征的方法却忽略原始人脸图片所包含的全局特征。文中把Gabor特征和原始图片信息结合起来,构成增强的Gabor特征,并结合直接分步线性判别分析算法,提出一种人脸识别方法。在Yale、ORL和Georgia Tech人脸库的仿真实验结果表明,相对于传统Gabor特征,增强Gabor特征能够有效提高人脸识别率。     

人脸的性别分类

人脸的性别分类是指根据人脸的图像判别其性别的模式识别问题．系统地研究了不同的特征提取方法和分类方法在性别分类问题上的性能，其中包括主分量分析(PCA)、Fishel线性鉴别分析(FLD)、最佳特征提取、Adaboost算法、支持向量机(SVM)．给出了在9姿态人脸库、FERET人脸库和一个网络图片人脸库上的对比实验结果．实验表明人脸中的性别信息集中存在于某个子空间中，因此，在分类前对样本进行适当的压缩降维不但不会明显降低分类器的性能，而且可以大大减少分类的时间开销．最后介绍了将性别分类器与自动人脸检测和特征提取平台集成起来的基于人脸图像的性别判别系统．     

SVD与LDA相结合的人脸特征提取方法

提出一种新的SVD与LDA相结合的人脸特征提取方法.首先选用练训样本的均值图像作为标准图像,把训练样本投影到标准图像经奇异值分解产生的基空间中,其次提取投影系数矩阵左上角信息作为初步特征,最后再采用LDA分析方法降维提取最终的特征.该方法解决了奇异值分解用于人脸识别基空间不一致的固有缺陷,同时又增加的特征的类别信息,也避免了LDA的小样本问题.在ORL与CAS-PEAL人脸库的实验结果表明了该方法的有效性,同时对光照有一定的鲁棒性.     

Feature extraction based on Laplacian bidirectional maximum margin criterion

Maximum margin criterion (MMC) based feature extraction is more efficient than linear discriminant analysis (LDA) for calculating the discriminant vectors since it does not need to calculate the inverse within-class scatter matrix. However, MMC ignores the discriminative information within the local structures of samples and the structural information embedding in the images. In this paper, we develop a novel criterion, namely Laplacian bidirectional maximum margin criterion (LBMMC), to address the issue. We formulate the image total Laplacian matrix, image within-class Laplacian matrix and image between-class Laplacian matrix using the sample similar weight that is widely used in machine learning. The proposed LBMMC based feature extraction computes the discriminant vectors by maximizing the difference between image between-class Laplacian matrix and image within-class Laplacian matrix in both row and column directions. Experiments on the FERET and Yale face databases show the effectiveness of the proposed LBMMC based feature extraction method.     

LBP与鉴别模式结合的热红外人脸识别

为了提取具有鉴别能力的红外人脸图像局部结构特征,提出一种基于LBP(local binary pattern)鉴别模式的红外人脸识别方法。传统的LBP均匀模式,提取自然图像中占主导地位的信息用于识别,但占主导地位的信息不一定是最适合识别的。为了提取有效的鉴别模式特征,基于监督学习的思想,在LBP模式下引入可分性标准,对不同LBP模式进行有效的模式选择,从而抽取适合识别的鉴别模式。最后,为了利用人脸的空间位置信息,结合分块和直方图技术得到最后的识别特征。实验结果表明,本文鉴别模式可以提取更适合识别的特征,识别性能优于传统的基于均匀模式的LBP方法。     

基于模糊CCA的图像特征提取和识别

利用典型相关分析(CCA)和隶属度的思想,提出一种基于模糊典型相关分析的图像特征提取新方法。通过分析图像样本的分布特点,定义合适的隶属度函数描述图像空间的样本分布。利用CCA进行多信息源特征提取,得到同时包含图像灰度信息和分布信息的有效判别特征。可证明Fisher线性判别分析是该算法的一种极限情形。在ORL标准人脸数据库上的实验结果表明新特征具有良好的分类能力,证实了该方法的有效性。     

Downsampling sparse representation and discriminant information aided occluded face recognition

In this paper, a strategy is proposed to deal with a challenging research topic, occluded face recog- nition. Our approach relies on sparse representation on downsampled input image to first locate unoccluded face parts, and then exploits the linear discriminant ability of those pixels to identify the input subject. The advantages and novelties of our method include, 1） since the sparse representation based occlusion detection is conducted on dowsampled image, our algorithm is much faster than classic SRC; 2） the discriminant informa- tion learned from training samples is combined with sparse representation to recognize occluded face for the first time. The verification experiments are conducted on both sinmlated block occlusion images and genuine occluded images.