基于隐马尔科夫模型的人脸识别

对于人脸识别系统来说,人脸图像的特征提取和匹配是决定人脸识别系统性能的关键所在。文中提出基于隐马尔科夫模型的人脸识别方法。首先,根据人脸的特点建立马尔科夫模型,然后对图像进行预处理,再利用采样窗对人脸图像进行采样并进行离散余弦变换,提取变换后的系数作为观察向量。最后对人脸图像进行HMM训练,训练结束后即建立了一个人的HMM。基于DCT系数的二维隐马尔科夫模型由于充分利用了人脸图像的二维统计特性,具有较高的识别率。实验结果证明此方法在准确性方面具有良好的性能。     

基于子空间分析的人脸识别算法

本文以人脸识别为目标,重点分析基于子空间分析的人脸特征提取技术.首先介绍人脸识别系统的构成,其次分析人脸识别的关键技术,如人脸检测、特征提取和图像预处理等,重点分析人脸识别的各种算法,根据小波在对图像数据矩阵的处理的高效性,以及LDA训练样本维数少的缺陷,PCA不能利用数据的高阶统计特性,本文将这三种算法进行融合,并用MATLAB进行仿真实验,实验证明该方法的有效性.     

基于BEMD和分形维数的人脸识别方法

提出一种新的人脸图像特征提取方法,即利用二维经验模态分解方法（BEMD）结合分形维数（Fractal dimension）进行特征量提取,将提取得到的特征量用于人脸识别。该方法将图像通过BEMD算法分解为不同的二维固有模态分量（BIMF）,然后将得到的BIMF图像进行分块得到BIMF子区域,对每一个BIMF子区域进行分形盒维数估计,采用BP神经网络作为分类器。实验选用ORL人脸数据库,实验结果表明,用该算法进行特征量提取的人脸识别方法具有理想的识别效果并提高识别系统性能。     

复杂背景中的人脸识别技术研究

针对复杂背景下的人脸图像,提出一种快速人脸检测识别方法。包括基于肤色模型和 OpenCV 的综合方法进行人脸检测定位,并对图像重新保存、预处理,用以克服光照因素的干扰,剔除复杂背景对人脸识别不利因素的影响。采用二维主成分分析算法,对同一个人多幅不同表情的人脸图像进行采集和特征提取并归类。对ORL人脸库及实际外场背景下的人脸图像进行测试,结果表明,该方法可有效解决复杂背景下的人脸识别问题,具有快速、高效的实用性,正确识别率可达90%以上。     

计算机视觉在人脸识别领域中的应用研究

随着人工智能的发展,需要自动人脸识别的场景会越来越多,采用计算机视觉快速准确地检测并识别出目标人脸成为必然趋势。使用摄像头采集到的人脸图像,通过灰度化的方法进行预处理,经过预处理后的图像更容易进行特征提取。该方法能够快速检测到人脸,有效提取人脸面目特征,并且准确识别出相应的人脸,主要应用在静态图像的人脸识别中,基本上满足了人脸检测和识别的实时性要求,应用前景广阔。     

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Radon变换的人脸识别

针对目前大部分的人脸识别算法不能同时克服光照、表情、遮挡等复杂条件干扰的问题,提出一种基于Radon变换的人脸识别算法。该算法首先采用一种光照归一化算法对人脸图像进行预处理,然后采用Radon变换提取人脸的不变特征,最后采用二维最近邻分类器进行人脸识别。通过在AR人脸库的人脸识别实验,说明了该算法对多种复杂条件下的人脸识别具有一定的鲁棒性和普适性。     

一种基于决策融合的三维人脸识别新方法

根据二维人脸图像与三维人脸图像的信息互补性,本文提出了一种对二维人脸和三维人脸进行决策融合的人脸识别新方法。首先,对规格化后的二维灰度图像进行PCA特征提取,计算测试样本与各类的欧式距离,作为匹配得分。然后,对多层B样条拟合和ICP方法矫正后得到的三维深度图像进行LPP特征提取,得到匹配得分,最后对两种匹配得分进行简单求和决策融合。实验结果表明,该方法有效的提高了识别率。     

基于自适应LBP人脸识别的身份验证

提出了一种自适应LBP人脸识别算法用于进行身份认证。在身份特征录入阶段,首先采用Harr人脸级联分类器对人脸样本库进行人脸区域检测,并使用PCA方法对人脸区域进行降维处理;然后通过LBP二值模式的人脸识别算法提取人脸样本的特征值;最后通过LBP人脸训练生成人脸数据特征库。通过多场景人脸图像库和阈值队列,通过多阈值全组人脸匹配,建立人脸阈值特征库。在身份验证阶段,将登录用户人脸与人脸阈值特征库做粗粒度人脸LBP直方图匹配,确定当前最优的LBP阈值;然后将登录用户人脸与人脸数据特征库做LBP直方图匹配,通过匹配结果确定登录用户的系统权限。实验结果表明,在图像和视频模式下,基于自适应LBP人脸识别算法的身份验证具有很高的鲁棒性。     

基于Gabor小波与深度信念网络的人脸识别方法

特征提取与模式分类是人脸识别的两个关键问题。针对人脸识别中的高维和小样本问题,从人脸特征的提取与降维算法入手,提出基于受限玻尔兹曼机(RBM)的二次特征提取及降维算法模型。首先把图像均匀分成若干局部图像块并进行量化,再对图像进行Gabor小波变换,通过RBM对得到的Gabor人脸特征进行编码,学习数据更本质的特征,从而达到对高维人脸特征降维的目的;并以此为基础提出基于深度信念网络(DBN)的多通道人脸识别算法。在ORL、UMIST和FERET人脸库上对不同样本规模和不同分辨率的图像进行实验,识别结果表明,与采用线性降维和浅层网络的方法相比,所提方法取得了较好的学习效率和很好的识别效果。     

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。     

Broadband noise suppression and feature identification of ECG waveforms using mathematical morphology and embedding theorem

The paper presents an adaptive morphological filter developed using multiscale mathematical morphology (MM) to reject broadband noise from ECG signals without affecting the feature waveforms. As a pre-processing procedure, the adaptive morphological filter cleans an ECG signal to prepare it for further analysis. The noiseless ECG signal is embedded within a two-dimensional phase space to form a binary image and the identification of the feature waveforms is carried out based on the information presented by the image. The classification of the feature waveforms is implemented by an adaptive clustering technique according to the geometric information represented by the image in the phase space. Simulation studies on ECG records from the MIT-BIH and BIDMC databases have demonstrated the effectiveness and accuracy of the proposed methods.     

基于图像分块的改进Fisher人脸识别算法

二维方法用于图像矩阵特征提取,虽然速度快,但影响了分类速度。针对二维线性鉴别分析（Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis,2DLDA）的特点,研究了一种基于图像分块的改进Fisher人脸识别算法,该算法首先对人脸图像进行压缩降维处理,得到相应的特征矩阵,然后利用改进Fisher算法对特征矩阵进行类间离散度矩阵和类内离散度矩阵的计算,该算法充分考虑了类别信息,避免了传统Fisher算法造成的小样本问题,有效提高了分类速度。基于ORL（Olivetti Research Laboratory）与Yale人脸数据库的实验结果证明了该算法的有效性。     

基于谱域特征提取与线性回归分类的智能人脸识别算法

针对人脸识别中由于光线、表情变化和遮挡导致人脸图像变化的问题,提出了一种谱域特征提取与线性回归分类算法相结合的智能人脸识别方法。为了实现特征提取的目的,首先使用Viola-Jones算法从原始图像中提取初始人脸部分,并将其转换为120×120像素大小的灰度图像;然后提出了一种计算极坐标傅里叶变换（FFT）以获得预处理人脸图像主要幅度谱特征的新框架,进一步在预处理的图像上执行2D-DFT,并表示为1D P-FFT。特征值是1D P-FFT幅值中的最大值,提取的特征值用于构造表示人脸图像的符号对象。最后利用快速有效的线性回归分类算法实现分类。在AR和GT数据库上进行了各种实验,分别取得了97.51％和98.02％的准确率,与最近报道的一些人脸识别技术相比,提出的方法识别准确率更高。     

刚性区域特征点的3维人脸识别

目的 针对3维人脸识别中存在表情变化的问题,提出了一种基于刚性区域特征点的3维人脸识别方法。方法 该方法首先在人脸纹理图像上提取人脸图像的特征点,并删除非刚性区域内的特征点,然后根据采样点的序号,在人脸空间几何信息上得到人脸图像特征点的3维几何信息,并建立以特征点为中心的刚性区域内的子区域,最后以子区域为局部特征进行人脸识别测试,得到不同子区域对人脸识别的贡献,并以此作为依据对人脸识别的结果进行加权统计。结果 在FRGC v2.0的3维人脸数据库上进行实验测试,该方法的识别准确率为98.5%,当错误接受率（FAR）为0.001时的验证率为99.2%,结果表明,该方法对非中性表情下的3维人脸识别具有很好的准确性。结论 该方法可以有效克服表情变化对3维人脸识别的影响,同时对3维数据中存在的空洞和尖锐噪声等因素具有较好的鲁棒性,对提高3维人脸识别性能具有重要意义。     

A face and palmprint recognition approach based on discriminant DCT feature extraction

In the field of image processing and recognition, discrete cosine transform (DCT) and linear discrimination are two widely used techniques. Based on them, we present a new face and palmprint recognition approach in this paper. It first uses a two-dimensional separability judgment to select the DCT frequency bands with favorable linear separability. Then from the selected bands, it extracts the linear discriminative features by an improved Fisherface method and performs the classification by the nearest neighbor classifier. We detailedly analyze theoretical advantages of our approach in feature extraction. The experiments on face databases and palmprint database demonstrate that compared to the state-of-the-art linear discrimination methods, our approach obtains better classification performance. It can significantly improve the recognition rates for face and palmprint data and effectively reduce the dimension of feature space.     

视频取证中加权聚类人脸识别方法

提出了一种基于特征加权聚类的视频人脸图像识别方法。该方法指定样本人脸图像特征点,通过增加特征点多方向窗口加权计算,使得中心特征点四周各点具有相异权重,利用加权聚类人脸识别方法检测限制搜索区域,最后根据每一个侯选区域的几何信息及人脸特征验证是否为指定人脸。实验结果表明,提出的算法实现简单、误检率低、检测速度快,适合实时视频监控取证系统应用。     

基于彩色人脸模板的人脸检测算法

针对目前基于色彩的人脸检测只能用于人脸区域的粗检这一不足,提出一种利用人脸的五官位置及色彩信息建立彩色人脸模板的算法。采用光照补偿对图像进行预处理,利用YCbCr空间中的肤色模型进行粗检,确定出人脸候选区域,利用建构好的模板进行搜索比对定位出人脸。实验结果表明该方法对不同光照环境和复杂背景的图片均有较好的适应性,检测精度也得到了提高。     

Pattern recognition using feature feedback: Application to face recognition

In this paper, we propose a new pattern recognition method using feature feedback and present its application to face recognition. Conventional pattern recognition methods extract the features employed for classification using PCA, LDA and so on. On the other hand, in the proposed method, the extracted features are analyzed in the original space using feature feedback. Using reverse mapping from the extracted features to the original space, we can identify the important part of the original data that affects the classification. In this way, we can modify the data to obtain a higher classification rate, make it more compact or abbreviate the required sensors. To verify the applicability of the proposed method, we apply it to face recognition using the Yale Face Database. Each face image is divided into two parts, the important part and unimportant part, using feature feedback, and the classification performed using the feature mask obtained from feature feedback. Also, we combine face recognition with image compression. The experimental results show that the proposed method works well.