基于稀疏表示的人脸识别鲁棒性研究

针对人脸识别算法对光照变化敏感的问题,提出一种基于光照鲁棒稀疏表示的人脸识别方法。该方法对图像作小波变换,得到光照归一化图像,通过对光照归一化后人脸图像作稀疏变换,稀疏表示分类得出测试识别结果。本文方法在Yale B人脸库上仿真实验,识别率较高,对光照、表情、遮挡具有一定的鲁棒性。     

基于分块LBP和鲁棒核编码的人脸识别

针对人脸识别中的遮挡和姿态偏转等问题,提出了一种基于分块LBP和鲁棒核编码(Robust Kernel Coding,RKC)的人脸识别算法,简称LBP-RKC算法.该算法首先对人脸图像进行多级分块的LBP特征提取,得到图像的每一块统计直方图特征.然后,将特征投影到核空间中,在核空间中建立一个鲁棒的回归模型来处理图像中的异常值,并利用迭代重加权算法求解该模型.最后,计算测试样本的每一块核表示重构残差并进行分类识别.实验表明,提出的LBP-RKC算法在处理遮挡、姿态偏转等人脸问题时能取得很好的识别效果,同时算法效率较高.     

基于LMSRBP和软直方图交的人脸表示与识别算法

针对传统局部二进制模式(LBP)存在的固有缺陷,即小尺度LBP算子无法反应人脸图像的宏观特征,大尺度LBP算子特征维数通常很高,提出一种局部多尺度多分辨率二进制模式(LMSRBP)的人脸表示算法。通过使用高斯金字塔得到一系列不同尺度不同分辨率的人脸图像,然后对这些图像使用同种LBP算子得到LMSRBP特征谱。该方法在不改变特征维数的情况下,能同时提取出图像的微观和宏观特征。在分类器设计方面,考虑不同面部区域对识别贡献不同的问题,提出软直方图交方法构建多弱分类器,最后集成所有弱分类器得到识别结果。在YaleB,ORL标准人脸库上的实验结果表明,该改进算法能显著提高人脸识别率。     

基于形状无关纹理和Boosting学习的人口统计学分类

基于形状无关纹理和boosting学习,该文提出了对性别和年龄分类的方法,其中年龄被划分为儿童、青年、中年和老年4类。检测到人脸后,利用人脸配准的结果规范化人脸图像获得形状无关纹理。在此基础上提取Haar型特征、LBP直方图和Gabor Jet 3种特征,通过boosting学习分别训练分类器。实验表明,LBP直方图特征能够鲁棒地区分儿童和老人,Haar型特征用作区分青年和中年人则更为有效,而Gabor Jet特征更适于性别分类。     

基于形状无关纹理和Boosting学习的人口统计学分类

基于形状无关纹理和boosting学习,该文提出了对性别和年龄分类的方法,其中年龄被划分为儿童、青年、中年和老年4类。检测到人脸后,利用人脸配准的结果规范化人脸图像获得形状无关纹理。在此基础上提取Haar型特征、LBP直方图和Gabor Jet 3种特征,通过boosting学习分别训练分类器。实验表明,LBP直方图特征能够鲁棒地区分儿童和老人,Haar型特征用作区分青年和中年人则更为有效,而Gabor Jet特征更适于性别分类。     

基于彩色信息融合和同伦算法的遮挡鲁棒人脸识别方法研究

遮挡条件下的鲁棒人脸识别,目前在人脸识别领域逐渐被重视,被认为是难点问题之一. 本文利用稀疏表示理论满足人眼视觉特性及神经信息有效表达,且跟人脸固有特征具有的自然性是相吻合的特点,研究了彩色人脸图像色度信息有效融合策略,采用同伦算法解决稀疏表示模型中的l1范数问题,提出了一种基于彩色信息融合和同伦算法的遮挡鲁棒人脸识别算法. 在AR数据库中的实验结果表明,与传统基于灰度转换方法人脸识别方法及SRC算法相比,本文所提基于同伦算法的稀疏表示人脸识别,具有很高的计算效率,而且有效融合了彩色信息,显著提高了在遮挡及非遮挡情况下人脸识别的效率及识别性能.      

有监督低秩子空间恢复的正则鲁棒稀疏表示人脸识别算法

针对训练样本和测试样本均存在光照及遮挡时,破坏图像低秩结构问题,本文提出基于监督低秩子空间恢复的正则鲁棒稀疏表示人脸识别算法。首先,将所有训练样本构造成矩阵D,对矩阵D进行监督低秩矩阵分解,分解为低秩类相关结构A,低秩类内差异结构B和稀疏误差结构E;然后用主成分分析方法找到类相关结构A低秩子空间的变换矩阵;再通过变换矩阵将训练样本和测试样本投影到低秩子空间;最后,在低秩子空间中,通过正则鲁棒稀疏编码进行加权分类识别。在AR和Extended Yale B公开人脸数据库上的实验结果验证本文算法的有效性及鲁棒性。      

基于Gabor特征与改进RSC的人脸识别算法

针对鲁棒稀疏编码算法(Robust Sparse Coding,RSC)在姿态偏转、遮挡等环境下,特征维数高、识别率较低等问题,结合对该环境下仍具有良好鲁棒性的Gabor特征,提出了一种基于Gabor特征提取的改进的鲁棒稀疏编码算法(Gabor Robust Sparse Coding,GRSC)。首先对人脸图像进行分块处理;然后作多方向和多尺度的Gabor特征提取并构造字典;接着用PCA特征脸法去除相关性和降低维数;最后用加权迭代稀疏编码算法求解得到的最优稀疏系数进行判别归类。在ORL和AR数据库上验证该算法的性能,结果表明在AR数据库上识别率高达98.9%,在ORL人脸库上具有显著的优势,同时有效缩短了识别时间,是一种比较实用的人脸识别方法。     

基于支持向量机的运动目标中人脸检测

本文提出基于支持向量机的运动目标中人脸检测方法.首先采用高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型的分割算法将运动目标与背景分开,然后根据灰度投影定位头部区域,最后在头部区域以支持向量机作为分类器提取特征器官位置,依此裁剪出人脸样本.实验表明该方法是有效的,鲁棒的.     

基于多尺度局部二元模式共生直方图的红外人脸识别

不同尺度的局部二元模式(LBP)提取了红外人脸图中不同的微结构局部特征。为了挖掘不同尺度中局部特征的相关性,提出了一种基于多尺度LBP 共生直方图的红外人脸识别方法。传统的多尺度LBP 特征提取方法,丢失了对多尺度特征间相关性信息的提取。为了充分考虑微结构间的相关统计信息,提出了多尺度LBP 共生直方图表示方法,以提取包含在红外人脸图像中的有用鉴别特征。多尺度LBP 共生直方图特征表示方法不仅可以消除环境温度对红外人脸图像特征提取的影响,而且还可以增强对局部特征表示的鉴别性。实验结果表明:多尺度局部二元模式共生矩阵可以增强对红外人脸鉴别特征提取的有效性,提出的红外人脸方法的性能优于基于传统多尺度LBP 和单尺度LBP方法,在相同环境情况下和在环境温度变化情况下可以达到99.2%和91.2%的识别率。     

一种基于肤色与改进的LBP的人脸检测方法

提出了一种基于肤色信息与改进的局部二值模式(LBP)算法的人脸检测方法。首先,用一种新颖的光照补偿方法对彩色图片进行光照补偿并分割肤色像素;其次,用正面人脸滤波窗口提取可能的人脸区域并用改进的LBP算子得到其纹理特征;最后,通过马氏距离比较可能人脸区域的LBP直方图与人脸/非人脸样本的LBP直方图的相似度,进行人脸的确认与定位。通过对caltechface database数据库、Labeled Facesinthe Wildatabase数据库、生活、网络和影视照片的实验验证,提出的方法是健壮与有效的。     

基于LBP的拉普拉斯特征映射人脸识别

局部二元模式算子法计算简单且易于实现,能有效地提取人脸局部结构的纹理特征。拉普拉斯特征映射算法是一种经典的非线性降维法,其优化过程无局部最小问题。鉴于以上优点,提出了一种基于局部二元模式的拉普拉斯特征映射人脸识别方法。该算法首先采用均匀模式的LBP算子提取人脸特征,再用LE算法进行非线性降维,最后用SVM进行分类识别。分别选取了ORL人脸库中每人前3,5,7,9幅样本作为训练集进行了实验,并与其他算法进行了比较分析,证明了该算法的有效性。      

An LBP-based multi-scale illumination preprocessing method for face recognition

It is one of the major challenges for face recognition to minimize the disadvantage of il- lumination variations of face images in different scenarios. Local Binary Pattern (LBP) has been proved to be successful for face recognition. However, it is still very rare to take LBP as an illumination preprocessing approach. In this paper, we propose a new LBP-based multi-scale illumination pre- processing method. This method mainly includes three aspects: threshold adjustment, multi-scale addition and symmetry re...     

自适应阈值及加权局部二值模式的人脸识别

针对局部二值模式(LBP)和中心对称局部二值模式(CS-LBP)方法描述图像纹理特征时,阈值不能自动选取并且图像中不同子块的贡献也没有进行区分的问题,该文提出一种自适应阈值及加权的局部二值模式方法。首先,将图像进行分块,采用设定的自适应阈值提取每个子块的LBP或CS-LBP纹理直方图;然后,将各子图像的信息熵作为直方图的加权依据,对每个子块对应的直方图进行自适应加权,并将所有子块的直方图连接成最终的纹理特征;最后,通过快速计算图像均值加快了算法的计算速度。在人脸数据库上进行的实验证明,利用该文提出的方法提取纹理特征,并结合最近邻分类法可以得到较高的正确识别率。     

基于LBP特征和贝叶斯模型的单样本人脸识别

针对单样本人脸识别这一人脸识别中的难点问题,提出了一种基于局部二元模式(LBP)直方图特征和贝叶斯(Bayes)模型的人脸识别方法.首先在独立的训练集上学习同类样本和异类样本的LBP直方图特征的相似度先验信息,估计同类和异类的类条件概率密度函数,在识别过程中利用一对图像的LBP直方图相似度计算该对图像属于同一类的后验概...     

基于子模式下LBP-HOG特征融合的单样本人脸识别方法

针对目前单样本人脸识别率不高这一问题,本文 提出一种基于子模式下的分层LBP和 金字塔模式HOG特征相融合的单样本人脸识别方法。该方法针对人脸不同部位对人脸识别所 做贡献的程度,先通过已有人脸不同部位的分类器将人脸不同器官提取出来并以此为基准将 其分为不同的子图像。然后针对LBP描述子提取的纹理特征数量较少且不能很好的描述图像 边缘和方向信息等问题,将分层LBP与金字塔不同层级的HOG特征相融合的方法作用在每一个 子图像上,得到每一个子图像的融合特征向量,计算训练样本与测试样本对应的每一个子图 像的融合特征的欧氏距离并且乘上预先设定的该子图像对应的权重参数,然后将它们相加得 到最终的欧氏距离,通过阈值判断该人脸所属id。最后通过在ORL人脸库上进行实验,结果 表明本文提出的方法比现有单样本人脸识别方法识别率更高。     

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。     

复杂光照条件下的多姿状鲁棒性人脸识别方法

为改善复杂光照条件下的多姿状鲁棒性人脸识别的效果,提出了小波变换与LBP的多姿状鲁棒性人脸识别方法.通过二维离散小波变换对人脸图像进行二级小波分解提取到低频特征信息分量,并以重构初始图像的方式实现降噪滤波处理,滤除低频光照分量后完成复杂光照补偿;继续分解复杂光照补偿后的图像,采用LBP算子对子图像的鲁棒性部分纹理特征进...