融合整体与局部特征的低秩松弛协作表示

目前的人脸识别算法经常忽视训练过程中噪声的影响,训练数据受到污染时识别性能会明显下降.针对该问题,提出了融合整体与局部特征的低秩松弛协作表示的人脸识别算法.通过低秩分解抑制训练样本的稀疏噪声,得到更加有效的人脸信息.利用松弛协作表示得到判别性更强的编码系数,增强人脸识别系统的判别性.为进一步提高识别率,提取局部特征的同时引入整体特征,运用整体特征和局部特征共同表示人脸图像.实验结果表明,尽管训练过程、测试过程都受到噪声污染,提出的算法对有光照、遮挡及表情变化的正面人脸图像的识别具有很好的鲁棒性,比现有的识别算法拥有更高的识别率.     

拉普拉斯滤波结合CS-LBP的单样本人脸识别

针对传统的人脸识别算法在单训练样本的情况下识别率不佳的情况,提出一种结合拉普拉斯滤波与中心对称局部二值模式的人脸识别算法（LFCLBP）。对原始人脸图像进行拉普拉斯滤波处理;然后对图像提取梯度幅值和梯度相位信息,对梯度幅值用CS-LBP算子编码,再将梯度相位量化到16个区间进行编码,将二者融合成人脸图像的LFCLBP特征;分块统计直方图特征,将所有分块的直方图串联起来作为人脸图像的特征向量,并用最近邻分类器识别。在YALE人脸库和AR人脸库上进行测试,测试结果表明该算法有效,在光照变化、表情变化和部分遮挡等环境下对单样本人脸图像具有较好的识别效果。     

基于多级纹理频谱特征与PCA的人脸识别算法

针对主成分分析(PCA)算法在人脸识别中识别率低的问题,提出一种图像纹理频谱特征与PCA相结合的人脸识别算法。该算法利用纹理单元算子提取人脸图像纹理频谱特征,然后用PCA对所提取的特征降维,最后利用最近邻(KNN)分类器进行人脸识别。在ORL人脸库和Yale人脸库上对所提出的算法进行了测试,识别率均高于PCA、模块化二维PCA(M2DPCA)等方法,分别为96.5%和95%。实验结果表明了该算法的有效性和准确性。     

基于SIFT和Hough变换的人脸识别

针对光照、表情、遮挡、几何变化等情况下的人脸识别问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和增强Hough变换的人脸识别方法。利用SIFT的位置、尺度、方向和描述符4个信息,通过增强Hough变换消除错配,将候选匹配点和离散点距离进行加权累计获得高辨别力的匹配分。在AR人脸数据库上的测试结果表明,在只选取每人1幅图像作为模板的情况下,能够获得近99.6%的识别率。     

基于深度学习与二维离散小波分解特征相融合的adaboost人脸识别模型

为了提高人脸识别的效率,本文提出了一种将小波分析、深度学习和adaboost分类器相结合的人脸识别方法。传统的基于小波变换的人脸识别算法仅仅提取了小波分解的低频分量用于分类图像的特征,为了更有效地提取人脸图像特征,提出了一种将传统特征和深度特征相融合的人脸识别算法。首先,通过二维离散小波变换函数对人脸图像进行二维离散小波变换,提取出人脸图像的低频部分作为特征值,接着通过深度残差网络提取人脸深度特征,最后将融合后的特征应用adaboost分类器进行分类识别。通过在ORL人脸库实验证明,融合后的方法能有效地提高分类识别率。     

基于多级纹理特征的深度信念网络人脸识别算法

为解决人脸特征提取过程中局部特征缺失的问题,借助局部二值模式(LBP)与方向梯度直方图(HOG)提出一种基于多级纹理特征融合的深度信念网络人脸识别算法。以提取局部纹理特征以及边缘纹理特征为出发点,对人脸图像进行三级纹理特征提取。使用MB-LBP提取初级纹理特征;在此基础上进行改进的CS-LBP图像特征提取作为二级纹理特征;使用HOG算子在二级纹理特征上完成三级纹理特征提取。将二级和三级纹理特征直方图顺序串联融合后输入到深度信念网络(DBN)逐层贪婪训练,优化网络参数,并用优化的网络在ORL、YELA人脸标准库中进行测试,识别率均在92%以上。该算法与传统算法(SVM、PCA)相比较拥有更好的人脸识别效果,同时也表明了局部纹理特征的改善为识别过程的特征提取提供强有力的保障,为人脸识别的进一步研究开拓新思路。     

融合LTP与Fisherfaces的分块人脸识别

提出一种融合局部三值模式(LTP)和Fisherfaces进行人脸识别的方法,运用LTP算子提取分块人脸灰度图像的LTP直方图序列,采用Fisherfaces方法对采样后的特征进行特征选择,根据最近邻原则进行识别。该算法不仅能提取人脸纹理信息,大幅降低训练数据量,而且数据量的维数与原始图像大小无关。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验结果表明,该方法具有较高的识别率。     

选煤厂工况环境下人脸识别方法研究

针对选煤厂人脸图像信息易受复杂环境因素影响导致识别难度较大的问题,研究了一种选煤厂工况环境下的人脸识别方法。对归一化的选煤厂原始人脸图像进行Gabor小波变换,得到8个方向、5个尺度下的特征图谱;用改进AR-LGC编码算法进行编码,并对编码后同一尺度下不同方向的图谱进行特征融合,得到图像的融合特征图;将融合特征图划分为多个子块,统计分块直方图并加权级联得到直方图特征向量,将特征向量送入残差神经网络中训练,实现对选煤厂人员的人脸识别。改进AR-LGC编码算法增强了选煤厂人脸图像纹理相关度,解决了图像纹理相关度不足的问题,在弱化干扰特征的同时,保留了人脸图像中更多重要特征,缓解了人员面部受煤灰污染的问题。实验结果表明:当选煤厂人脸受到煤灰污染时,采用改进AR-LGC编码算法提取的特征保留了局部特征粗粒度,具有较好的抗噪性;本文方法的识别率为94.5%,平均耗时为0.933 0s,与同类算法相比,在牺牲部分时间性能的条件下提升了识别率,牺牲的时间性能在可接受范围内。     

基于对称Gabor特征和稀疏表示的人脸识别

受启发于人脸近似对称的先验知识,提出一种基于对称Gabor特征的稀疏表示算法并成功运用于人脸识别。首先把人脸图像进行镜像变换得到其镜像图像,进而将人脸分解为奇偶对称脸。在奇偶对称脸上分别提取Gabor特征,得到Gabor奇偶对称特征。通过一个加权因子,将奇偶特征融合生成新的特征。最后用这种新的特征构成超完备字典进行稀疏表示人脸分类。在人脸数据库AR和FERET上的实验结果表明所提算法在人脸有表情、姿势和光照变化情况下仍能获得较高的识别率。     

局部均匀模式描述和双加权融合的人脸识别

目的 针对LBP算法对边缘及噪声信息比较敏感,提出一种统一化的局部均值模式(ULMP)描述算子。考虑到全局和局部特征在识别上的互补性,提出一种ULMP描述和双加权融合的人脸识别方法。方法 首先利用ULMP算法获得整幅图像的编码图,接着将其分块,统计每一子块的直方图获得局部纹理特征,并结合BP神经网络得到局部分类结果。引入云模型求取不同子块的权值,对局部分类结果进行加权融合。整体纹理特征的获取是将不同子块的直方图特征串联。在得到全局和局部的分类结果后,将两者加权集成,获得最终的识别结果。结果 在ORL和Yale人脸库上进行实验,ULMP具有很好的识别性能。5幅测试样本时,在ORL库上取得了95.9%的平均识别率,分别比局部二值模式(LBP)、MCT、局部方向模式(LGP)、统一的LBP(ULBP)和局部中心二值模式(CSLBP)高11.3%、10.6%、9.5%、8.9%和3.9%;在Yale库上取得了97.4%的识别率,分别比LBP、MCT、LGP、ULBP和CSLBP高19.9%、17.7%、10.7%和0.7%。在ORL和Yale人脸库上,本文提出的双加权融合模式分别取得了98.5%和98.34%的平均识别率,高于任何单一模块。结论 本文提出的纹理提取算法ULMP,具有很好的平滑噪声及边缘信息的作用,适用于面部纹理特征的提取。利用云模型求取的权值的方法能够较好地发挥局部分类器间的集成作用,最终有效地提高了系统的整体性能。双加权融合模式是一种精确且有效的人脸识别方法,适用于静态人脸图像的匹配识别。     

基于多尺度LBP的人脸识别

提出一种基于多尺度LBP(Local Binary Pattern)的人脸识别算法。建立人脸图像高斯差分尺度空间,计算尺度空间图像的LBP特征,将LBP特征图像划分为互不重叠的特征区域,然后分别进行直方图统计,最后将所有区域的LBP直方图序列连接起来得到多尺度LBP特征,采用最近邻分类器对人脸图像分类识别。实验分析表明,多尺度LBP特征具有较强的人脸图像描述能力,能够提取到更加丰富的全局信息,鲁棒性强,在识别率和识别速度上均比SIFT算法高。     

基于韦伯梯度方向直方图的人脸识别算法

针对传统人脸识别算法在姿态、表情和光照等变化下而引起识别效果不佳的问题,提出一种韦伯梯度方向直方图人脸识别算法（HWOG）。利用差动激励提取图像的结构和纹理信息,利用HOG算子提取原始图像的边缘特征,分块统计直方图特征信息,将所有分块的直方图串接得到人脸图像HWOG特征,用最近邻分类器进行分类。在YALE人脸库、ORL人脸库上和CAS-PEAL-R1进行实验,实验结果表明所提算法能有效提高识别率,且对光照、表情和姿态变化有较好的鲁棒性。     

一种新融合算法的维吾尔族人脸识别

针对维吾尔族人脸在光照以及部分遮挡下的辨识率下降和鲁棒性差的问题,提出了二维离散余弦变换（2DDCT）与方向边缘幅值模式（POEM）相融合的维吾尔族人脸识别算法。首先,把维吾尔族人脸图像分块处理,并使用2DDCT把其分块后的维吾尔族人脸图像转换为频域状态;其次,压缩维吾尔族人脸图像以排除维吾尔族人脸图像中无用信息,即中频部分与非低频部分,并进行二维离散余弦逆变换（IDCT）得到重构的维吾尔族人脸图像;然后,经POEM计算维吾尔族人脸图像的特征量得到其相应的POEM直方图并把直方图级联在一起,作为该中心特征点的POEM纹理直方图,得到维吾尔族人脸特征点的纹理特征信息;最后,采用深度学习算法进行分类识别。本文通过实验提出的算法,在自建的维吾尔族人脸库中能够进一步提高其人脸识别率,在维吾尔族人脸数据库中其运算速度也有很大提高。实验结果表明,该算法尤其是在维吾尔族人脸数据库中拥有较好的识别精度,具有很强的鲁棒性,特别是在光照以及部分遮挡下具有很强的优势。     

基于多级CS-LBP特征融合的人脸识别方法

通常,采用中心对称局部二值模式CS-LBP对人脸图像只进行一次特征提取,提取的纹理特征不够丰富。因此,本文利用CS-LBP多次提取人脸图像更丰富的纹理特征,提出了多级CS-LBP特征融合的人脸识别算法。首先,用CS-LBP对原始人脸图像进行特征提取;然后,对所得特征图像再进行相同方式的特征提取,这样能够得到原始人脸图像的多级CS-LBP特征图像;最后,将每一级特征图像的分块直方图特征进行融合并用于人脸识别。在ORL、Yale标准人脸库上的实验结果表明,相比人脸图像的一级CS-LBP特征,多级CS-LBP特征融合的方法能够显著提高识别精度。     

基于LBP和栈式自动编码器的人脸识别算法研究

LBP算法对光照敏感且能有效地提取图像的纹理结构特征。提出一种基于局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）和栈式自动编码器（Stacked Autoencoders,SAE）的人脸识别算法。用统一模式LBP算子提取分块后的人脸图像的直方图,按顺序连接形成整幅图像的LBP特征,并将其作为栈式自动编码器的输入,完成进一步的特征提取,实现人脸图像的识别与分类。在Extended Yale B等数据库上的实验结果表明,该算法与传统的人脸识别算法和标准的栈式自动编码器相比,对光照变化有更强的鲁棒性,具有更好的识别效果。     

基于Bandlet和KW技术的移动应用面部情感识别

由于情感感知移动应用的智能性和用户易接受性,使情感感知移动应用不断增加。由于移动设备的处理能力有限,因此移动设备上的情感识别方法的算法实现应该实时和高效。提出了一个移动应用上的高精度和低计算复杂度的情感识别方法。在该方法中,人脸视频由智能手机的摄像头捕获,从视频中提取一些有代表性的帧,并且用一个人脸检测模块从这些帧中提取人脸区域。脸部区域被Bandlet变换处理,结果子波被划分为互不重叠的子块。计算每个块的局部二进制值模式的直方图,将所有块的直方图关联起来作为描述面部图像的特征集。用Kruskal-Wallis检验从面部图像特征集中选择最具优势的特征,将这些特征送入高斯混合模型分类器中进行情感识别。实验结果表明,该方法在一个合理的时间内实现了高识别精度。     

基于单演同相幅值模式的人脸识别方法

针对单演信号表述仅利用幅值和方向而忽略相位信息的问题,提出了一种单演同相幅值模式方法。用多尺度的单演滤波器提取人脸的单演幅值和相位信息,将相位量化并根据相位量化的结果对幅值累加和二值编码,从而获得若干张单演同相幅值模式图。将每一张PMMSP图分块并提取直方图特征,用BFLD对特征进行降维。这样能有效提升特征的判别能力并降低算法的时间和空间复杂度。在CAS-PEAL人脸库和AR人脸库上的实验证明了该算法的有效性。     

多级LBP直方图序列特征的人脸识别

人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点。基于对小波分解和局部二进制模式(LBP)分析,提出了一种多级LBP直方图的序列特征 (M-HSLBP) 的提取方法。2维的小波分解具有对表情变化不敏感的特点,可以很好地压缩和表征人脸图像的特征;LBP是一种有效的纹理描述算子,使用多级可变大小的子窗口对小波变换后的图像进行扫描,对各级子图像进行改进LBP变换并形成多级LBP直方图序列特征,这种特征既能反映人脸局部特征又能反映其整体特征。径向基网络作为分类器具有很高的推广性能,有利于大容量样本的分类。在对人脸库ORL和YEL的识别实验中,该算法识别率达到98%以上,与传统算法相比,取得了更好的识别结果。     

基于NSCT和支持向量机的SAR图像识别

针对传统的合成孔径雷达图像（SAR）识别算法识别精度低,用时长等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换（NSCT）和支持向量机（SVM）的SAR图像识别算法。首先通过非下采样轮廓波变换将目标图像分解成不同的尺度,然后得到目标图像的低频分量和高频分量;接着在高频分量中提取方向梯度直方图特征（HOG）,在低频分量中利用局部二值化算法（Local Binary Pattern,LBP）提取纹理特征;然后将提取的梯度方向直方图特征和局部二值化特征空间连结,并使用支持向量机（SVM）作为分类器;最后对算法进行了测试。实验结果表明,该方法不仅能够有效地提高了SAR图像目标分类的精度,在MSTAR数据库上的准确率达到90.7%,而且对相干斑的影响具有较高的鲁棒性。     

偏振编码方式的LDP人脸识别算法

目的 局部二值模式(LBP)作为一种简单高效的纹理特征描述算子,被广泛地应用在纹理分类和人脸识别中。针对LBP及其改进算法局部导数模式(LDP)对噪声敏感的问题,以及仅利用局部像素差分的符号信息进行二值量化提取的纹理特征信息单一的问题,提出一种基于偏振编码方式的LDP改进算法。方法 首先,提取改进的LDP局部一阶差分信息;然后,构建人脸Stokes矢量图像;其次,按照偏振方位角的编码方式提取人脸图像的多方向纹理特征;最后,分块加权统计各子块的直方图向量得到最终的人脸特征向量。结果 在ORL和YALE两个人脸库中进行实验,得到97.4%,92.22%的正确识别率,所用时间与LBP和LDP算法相差无几。当样本数目较大时,复杂度低于LBP方法。在存在高斯噪声和椒盐噪声的情况下,分别得到了93.88%、86.27%和96.13%、84.71%的识别率,均高于LBP算法和LDP算法。结论 本文提出的偏振编码方式的人脸识别算法提取的人脸纹理特征更加丰富,即使在噪声干扰下仍具有较高的识别率,并且对于其他的纹理分类、目标识别也具有一定的参考价值。