基于Gabor小波变换的人脸表情识别

对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究.对图像进行预处理以提高后续处理的准确度,通过分析二维Gabor小波变换的优点和人脸表情特征的变化情况,利用二维Gabor小波变换提取脸部表情特征,使用弹性模板匹配算法来识别图像中的人脸表情.实验结果表明,这种方法与传统的识别方法相比,系统具有很好的鲁棒性,达到较高的识别率.     

二维Gabor特征与三维NP-3DHOG特征融合的人脸识别算法

基于二维图像的人脸识别算法提取人脸纹理特征进行识别,但是光照、表情、人脸姿态等会对其产生不利影响。三维人脸特征能更精确地描述人脸的几何结构,并且不易受化妆和光照的影响,但只采用三维人脸数据进行人脸识别又缺少人脸纹理信息,因此文中将二维人脸特征与三维人脸特征相融合进行人脸识别。采用基于Gabor变换的二维特征与基于新的分块策略的三维梯度直方图特征相融合的算法进行人脸识别。首先,提取二维人脸的Gabor特征;然后,提取三维人脸基于新的分块策略的三维梯度直方图特征,旨在提取人脸的可辨别性特征;接下来,对二维人脸特征与三维人脸特征分别使用线性判别分析子空间算法进行训练,并使用加法原则融合两种特征的相似度矩阵;最后,输出识别结果。     

基于分块CBP特征和稀疏表示的三维人脸表情识别

在三维人脸表情识别中,基于局部二值模式（LBP）算子算法与传统的特征提取算法相比具有特征提取准确、精细、光照不变性等优点,但也有直方图维数高、判别能力差、冗余信息大的缺点.本文提出一种通过对整幅图像进行多尺度分块提取CBP特征的CBP算法,能够更有效的提取分类特征.再结合使用稀疏表达分类器实现对特征进行分类和识别.经实验结果表明,与传统LBP算法和SVM分类识别算法对比,文中算法用于人脸表情的识别的识别率得到大幅度提高.     

基于Gabor小波变换与分块PCA的人脸识别

由于Gabor小波描述的人脸特征维数太高,直接将Gabor小波提取的特征进行识别时出现计算量大、实时性差的问题,提出了基于Gabor小波变换与分块主分量分析的人脸识别新算法。首先对人脸图像进行Gabor小波变换得到人脸图像特征,然后用分块主分量分析方法对其进行降维、提取特征向量,最后用最近邻分类器分类识别。在ORL和NUST603人脸库上进行实验,结果表明,该方法的识别率优于传统PCA、分块PCA、Gabor小波变换与PCA结合的方法。     

局部遮挡条件下的人脸表情识别

针对局部遮挡条件下的人脸表情识别,提出一种新的基于Gabor滤波和灰度共生矩阵的表情识别算法。首先设计一种分块提取Gabor特征统计量的方法,生成一个低维Gabor特征向量;然后,考虑到分块的Gabor特征缺失了像素之间的关联性,将反映像素间位置分布特性的灰度共生矩阵引入到表情识别领域,以此来弥补Gabor特征分块处理产生的不足;最后,将提取的低维Gabor特征向量和灰度共生矩阵纹理特征进行线性叠加,高斯归一化后生成一组用于特征表达的低维特征向量。在日本女性人脸表情库和荷兰内梅亨大学人脸数据库上的实验证明该算法对人脸不同区域、不同程度遮挡的表情识别具有鲁棒性强、特征向量维数低、分类耗时短、识别速率高的特点。     

面向表情识别的AVR和增强LBP特征选择方法

由于对局部纹理特征具有很强的描述能力,LBP（Local Binary Patterns）已经被广泛应用于模式识别、计算机视觉等相关领域,但传统的LBP在表情识别中的正确率并不高,提出了一种结合小波分解的改进LBP特征提取方法,首先使用Adaboost人脸检测算法和2D模型提取人脸图像并归一化,并使用小波分解的方法增强LBP特征,然后通过AVR（Augmented Variance Ratio）特征选取方法降维,最后使用SVM进行分类。JAFFE库上的实验证明了该方法的有效性。     

基于Gabor小波与分形维的人脸情感特征提取

提出一种基于Gabor小波变换与分形维的人脸情感特征提取算法,对包含情感信息的静态灰度图像进行预处理,对表情子区域实行Gabor小波变换,提取情感特征矢量,对人脸兴趣区图像求盒维数和差分分形维数,将经过Gabor小波变换所得的特征矢量和分形维数作为所提取的特征。分析比较了不同测试者7种基本情感的识别效果,实验表明该方法能有效提取与情感变化有关的特征。     

基于Gabor和二值叠加CS-LBP特征的人脸表情识别

在表情识别中Gabor结合局部二值模式（LBP）的特征提取方法以及直方图统计降维虽然是较为局部化的方法,但LBP鲁棒性较差,识别精度不高,而且使用直方图统计来区分表情,其计算复杂度和特征维数依旧较高。中心对称局部二值模式（CS-LBP）与LBP相比具有较好的鲁棒性,但其对表情纹理细节的描述仍不够详细。因此提出基于Gabor结合改进的CS-LBP即二值叠加中心对称局部二值模式（二值叠加CS-LBP）的特征提取方法。用Gabor提取特征,同时用两种计算方式提取两个特征值并叠加,作为最终识别的特征;并通过离散余弦变换（DCT）降维,有效降低表情的特征维数。在JAFFE表情库中实验验证了该方法能有效提高识别精度。     

基于Gabor小波和流形的人脸识别研究

本文研究基于Gabor小波变换和流形学习的人脸识别方法,首先引入Gabor小波对人脸图像提取不同方向、不同尺度的多个Gabor幅值特征（Gabor magnitude feature）,然后使用能够提取子流形的NPE算法对GMF特征进行维数约简,最后使用线性判别分析进一步提取鉴别性特征。此算法利用了Gabor特征对人脸图像的优异表征能力、流形方法和传统的判别方法。在标准人脸库上的实验结果表明,与其他降维方法相比,新算法能够获得较好的识别效果。     

融合全局和局部特征并基于神经网络的表情识别

在表情中含有最多特征信息的是面部眉毛、眼睛和嘴巴这三个区域,为充分利用这些特征,减少图像中无用信息在识别过程中对计算机内存的占用,提高人脸表情识别系统的准确率和速度,首先采用haar 和 adaboost人脸检测算法,对图像中的人脸进行识别,获得人脸图像并提取眉毛、眼睛和嘴巴,生成局部(眉毛、眼睛、嘴巴)二值化图,利用PCA方法对人脸图像降维,降维后的全局和局部灰度特征值组成一个列向量。样本由表情数据库产生,经过神经网络样本训练后,进行表情识别。结果表明,该系统对人脸表情识别速度明显快于Gabor 小波算法;识别的准确率高于单独使用PCA算法和神经网络算法;消耗内存比用Gabor 小波算法少,运行较流畅。得出结论：因为提取出包含表情特征信息集中区的眉毛、眼睛和嘴巴,尽可能地多保留了这些局部特征信息,因而提高了表情识别准确率,同时,采用PCA方法对原始图像进行降维处理,有效的减少了信息冗余。     

设计特征向加工特征转换的扫体重构法

针对同时需要铣削和车削加工的零件,提出一种基于扫体的从设计特征向加工特征转换的统一方法.采用扫体方式重构零件和毛坯模型,并将毛坯与零件之间的差体沿着这些扫体扫掠路径拆分出各种新的加工扫体,最后将这些加工扫体依照它们之间的邻接关系和加工特征形状结构选择合并成加工特征.该方法实现了同一零件中直扫体和回转扫体2种特征的统一转换,能够产生对应各种不同加工方法和方向的加工特征,有利于工艺优化.文中方法已应用于一个CAPP系统,其结果证明了该方法的可靠性.     

一种基于分布的形状特征描述子

形状特征描述在基于内容的图像检索与识别研究中具有重要地位,文中对图像检索及识别中常用的形状描述进行了介绍。提出一个新的基于区域中心分布的方案来对图像形状特征进行描述,该描述子以待识别对象的区域二值图像的中心点为圆心,将各点到圆心的距离进行规范化处理,统计落入以区域中心为圆心的各环内的点数与总像素点数n的比例,从而形成一个基于中心分布的形状特征向量。经过数学证明该描述方案提取的形状特征具有缩放、旋转和平移不变性。文中通过使用该方案提取的图像特征进行图像识别检索实验,取得了理想的实验结果,说明了它是一个有效的图像区域形状描述子。     

基于实体模型的产品形状特征识别

依据实体造型的特点,从模型空间的特征层入手,搜寻模型空间中的简单形状特征,并根据造型特点获取单个特征在零件模型上的几何拓扑关系,从而实现形状特征的自动识别.通过分析特征实体造型,提出一种基于实体模型的产品形状特征识别方法,并结合微波器件产品开发特征参数提取模块,实现复杂零件模型形状特征的自动识别与提取.该方法为快速建立企业零件库提供途径,也为网络环境下的协同设计和数据共享奠定基础.     

Boosted cascade of scattered rectangle features for object detection

This paper presents a variant of Haar-like feature used in Viola and Jones detection framework,called scattered rectangle feature,based on the common-component analysis of local region feature. Three common components,feature filter,feature structure and feature form,are extracted without concern-ing the details of the studied region features,which cast a new light on region feature design for spe-cific applications and requirements: modifying some component(s) of a feature for an improved one or combining different components of existing features for a new favorable one. Scattered rectangle feature follows the former way,extending the feature structure component of Haar-like feature out of the restriction of the geometry adjacency rule,which results in a richer representation that explores much more orientations other than horizontal,vertical and diagonal,as well as misaligned,detached and non-rectangle shape information that is unreachable to Haar-like feature. The training result of the two face detectors in the experiments illustrates the benefits of scattered rectangle feature empirically; the comparison of the ROC curves under a rigid and objective detection criterion on MIT CMU upright face test set shows that the cascade based on scattered rectangle features outperforms that based on Haar-like features.     

混合加工特征识别方法

介绍一种集成了自动特征识别和用户交互特征定义的混合特征识别方法，该方法采用基于广义痕迹的特征识别建立零件的加工特征模型，通过交互特征定义对已建立的加工特征模型进行局部修改和再解释，在交互特征定义中，用户只需通过选取要修改的特征面定义自己的特征，剩余的面则调用自动特征识别算法处理，特征参数由系统提供的统一算法计算，从而减少了交互的工作量，这种混合特征识别方法有助于提高加工特征识别系统的实用性和健壮性。     

语义特征造型系统中特征模型转换的研究

通过对新一代的语义特征模型的分析,参考Bidarra等人的研究成果,运用有效性标准,确立语义特征造型中特征转换的方法,在采用数学方法基础上,提出了怎样在数学模型中把设计特征表示转换成加工特征表示。设计过程中的设计特征由一组具有几何特征的面和一组属性（包括维数和具体特征）表示。加工过程中的加工特征由许多面和这些加工操作中面面之间有意义的关系来表示。特征转换中采用数学方法,能够在集合运算中形成加工特征,特征相交这种困难问题也可用数学描述,并且理论上能够转换,从而提高产品模型的可编辑性和易编辑性。     

基于局部特征识别的特征有效性维护方法

缺乏特征模型的有效性维护功能已经成为目前特征造型系统存在的一个严重而亟待解决的问题.在对特征有效性条件进行深入分析的基础上,提出了一个基于扩展属性邻接图（extended attributed adjacency graph,简称EAAG）的特征有效性表示方法,特别是提出了基于局部特征识别的特征有效性维护新方法.该方法不仅能够自动判别特征的有效性是否被破坏,而且能确定导致特征无效的原因和遭破坏后特征的状态,从而能够根据用户的意图自动维持特征模型的有效性.     

根据工艺需要进行设计特征模型调整的方法

保持不同领域特征模型的一致性是多领域特征建模的一个核心问题。为有效地维护特征模型的一致性，提出一种根据对加工特征模型的修改要求自动确定设计特征模型调整方案的方法。该方法从加工特征修改所涉及的拓扑元素出发，通过搜索拓扑元素约束关系图找出相关的拓扑元素约束链，并以此为基础，利用有关准则自动确定设计特征调整的最优方案。该方法从加工的需求出发调整设计模型，保证设计与加工特征模型的一致性，可用于支持面向制造的设计。     

面向三维变量设计的可变特征模型

本文提出了一个面向三维变量设计的产品形状可变特征模型，其中包括特征树，特征表有特征约束关系图等新概念，用于描述设计过程中的形体模型和特征间的相互内在联系，从而不仅可作参数化设计，还支持更广泛意义上的变量设计。     

一种基于图的人脸特征提取方法

当前主流特征提取方法主要从全局特征或局部特征出发实现降维。为了能充分反映样本的全局特征和局部特征,提出基于图的人脸特征提取方法。该方法首先通过对训练样本进行学习得到最佳投影方向,该方向保证投影后的样本类内紧密而类间松散;然后将测试样本映射到最佳投影方向上并利用最近邻分类器进行样本类属判定。标准人脸库上的比较实验结果证明了所提方法的有效性。