基于中心对称梯度幅值相位模式的单样本人脸识别

针对传统人脸识别算法在单训练样本情况下识别 效果不佳的问题,提出一种基于中心对称梯度幅值 相位模式(CSGMP)的单样本人脸识别算法。首先,提取人脸图像的梯度幅值和相位信息;然 后,用一种新 的中心对称局部方向模式(CSLDP)算子对梯度幅值进行编码,再将梯度相位量化到8个区间 进行编码,将 二者融合形成人脸图像的CSGMP特征;最后,分块统计直方图特征信息,将所有块的直方图 串联后作为 人脸图像的特征向量,利用最近邻分类器分类识别。在YALE和AR人脸库上进行测试的结果表 明,本文所提方 法简单有效,对光照变化、表情变化和部分遮挡等环境下单样本人脸识别具有较好的效果。     

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。     

基于改进的LTP人脸表情识别算法

针对人脸表情识别背景复杂导致识别率低的缺点,提出了一种中心对称三值模式(CSTP)算法,首先对人脸表情图像进行分块处理,在每一子块上提取CSTP特征,并对该子块进行CSTP特征的直方图统计,然后求出各个子块对应的信息熵,构造自适应加权系数,再分别和各个子块的直方图相乘,将自适应加权后的各个子块特征向量级联作为最终的纹理特征,最后利用支持向量机(SVM)进行表情分类.在JAFFE和CMU-AMP表情库上进行试验,通过对比其他传统方法发现该算法对表情识别更有效.     

基于单演主方向中心对称局部二值模式的单样本人脸识别

本文针对单样本情况下传统人脸识别方法在姿态、表情和光照等变化下识别效果不佳的问题,提出一种基于单演主方向中心对称局部二值模式的单样本人脸识别模式的单样本人脸识别算法.首先用多尺度的单演滤波器提取人脸图像单演局部幅值和局部方向信息,并求取主方向,生成主方向模式图;然后用CS-LBP算子进行编码,得到特征;最后对不同单演尺度空间中的特征分块统计特征直方图并运用直方图相交进行分类识别.在AR、Extend Yale B人脸数据库的实验结果表明,该算法简单有效,对光照、表情、部分遮挡变化具有较好的鲁棒性.     

融合时空特征的视频序列表情识别

针对视频表情识别,静态特征不能有效描述人脸区域沿时间轴动态变化信息的局限,该文提出一种融合动态纹理信息和运动信息的表情识别方法,借鉴LBP-TOP原理,提出具有时空域描述能力的时空韦伯局部描述子(STWLD)来提取动态纹理信息,同时采用分块光流直方图(BHOF)描述运动信息,最后利用SVM对融合后的纹理和运动信息完成表情分类。在CK+和MMI表情数据库上的交叉实验结果表明,相比基于单一特征的识别方法,所提方法取得了更好的效果;与其他相关方法的对比实验也验证了该方法的优越性。     

基于融合DCT和LBP特征提取的面部表情识别

针对离散余弦变换(DCT)只能提取面部表情图像的全局特征,而忽略了临近像素之间的关系、不能提取纹理特征信息、不能准确区分相似表情等问题,提出一种融合离散余弦变换方法和局部二值模式(LBP)特征的表情特征提取方法。该方法首先将人脸图像经过DCT获得的低频系数作为表情的全局特征;然后用LBP对贡献率较大的嘴部、眼睛区域进行局部纹理特征提取,通过将LBP提取到的局部纹理特征与DCT提取到的全局特征进行融合,从而得到更有效的表情特征;最后利用支持向量机(SVM)进行识别。实验结果表明:该方法比单独使用DCT方法提取的表情特征更有利于识别,提高了表情识别的准确性,并将这个表情识别方法用于智能轮椅的控制上,收到了良好的效果。     

分块CS-LBP和加权PCA的低分辨率人脸识别

针对局部二值模式(LBP)特征在低分辨率的人脸图 像上识别率较低的问题,提出了一种基于分块中心对称局部二值模式(CS-LBP,center symmetric local binary pattern)和加权主成分分析(PCA)算法的低分辨率人脸识别算法。 首先利用分块CS-LBP算子提取低分辨率人脸图像的特征;然后利用加权PCA算子对特 征进行降维, 从而得到更强的分类特征;最后利用最近邻分类器选出人脸最优分类类别并计算识别率。在 ORL人脸库上的实验表明,在人脸图像分辨率下降到(12×10)时,本 文算法的识别率仍能达 到85.00%,基本满足了实际运用中对识别率的要求,并且降低了运算 时间。     

基于局部幅度三值模式的人脸识别

针对局部三值模式（Local Ternary Pattern,LTP）对纹理特征描述不足的问题,提出一种基于局部幅度三值模式（Local Magnitude Ternary Pattern,LMTP）的人脸识别算法。首先将人脸图像进行分块处理。然后用LTP算子提取直方图以描述局部纹理的结构和LMTP算子提取直方图以描述局部纹理中像素值间的偏离幅度。最后将不同的直方图串联成LTP/LMTP直方图,将其作为人脸特征用于人脸匹配。实验分析表明,算法对纹理有更好的描述能力和在人脸识别中有更高的识别率,并对噪声有较好的鲁棒性。     

一种新的HOG特征人脸图像识别算法研究

针对人脸在非均匀光照下识别率的降低,提出了拉普拉斯滤波和离散余弦变换(DCT)融合梯度方向直方图(HOG)人脸识别算法。首先通过拉普拉斯滤波对人脸图像进行处理,突出其纹理特征,其次进行离散余弦变换(DCT),有效滤除高频分量,然后利用离散余弦逆变换(IDCT)重建人脸图像,降低其维数,最后通过梯度方向直方图(HOG)算子提取人脸图像固有特征,并利用最近邻方法进行分类识别。实验结果表明,该算法在不同特征维数下的Yale B人脸数据库中识别率高达95％以及课题组自建的维吾尔族人脸数据库中其识别率高达98.5％,优于其他传统算法?具有很强的鲁棒性和实时性。     

基于SLBP深度信念网络的人脸识别研究

针对传统局部二值模式(LBP)特征提取不充分和分类器拟合的问题,提出一种基于局部纹理特征的显著局部二值模式(SLBP)和深度学习的人脸识别方法。首先,利用改进的SLBP算法提取人脸图像局部纹理特征,建立SLBP直方图;然后构建基于深度信念网络的深度学习架构,将SLBP直方图输入到深度信念网络中,采用无监督逐层训练法和有监督BP算法去训练网络,实现网络的自学习和自优化,得到网络参数;最后,利用DBN分类、识别人脸图像。仿真实验证实,所提人脸识别方法在识别率和鲁棒性方面优于传统人脸识别方法。     

基于特征融合的无参考屏幕图像质量评价

考虑到人类视觉系统对图像边缘和局部纹理信息较为敏感,本文提出一种基于特征融合的无参考屏幕图像质量评价方法。所提方法通过梯度方向直方图和局部二值模式分别提取屏幕图像的边缘和局部纹理信息,接着通过特征融合过程得到一个更加能够描述屏幕失真的融合特征,最后采用支持向量回归训练得到屏幕图像融合特征向量与主观质量分数的质量评价映射模型。实验结果显示,与现有的图像质量评价方法相比,本文所提算法能够更好地反映出人类视觉系统对屏幕图像的主观感知度。      

2D facial expression recognition via 3D reconstruction and feature fusion

In this paper, a novel feature extraction method is proposed for facial expression recognition by extracting the feature from facial depth and 3D mesh alongside texture. Accordingly, the 3D Facial Expression Generic Elastic Model (3D FE-GEM) method is used to reconstruct an expression-invariant 3D model from the human face. Then, the texture, depth and mesh are extracted from the reconstructed face model. Afterwards, the Local Binary Pattern (LBP), proposed 3D High-Low Local Binary Pattern (3DH-LLBP) and Local Normal Binary Patterns (LNBPs) are applied to texture, depth and mesh of the face, respectively, to extract the feature from 2D images. Finally, the final feature vectors are generated through feature fusion and are classified by the Support Vector Machine (SVM). Convincing results are acquired for facial expression recognition on the CK+, CK, JAFFE and Bosphorus image databases compared to several state-of-the-art methods.     

Palm-Dorsal Vein Recognition Method Based on Histogram of Local Gabor Phase XOR Pattern with Second Identification

This paper proposes a palm-dorsal vein recognition method with local Gabor phase features, which includes a second identification for more accuracy. First, we extract quadrant-bit codes from the 2D Gabor transformation of a vein image. Then using the Histogram of the Local Gabor Phase XOR Pattern (HLGPXP) obtains the vein texture features, which combines the global information and the local information. Finally, the chi-square distance is adopted for recognition. Using the texture features based on the local Gabor codes above, the Second Identification (SI) segments the vein images and regards the non-overlap degree between images as a matching criterion. The experimental results show the Error Equation Rate (EER) of our method (HLGPXP-SI) decreases by 11.7 %, 4.8 % respectively than Modified Local Binary Pattern (MLBP) [1], Local Gabor Binary Pattern (LGBP) [2] on Database A (204 high-quality palm-dorsal vein images from 68 hands), and on Database B (400 low-quality palm-dorsal vein images from 100 hands), it decreases by 18.94 %, 15.51 % respectively than Selected Gabor Phase and Amplitude Features (SGPAF) [3], Direct Gabor Phase Coding (DGPC) [4].     

SFGDO: Smart flower gradient descent optimization enabled generative adversarial network for recognition of Tamil handwritten character

The Tamil language is complicated to identify, and thus more efforts are devised in the literary works. The objective is to develop a model called the Smart Flower Gradient Descent optimization-based Generative Adversarial Network (SFGDO-based GAN) for recognising Tamil handwriting. The dataset is first used to acquire the input image. The undesired noises are then pre-processed using a bilateral filter, and the binarization procedure is carried out using gradient-based thresholding. The necessary characteristics are then extracted for further categorization of Tamil characters, including character length, character width, statistical features, Local Binary Pattern (LBP), Convolutional Neural Network (CNN), density features, and Histogram of Oriented Gradients (HOG) features. Finally, utilising the proposed SFGDO enabled GAN, Tamil handwritten characters are recognised. The proposed Smart Flower Gradient Descent optimization (SFGDO) algorithm is developed by integrating Smart Flower Optimization Algorithm SFOA) and Gradient Descent Optimization (GDO).     

基于感兴趣区域和HOG-MBLBP特征的交通标识检测

交通标识检测中样本类别间的不平衡常常导致分类器的检测性能弱化,为了克服这一问题,该文提出一种基于感兴趣区域和HOG-MBLBP融合特征的交通标识检测方法。首先采用颜色增强技术分割提取出自然背景中交通标识所在的感兴趣区域;然后对标识样本库提取HOG-MBLBP融合特征,并用遗传算法对SVM交叉验证进行参数的优化选取,以此来训练和提升SVM分类器性能;最后将提取的感兴趣区域图像的HOG-MBLBP特征送入训练好的SVM多分类器,进行进一步的精确检测和定位,剔除误检区域。在自建的中国交通标识样本库上进行了实验,结果表明所提方法能达到99.2%的分类准确度,混淆矩阵结果也表明了该方法的优越性。     

多特征融合的自适应加权采样上下文感知相关滤波跟踪算法

针对传统相关滤波器使用特征单一、背景信息不足等缺点,提出一种多特征融合的自适应加权采样的上下文感知相关滤波算法.首先,对于灰度图像序列,采用方向梯度直方图(FHOG)特征、局部二值模式(LBP)特征以及灰度特征相融合;对于彩色图像序列,则采用方向梯度直方图(FHOG)特征、局部二值模式(LBP)特征以及颜色(CN)特征...     

基于金字塔分解和扇形局部均值二值模式的鲁棒纹理分类方法

针对传统局部二值模式(LBP)的特征鉴别力有限和噪声敏感性问题,该文提出一种基于金字塔分解和扇形局部均值二值模式的纹理特征提取方法。首先,将原始图像进行金字塔分解,得到对应于不同分解级别的低频和高频(差分)图像。为提取兼具鉴别力和稳健性的特征,进一步采用阈值化处理技术将高频图像转化为正、负高频图。然后,基于局部均值操作提出一种扇形局部均值二值模式(SLMBP),用于计算各级分解图像的纹理特征码。最后,对纹理特征码进行跨频带的联合编码和跨级别的直方图加权,从而获得最终的纹理特征。在公开的3个纹理数据库(Outex, Brodatz和UIUC)上进行分类实验,结果表明该文所提方法能够有效地提高纹理图像在无噪声环境和含高斯噪声环境下的分类精度。