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。     

基于局部二元模式的快速红外人脸识别系统

红外人脸成像具有对光照、人脸皮肤、表情、姿态等因素变化不敏感的特点,可以在一定程度上弥补这些因素对可见光人脸识别影响的不足。为了充分提取红外人的局部鉴别特征,文中提出了一个基于局部二元模式的快速红外人脸识别系统。该系统首先通过thermoVision A40型红外热像仪获分辨率为320240的红外人脸图像,并通过人脸检测和归一化方法提取大小为6080的标准红外人脸图像。其次,基于人脸图像的对称性,将红外人脸图像分块。通过局部二元模式直方图提取每一分块所包含的纹理模式特征。最后,采用Kruskal-Wallis（KW）特征选择算法,进一步抽取对识别有贡献的局部纹理特征用于分类识别。实验结果表明:提出的热红外人脸系统识别率明显优于基于主成分分析（PCA）和线性鉴别分析（LDA）的传统红外人脸识别系统,可以达到98.6%的识别率。与此同时,提出的红外人脸识别系统识别速度也快于传统基于PCA和LDA系统,可以广泛应用于实时人脸识别中。     

基于特征提取和胶囊网络的人脸表情识别

人脸表情识别是近年来非常火热的一个研究领域,随着深度学习的发展,越来越多的深度学习方法用于表情识别中。针对胶囊神经网络(CapsNet)更关注的是图像高层空间信息、低层空间特征提取不全面的问题,提出了特征提取与胶囊网络结合的人脸表情识别算法。本文先使用局部二值模式(LBP)算子提取图像纹理特征,与胶囊网络结合形成多通道输入胶囊网络。为了进一步加强低层空间特征提取,在提取纹理特征后加入了深度残差网络(ResNet),与胶囊网络结合形成多通道输入增强胶囊网络。为了验证多通道输入胶囊网络和多通道输入增强胶囊网络的性能,本文在公开表情数据集CK+和RAF-DB分别进行了对照实验,得到了99.69%,82.02%准确率,优于其它的表情识别算法。     

融合局部纹理和形状特征的人脸表情识别

针对局部二值模式(LBP)、中心对称局部二值模式(CS-LBP)和梯度方向直方图(HOG)的不足进行改进,该文提出中心对称局部平滑二值模式(CS-LSBP)和绝对梯度方向直方图(HOAG),并提出一种融合局部纹理特征和局部形状特征的人脸表情识别方法。该方法首先采用CS-LSBP算子和HOAG算子分别提取人脸表情图像的局部纹理特征和局部形状特征,然后使用典型线性分析法(CCA)进行特征融合,最后利用支持向量机(SVM)进行表情分类。在JAFFE人脸表情库和Cohn-Kanade(CK)人脸表情库上的实验结果表明,改进的特征提取方法能更加完整、精确地提取图像的细节信息,基于CCA的特征融合方法能充分发挥特征的表征能力,该文所提人脸表情识别方法取得了较好的分类识别效果。     

一种多算法融合的人脸识别方法研究

针对人脸识别技术易受光照、姿态、表情等影响 ,为了增强人脸识别算法的鲁棒性,提出首先采用 LBP算法提取人脸图像的局部纹理特征,使用PCA算法将高维的空间人脸图像投影到低维的 特征空间,使 用LDA算法利用人脸类别标签信息寻找最优的投影向量,实现了人脸图像维度进一步地压缩 ,最后使用SVM 分类器分类匹配得到识别结果。分别使用ORL和Yale人脸数据库验证了算法的有效性,实 验结果表明,文 中该方法具有良好的识别性能,与其它的识别算法相比,识别率有了较大的提高。     

基于小波变换的可变光照下人脸图像识别方法研究

实现人脸图像识别真实性的过程中,为提升可变光照下人脸识别图像的识别率,提出基于小波变换的可变光照下人脸图像识别方法,小波分解人脸图像,过滤掉人脸图像中的冗余信息,获取人脸低频图像,采用Gamma校正改善图像亮度、通过高斯差分过滤出人脸图像低频中的光照和高频中的噪声,通过对比度变换增强图像质量,实现人脸图像的光照处理。采用小波变换和LBP编码方式提取光照处理后人脸图像的LBP直方图特征,计算特征间距离,近邻分类人脸图像,实现可变光照下人脸图像识别。经过实验检测发现,所提方法有效降低可变光对人脸图像的影响,完整保存人脸面部表情,并改善图像亮度对比度和滤出人脸图像中光照成分,识别可变光照下人脸图像的最高识别率达到98. 56%。     

基于MobileNetV2与LBP特征融合的婴幼儿表情识别算法

针对婴幼儿表情识别率低、特征复杂提取不充分等问题,文中提出一种基于MobileNetV2与LBP双通道特征融合的婴幼儿表情识别算法。第1条通道使用改进后的MobileNetV2网络,可快速、准确地提取出人脸表情全局特征。第2条通道对原始输入图进行分块,利用图像信息熵构造出权值,提取出分块加权LBP直方图特征,突出了表情信息丰富的区域。通过融合双通道模型的输出向量来提升特征表达能力,并采用支持向量机替代Softmax层进行表情分类。实验表明,使用融合特征比单一特征具有更好的分类效果,并且在自建的婴幼儿表情数据集中的表情识别准确率可达到85.71%。     

基于对数能量熵与LBP特征提取的人脸识别

传统LBP模式在提取图像的纹理特征时,没有对图像中的不同子块加以区分。一般情况下图像的不同子块包含的纹理信息不尽相同,不能真实地反映图像纹理的变化情况。为了解决传统LBP算法在人脸识别过程中产生的直方图维数过长、鉴别力不高、对噪声反应敏感等问题,提出一种基于对数能量熵与LBP特征提取的人脸识别方法。首先将一副人脸图像分成互不重叠的大小相等的子块,然后计算每个子块的LBP直方图,同时对每个子块计算对数能量熵值;其次把每个子块的LBP直方图特征与对数能量熵值组合成一个新的特征向量;最后,将每个图像块的特征向量连接成一个全局的特征向量,将该特征向量用作分类识别。基于YALE人脸库,ORL人脸库和FERET人脸库的实验结果与数据分析表明,文中提出的算法能够更加准确地提取图像的特征信息,有效地提高了人脸识别率。     

一种具有噪声鲁棒性的人脸表情识别算法研究

为降低噪声对人脸表情识别的影响,首先提出具有人眼视觉特性的各向异性扩散滤波方法,对图像进行滤波预处理;同时采用改进HOG算子提取人脸表情特征。实验结果表明,改进的各向异性扩散滤波算法在滤除噪声的同时能更好地保留表情图像的弱小细节信息,改进HOG算子相比传统特征提取算子可以更准确地描述人脸表情特征。因此,该算法是一种有效的、具有一定噪声鲁棒性的人脸表情识别算法。     

基于CS-LBP特征融合的人脸智能识别方法研究

传统人脸智能识别方法存在识别正确率低的问题,为此提出了一种基于CS-LBP特征融合的人脸智能识别方法。通过分析人脸表情特征提取流程,设计CS-LBP特征融合目标计算,获取模糊特征LBP阈值。并结合不同LBP算子距离,均衡人脸图像灰度,以此提高人脸识别图像的清晰度。同时,绘制人脸识别标准纹路模型,计算经过识别后的人脸纹路与标准纹路的垂直距离,判断距离是否符合高斯单元线性组合规律,若符合规律可输出识别参数与结果,完成人脸的智能识别。采用设计实验的方式,验证了提出方法在实际识别应用中,可提高人脸图像识别正确的次数,证明了设计方法更具备实际应用价值。     

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。     

采用自适应加权扩展LBP的单样本人脸识别

提出了一种采用自适应加权扩展LBP(AWELBP,adaptively weighted extended local binarypattern)的单样本人脸描述方法,首先对单样本的人脸图像进行多尺度分块,对子块的图像进行扩展均匀LBP算子运算,同时同步生成图像局部熵图谱(LEM,local entropy map),计算每一子块对整体人脸图像纹理描述的贡献度图谱,根据贡献度图谱对每个子块的LBP直方图进行自适应加权,最后将各子块的LBP直方图进行连接形成人脸特征。本算法在ORL、Yale、Yale B人脸库上对部分遮挡、表情变化、光照变化等环境进行测试,并与传统算法以及与多种LBP改进算法进行比较,结果表明该算法对部分遮挡、表情变化和光照等环境下单样本人脸描述具有较好的效果。     

基于PCA特征提取和距离哈希K近邻分类的人脸表情识别

使用PCA降维,提取人脸表情特征,并结合基于距离的哈希K近邻分类算法进行人脸表情识别。首先使用类Haar特征和AdaBoost算法进行人脸检测,并对人脸图像进行预处理;接着使用PCA提取人脸表情特征,并将特征加入到哈希表;最后使用K近邻分类算法进行人脸表情的识别。将特征库重构为哈希表后,很大地提高了识别效率。     

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。     

小波变换和LBP对数域特征提取的人脸识别算法北大核心CSCD

为了改善复杂光照条件下人脸识别的性能,提出结合小波变换和LBP(Local Binary Pattern,LBP)提取复杂光照下人脸图像的对数域特征来进行人脸识别。本文首先将人脸图像由空域变换到对数域,再做两级离散小波分解,并利用高频分量重构原图,也即对人脸图像进行高通滤波,滤除低频光照成分,以达到复杂光照补偿的目的,最后利用分块LBP提取光照补偿后图像的局部纹理特征,并将这些特征应用于人脸识别。基于Yale-B和CMU-PIE人脸库上的实验结果显示本文算法对复杂光照具有较强鲁棒性,具备提取复杂光照条件下人脸图像有效特征的能力。     

考虑光照鲁棒性的超分辨率人脸识别系统设计

为保障不同光照下低分辨率人脸的超分辨率识别精度与效率,设计了考虑光照鲁棒性的超分辨率人脸识别系统。通过包含DSP单元与ARM单元的控制器模块,驱动人脸视频采集模块。采集不同复杂光照的人脸视频信息并解析成视频帧后,预估视频帧序列的位移情况,恢复视频帧序列的超分辨率,融合超分辨率视频帧构成人脸图像样本。利用人脸特征提取模块补偿全部人脸图像样本复杂光照,并提取其LBP特征构成人脸库。通过人脸识别模块匹配人脸图像的LBP特征与人脸库,识别出超分辨率人脸图像。结果表明,该系统的光照鲁棒性人脸图像采集与人脸图像LBP特征提取两部分的实现效果均较好。可有效识别出背光、强光及弱光下的超分辨率人脸,识别效率较高,识别成功率能够达到96.7%,为光照鲁棒性人脸识别提供保障。     

一种新的人脸面部表情识别算法研究

针对人脸面部表情的识别率易受非均匀光照影响,进而降低人脸面部表情辨识率的问题,提出一种融合局部特征与深度置信网络（DBN）的人脸面部表情识别算法。首先提取出人脸面部表情图像中的局部敏感质量分布图（LSH）非均匀光照不变特征;其次通过双编码局部二值模式（DCLBP）提取出人脸面部表情的边缘局部细节纹理特征;然后计算其各自特征的基本标准差来进一步确定自适应融合特征的权重值,并以此构造融合后的人脸面部表情特征;最后将部敏感质量分布图（LSH）与双编码局部二值模式（DCLBP）融合后的人脸面部表情特征进行训练深度置信网络（DBN）模型,将训练后的深度置信网络（DBN）模型进行人脸面部表情识别。在JAFFE人脸面部表情数据库和自建的维吾尔族人脸面部表情数据库中识别实验表明,该算法比其他4中算法的对比中其识别率分别至少提高了4.3%和5.22%,具有很好的鲁棒性和有效性。     

不同光照条件下基于二元模式的图像人脸识别

在不同光照条件下,传统图像人脸识别方法存在识别效率低、错误率高等问题,提出基于二元模式的图像人脸识别方法。通过二元模式线性提取方式,获得图像局部纹理特征,运用不同数量的自数据模块,解决LBP无法提取尺寸过大特征问题;通过扫描编码后加强人脸五官特征,随后根据光照变化运用小波变换域进行分解,并在此基础上对图像实施Gamma校正、高斯差分和对比度变换处理,利用划分的数据块获取对应图像的直方图,从而得到对应人脸图像的有效特征,最后通过对比度和压缩指数完成人脸图像识别。仿真实验证明,所提方法可以有效地解决光线变化、部分阴影问题,对人脸图像识别得准确度高达97%,且识别用时低于14 s,具有计算简单、效率高、适用性强等优点。     

一种基于可变长起主导作用特征(VLDF)的人脸识别算法

为了从Gabor滤波后的图像中提取简单有效、区分力强的人脸特征,提出了一种基于可变长起主导作用特征(VLDF)的人脸识别算法.即首先人脸图像与不同尺度、不同方向的Gabor滤波器进行卷积运算,然后利用局部二元模式(LBP)算子提取滤波输出的纹理特征,并根据纹理特征的统计分布规律,采用数量可变的起主导作用的纹理模式作为人脸的VLDF特征.最后构造了VLDF人脸特征之间距离的计算方法.该算法具有较小的特征向量维数和高的rank-1识别率.在FERET人脸数据库上的仿真结果验证了算法的高效性.     

多表情人脸肖像的自动生成

肖像是一种能够抓住人物特征,又能隐藏细节,保留个人隐私的艺术表现形式,本文提出一种以中性表情人脸作为输入,自动生成不同表情的肖像算法.首先利用主动形状模型(Active Shape Model,ASM)提取人脸的关键特征点,然后根据统计学习获取的不同表情人脸的FAP(Facial Animation Parameter)规则,对中性人脸的特征点进行变形,生成表情三角网格,将中性人脸图像作为纹理映射到表情人脸网格,生成表情人脸图像,最后利用图像的梯度域信息和非真实感渲染技术,将带表情的人脸生成具有肖像风格的人脸图像.所生成的多表情人脸肖像效果良好,能够应用于网络和报刊杂志等非真实感图形学和数字娱乐等领域中.