一种PCA和SVM多生物特征融合的视频人脸识别

分析了视频人脸跟踪识别过程中高效特征提取、长时间人脸遮挡、光照变化及多目标跟踪识别等问题,讨论了基于PCA和SVM人脸识别优点及不足,提出了基于PCA和SVM多生物特征层融合的人脸识别模型,设计了多生物特征人脸识别算法,对实验过程进行了描述并对实验结果进行了分析.结果表明,提出的算法识别率高于任一单一算法、更适合实时视频监控取证系统使用.     

基于Log-Gabor和ULBP改进算法的人脸识别

为进一步提升人脸识别系统的识别率,加强其对光照、表情、姿态变化的鲁棒性,针对人脸识别中的特征提取问题,提出一种基于Log-Gabor与均匀局部二值模式（Uniform Local Binary Pattern,ULBP）改进算法的人脸识别方法。该算法采用多尺度、多方向Log-Gabor滤波器对图像进行滤波来提取Log-Gabor特征,再通过旋转不变均匀模式的LBP进行运算编码,并利用局部空间直方图来描述人脸,最后通过加权的卡方距离对直方图匹配完成人脸识别。在Yale、GT人脸数据库上的测试结果表明,该方法具有更好识别性能,且对环境鲁棒性较好。     

人脸识别的智能门禁控制系统

为了快速有效地验证身份,控制大门的开关,以人脸作为判决因子,判断来访者的合法性,以此来控制门的开关．当红外传感器探测到有人来访时,触发系统抓拍来者的人脸图像,利用OpenCV的人脸检测分类器,快速地进行人脸定位,采用改进的主成分分析算法,实现人脸的识别,与库中存放的合法进入者人脸进行比对;对于允许进入的来访者,控制打开大门,对于不能进入的来访者,系统发出语音提示．经过实验,验证了系统方案的可行性,实现了以人脸为身份识别的智能门控．系统工作稳定,在3s之内完成工作,识别率达85%．     

视频序列中的人脸实时跟踪与识别方法

集成了基于肤色的人脸跟踪和基于PCA/BPNN(主成分分析/前馈神经网络)的人脸识别技术,提出了一种人脸实时跟踪与识别方法.该方法可以实现复杂背景下的人脸跟踪,并可处理人脸遮挡问题.通过平均视频序列中的多幅人脸图像,获得了很高的正确识别率.该方法在800 MHz主频的微机上实现,系统处理速度达20帧/s.     

融合小波变换和张量PCA的人脸识别算法

张量主成分分析(PCA)方法用于人脸识别能获得比PCA方法更高的识别率．小波变换具有良好的时频分析特性,同时还能起到降维的作用．综合利用这两个算法的优点,提出了一种新的人脸识别算法,对人脸图像先采用小波变换做预处理得到4个子带图像,然后对每个子带图像用张量PCA进行特征提取,实现人脸图像的高效识别．仿真结果表明,新算法的识别率比张量PCA方法提高了6％,识别时间为张量PCA方法的35.74％．     

Recognition of human face based on improved multi-sample

In order to solve the problem caused by variation illumination in human face recognition,we bring forward a face recognition algorithm based on the improved multi-sample. In this algorithm,the face image is processed with Retinex theory,meanwhile,the Gabor filter is adopted to perform the feature extraction. The experimental results show that the application of Retinex theory improves the recognition accuracy,and makes the algorithm more robust to the variation illumination. The Gabor filter is more effective and accurate for extracting more useable facial local features. It is proved that the proposed algorithm has good recognition accuracy and it is stable under variation illumination.     

基于改进的有监督无参局部保持投影算法的人脸识别

针对局部保持投影算法的无监督性质和参数选择复杂性问题,提出一种改进的有监督无参数局部保持投影算法(supervised dice parameter-free locality preserving projection, SdPLPP)。SdPLPP算法使用广义Dice系数构建近邻矩阵,有效避免局部保持投影(locality preserving projection algorithm, LPP)算法参数选择调整的问题,采用监督模式对数据进行特征提取。SdPLPP在Iris数据集进行了图像可视化试验,直观分析试验分类后的样本距离值与算法性能的关系,并在ORL, Yale, FERET 3种人脸库上进行试验,通过对人脸数据的特征提取,采用最近邻分类法统计识别率,验证SdPLPP算法的有效性。试验结果表明:在人脸识别率方面, SdPLPP算法优于PCA, ULDA, LPP, SPLPP和EP-SLPP的算法,并优于已提出的其他有监督无参数局部保持投影算法。     

PCA-CCA在红外与可见光图像特征融合中的应用

针对红外与可见光图像特征级融合提出一种基于PCA-CCA的融合方法.分别提取红外与可见光图像的特征,由于当特征维数较高时,基于CCA方法的目标函数会面临协方差矩阵奇异的问题,无法进行求解,因此首先利用PCA方法进行降维,然后在低维空间中利用CCA方法求解融合特征.通过实验证明,本文的方法能够有效地提取融合特征,并且识别效果高于单一的CCA融合方法.     

基于核映射的无相关鉴别矢量集算法

针对人脸识别这一非线性分类问题,提出了一种基于核的无相关鉴别矢量集算法。应用了支持向量机中核函数的思想,通过核映射将原空间的非线性分类问题转化为特征空间的线性分类问题,然后在特征空间进行无相关鉴别矢量集的求取。其优势在于:利用核函数不但可以将非线性问题转化为线性问题,而且可以提取样本图像的高阶统计特征。在ORL人脸库中的测试结果表明,与传统的全局正交鉴别矢量集算法及传统的无相关鉴别矢量集算法相比,基于核映射的无相关鉴别矢量集算法有更高的识别率,最高识别率可达到99%。     

基于鉴别能力分析和LDA-LPP算法的人脸识别

针对人脸识别中的DCT系数选择问题和如何从全局和局部同时提取识别特征的问题,提出了一种基于鉴别能力分析和LDA-LPP的人脸识别算法。即先对人脸图像进行DCT变换,利用鉴别能力分析方法进行DCT系数的选择,融合LDA和LPP降维技术进行降维处理,不仅可以保持数据的全局性,同时也能够保持数据的局部性。在ORL人脸库和Yale人脸库上的实验表明,本文方法可以选择有效的DCT系数,明显提高了识别精度和鲁棒性。     

基于CycleGAN的非配对人脸图片光照归一化方法

针对人脸识别过程中光照对识别结果的影响问题,提出了一种基于CycleGAN的光照归一化方法.使用了生成对抗式的网络结构,利用图像翻译的原理,将较亮图片的光照风格迁移至较暗图片,同时保持原人脸表面平滑且结构基本不变.使用非配对的数据集,无需人工标注标签,简化了数据准备阶段的工作,达到了利用无监督的深度学习方法去除图片光照影响的目的.最后用训练好的模型处理CroppedYale测试集,比较处理前后的人脸识别准确率.实验证明,本文方法具有较强的降低人脸光照对识别率影响的能力且基本不改变人脸结构,有利于提高人脸识别的准确率.     

一种新的血流建模方法及其在红外人脸识别中的应用

为了从时延红外人脸图像中提取出更加稳定的血流特征,提出1种新的基于生物热传模型的人脸血流图建模方法,并应用于人脸识别。基于生物热传模型中经典的Pennes生物传热方程通过离散化建模,得到对应的血流图。然后,基于红外人脸图像低分辨率的特点,对得到的血流图采用经典主成分分析PCA(principal component analysis, PCA)+Fisher线性鉴别分析(Fisher linear discriminant analysis, FLD)的方法进行人脸识别。实验结果表明:本研究提出的血流计算方法充分考虑到血流之间的关联性,可以得到更加稳定的血流特征, 用于人脸识别,在不同环境温度的情况下(对于时延数据)具有较强的鲁棒性。     

基于皮肤模板和改进HMM的自动人脸识别系统

介绍一种基于隐马尔可夫模型(hidden Markov module,HMM)的人脸识别系统,该系统对人脸采用普通网络摄像头实时检测,通过皮肤模型进行背景去除,并用改进后的HMM算法进行识别. 实验结果表明,改进后的HMM算法能提高原HMM算法的准确率,采用皮肤模板对检测到的人脸进行精确定位后,进一步提高了识别算法的准确度.     

基于主元分析和神经网络的人脸识别方法

人脸自动识别是模式识别领域中一项具有广阔应用前景和实际应用价值的热门课题 .文中提出了一种主元分析和神经网络相结合的方法进行人脸识别 .我们先对图像进行归一化处理 ,采用主元分析法对图像的主特征分量进行提取 ,然后以一个径向基函数神经网络作为分类器 ,进行人脸识别 .实验结果表明 ,这种方法在采用多样本训练后 ,具有较高的识别率 .     

非常态下红外人脸识别的有限元分析

将红外技术与人脸识别技术相结合具有广阔的应用前景,近年来对血流图的红外人脸识别研究越来越多,但它们均假定血流量保持稳定不变。事实上,外部环境温度、喝酒、发烧或运动等因素都会对血流产生影响,进而影响识别性能。为此,本文针对非常态红外人脸识别,尝试开展有限元分析。初步实验证明,该方法能有效提高识别率,对于非常态下的鲁棒生物特征提取有一定的指导意义。     

基于核方法的二维线性判决分析的人脸识别算法

针对基于二维线性判决分析的人脸识别算法中缺少非线性判决信息的问题,提出了一种改进的基于核方法的二维线性判决分析的人脸识别算法。实验结果表明,改进后的算法相对原算法具有更好的识别效果。在此基础上研究了在使用多项式核函数时本文算法的性能,得出了在选用低次数多项式核函数时识别率较高的结论。     

智能环境下基于核相关权重鉴别分析算法的多特征融合人脸识别

针对智能会议环境下基于单模特征的人脸识别的识别率低、鲁棒性差的问题,提出了一种在智能会议室环境下基于核相关权重鉴别分析(KRWDA)算法的融合全局和局部特征的多特征融合人脸识别方法。基于相关权重鉴别分析算法并结合核方法,提出了一种核相关权重鉴别分析算法,有效解决了小样本问题。利用全局特征和局部特征在识别时所描述的内容和作用的互补性在特征层融合两种特征,全局信息和局部信息分别采用离散余弦变换和Ga-bor小波变换提取。在AMIES2016数据库上的仿真实验表明,本文所提出的方法可以有效地提高系统身份识别的正确率。     

一种特定条件下的人脸识别系统

人脸识别是模式识别领域中的一个困难而又具有实际应用价值和广阔应用前景的研究课题,文中用投影法分割人脸图像,采用自适应多主元提取算法提取人脸的主要分量特征,设计了一个组合分类器进行人脸的识别,实验结果表明本文所采用的识别算法在特定的部门或场合,对少数人员（目标）身份的准确识别非常有效。     

基于PCA与合并聚类的RBFNN人脸识别

基于主成分分析、合并聚类算法和径向基神经网络,提出一种有效的人脸识别方法.通过使用PCA进行特征提取,降低人脸图像的维数,对所提取的特征合并聚类确定径向基神经网络中心,根据类内样本与聚类中心的距离和类间距离计算各中心的散布常数,以ORL人脸数据库对网络进行训练和测试.实验结果表明,该方法选取较低的脸特征维效取得较好的识别效果.     

TargetedFool:一种实现有目标攻击的算法

随着人工智能技术的发展,深度神经网络广泛应用于人脸识别、语音识别、图片识别以及自动驾驶等领域.由于轻微的扰动就可以使深度神经网络出现错误分类,所以在有限的时间内实现特定的攻击效果是对抗攻击领域研究的重点之一.针对有目标对抗攻击算法中产生扰动时间久和扰动易被人眼观察的问题,基于Deepfool提出了在典型的卷积神经网络上...