基于正交梯度二值模式的单样本人脸识别

针对传统人脸识别方法在单样本条件下识别效果不佳的问题,提出一种改进的对光照和表情姿态等变化具有较强鲁棒性的梯度脸算法——正交梯度二值模式(OGBP)。首先采用正交梯度二值模式对样本图像进行特征提取,然后将每个方向特征向量串接起来作为用于人脸识别的总体特征向量,最后通过主成分分析(PCA)方法降维并利用最近邻分类器分类识别。在YALE和AR人脸库上进行测试,实验结果表明所提方法简单有效,性能优于原始的梯度脸算法,且对单样本人脸描述具有更好的效果。     

通用学习框架改进核PCA的单样本人脸识别

针对传统的人脸识别算法在每个人只有单个训练样本时识别性能严重下降的问题,提出了通用学习框架改进核主成分分析的单样本人脸识别算法。首先,选取一个合适的通用训练样本集,将各个单训练样本与通用训练样本集中某人的多训练样本按比例叠加;然后,利用经典的KPCA算法进行特征提取,将所有叠加后的训练样本和测试样本投影到特征子空间;最后,使用最近邻分类器完成最终的人脸识别。在Yale及FERET两大通用人脸数据库上的实验结果表明,相比其他几种较为先进的人脸识别算法,该算法取得了更好的单样本识别效果。     

局部方向梯度幅值与相位差分的人脸识别算法

针对传统人脸识别算法在单训练样本下效果不佳,提出一种局部方向梯度幅值和相位差分相结合的方法（LDGMPD）,首先提取图像的梯度幅值与相位,梯度幅值图像与8个Kirsch模板卷积得到每个子邻域的8个边缘梯度值;然后对相位进行局部差分。局部方向梯度幅值与相位差分仅使用边缘梯度值与相位局部差分值中最大值的方向编码成一个二位八进制数,产生LDGMPD值。再选取结构对比信息对各LDGMPD人脸分块进行加权处理,提取人脸的LDGMPD直方图特征,最后利用最近邻分类器分类识别。在AR和CAS-PEAL-R1共享库上进行实验表明LDGMPD在单样本人脸识别具有较好的效果。     

一种改进的基于奇异值扰动的单样本人脸识别方法

针对单训练样本情况下人脸识别性能不佳的问题,本文提出了一种改进的基于奇异值扰动的人脸识别方法。首先通过奇异值扰动方法扩展人脸样本,然后运用小波变换压缩扩展样本,选择小波变换分解后的低频分量作为子图像,再采用核主成分分析提取人脸的高阶特征,最后根据最近邻分类器分类。在ORL和Yale数据库上的仿真实验证明了本文方法的识别性能优于对比方法。     

一种自适应加权SpPCA单样本人脸识别算法

子模式主成分分析(SpPCA)算法忽略了人脸不同分块应该具有不同的重要性.为了解决此问题,提出一种自适应加权SpPCA单样本人脸识别算法,对人脸图像的不同分块自适应地计算其权重.算法对人脸进行分块,按照SpPCA算法将各个分块投影到特征脸的基坐标上,并以每个模块LBP编码的纹理图像信息熵来表征该模块的权值;将模块的权重赋予该模块的特征脸投影,并得到最终分类结果.实验在Yale B和扩展Yale B人脸数据集上进行测试.实验表明,该算法得到了较好的识别结果,有效地弥补了SpPCA算法的不足.     

单样本人脸识别中的虚拟样本扩展方法研究

在单训练样本人脸识别问题中,每个人都只有一幅人脸样本图像,因为没有充分具有代表性数量的训练样本,一些常用方法识别率明显下降,有的甚至不能使用.针对这一问题的解决方法是引进缩放、旋转、剪切、翻转和镜像等几何变换增加虚拟样本数量以提高传统识别方法的识别率.对增加后的样本使用传统的二维主成分分析方法做了验证,识别率得到了明显提高.     

基于稀疏表征的单样本人脸识别

提出2种基于稀疏表征SRC的单样本人脸识别方法。通过Shift或PCA重构的方法产生冗余样本,将生成的新样本作为训练样本,运用SRC进行识别分类。在ORL人脸库上的实验证明,在单样本情况下,2种方法分别比原SRC方法提高了5.56%和1.67%。与Shifted images +PCA、Shifted images +LDA、PCA重构人脸图像+LDA、PCA、LDA等方法做比较,实验表明,2个方法均具有良好的识别性能。     

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。     

基于自适应对数变换和PCA算法的人脸识别研究

为了提高人脸识别的识别率,提出了一种基于自适应对数变换和主成分分析(PCA)算法的人脸识别方法。将人脸图像进行自适应对数变换,使人脸图像由于光照不均而引起的图像模糊得到改善;使用PCA算法对图像进行降维和特征提取,减少了图像识别的计算量,有效提高识别的效率,再用最近邻分类器(NN)进行分类识别。在ORL和Yale人脸数据库上进行了使用验证,结果表明该方法能够提高人脸识别的识别率。     

基于样本扩充和改进2DPCA的单样本人脸识别

针对大多数人脸识别方法在单个训练样本条件下识别性能下降的问题,提出了结合多种样本扩充方法和改进二维主成分分析(2DPCA)的人脸识别算法。通过分析各种样本扩充方法的优缺点,用多种样本扩充方法来生成虚拟样本,以充分利用单一样本所提供的信息。采用改进的2DPCA方法对生成的虚拟样本进行特征提取,对训练样本进行分块,并用类内平均值规范后的分块来构造总体散布矩阵。在ORL和Yale人脸库上的实验表明,所提出的方法在识别性能方面优于普通的2DPCA方法,优于单一的样本扩充方法。     

独立环形对称Gabor特征及在人脸识别中的应用

提出了一种基于2D环形对称Gabor变换（2DCSGT）和独立成分分析（ICA）的特征提取方法,并用于人脸识别中。对人脸图像做5尺度2D环形对称Gabor变换;对变换后的图像下采样并采用主成分分析（PCA）进行降维;采用ICA获得人脸图像的独立环形对称Gabor特征（ICSGF）;采用最近邻分类法分类。在ORL、YALE和FERET人脸数据库上,基于ICSGF的人脸识别算法的正确识别率分别达到99.5%、93.33%和97.14%。实验结果表明,ICSGF方法有效可行。     

基于对称核主成分分析的人脸识别

为了提高人脸识别技术的实用性,结合人脸镜像对称性和核主成分分析提出了一种新的人脸识别方法。首先利用小波变换压缩人脸图像数据,获取小波分解的低频分量,再通过镜像变换得到镜像偶对称图像和镜像奇对称图像,然后分别对奇偶对称图像进行核主成分分析提取奇偶特征,并且通过加权因子对奇偶特征进行融合,最后采用最近邻分类器分类。基于ORL人脸数据库的实验结果表明：该算法增大了样本容量,在一定程度上克服了光照、姿态的不利因素,提高了人脸识别率。     

结合DCT与KPCA的人脸识别

核主成分分析是主成分分析在核空间中的非线性推广,能有效应用于人脸识别,但是识别过程时间开销过大仍是待解决的问题。提出了一种结合离散余弦变换和核主分量分析的人脸识别方法。对人脸图像进行离散余弦变换,选择部分系数重建图像,采用核主分量分析的方法提取人脸特征,采用最近邻分类器进行识别。在ORL人脸库上的仿真结果表明所提出的方法速度快,综合性能优于核主成分分析方法。     

非采样Contourlet变换与局部二值模式相结合的人脸识别

针对人脸识别中姿态、光照和表情变化带来的识别率有限的问题,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)与局部二值模式（LBP）的人脸特征提取方法。首先对人脸图像进行非采样Contourlet变换,得到多尺度、多方向的子带系数矩阵,然后利用LBP算子从每个子带系数矩阵上抽取局部邻域关系,得到各子带的LBP特征图谱,最后将这些图谱分块统计并级联后作为人脸的识别特征。利用多通道最近邻分类器的分类结果表明,所提方法能有效提高识别率,所提取的特征对光照、表情和姿态等变化具有更好的鲁棒性。     

基于非下采样contourlet梯度方向直方图的人脸识别

针对人脸识别系统准确度不高的问题,提出一种基于非下采样Contourlet梯度方向直方图(HNOG)的人脸识别算法。先对人脸图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT),并将变换后的各系数矩阵进行分块,再计算各分块的梯度方向直方图(HOG),将所有分块的直方图串接得到人脸图像HNOG特征,最后用多通道最近邻分类器进行分类。在YALE人脸库、ORL人脸库上和CAS-PEAL-R1人脸库上的实验结果表明,人脸的HNOG特征有很强的辨别能力,特征维数较小,且对光照、表情、姿态的变化具有较好的鲁棒性。     

一种融合两种主成分分析的人脸识别方法

提出了一种融合两种主成分分析的人脸识别方法。首先,利用两种不同的主成分分析方法分别获得人脸识别结果;然后,从信息融合的角度出发,采用模糊综合的原理对结果进行融合,给出最终的识别结果。基于ORL人脸数据库的实验证明该方法的识别性能优于单一的主成分分析方法。     

一种基于完全2DPCA的二次特征选择方法

提出一种基于完全二维主元分析(2DPCA)的二次特征选择方法用于人脸识别。该方法针对PCA及其改进方法的不足,结合完全2DPCA方法,用免疫算法和基于最近邻分类器的5阶交叉验证方法完成对人脸特征二次选择。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果表明,该方法识别效果较好。