基于支持向量机的人脸识别技术研究

研究人脸识别优化问题,不同程度光照对人脸图像的采集具有不利影响,使图像中包含一些噪声信息,而当前人脸识别算法没有考虑不同程度光照对人脸图像的影响,仅在光照变化不大时,识别正确率高.为了解决光照条件对人脸识别不利影响,提高脸识别正确率,提出一种多尺度Retinex( MSR)和支持向量机(SVM)相结合的人脸识别算法(MSR - SVM).MSR - SVM首先采用MSR对人脸图像进行预处理,消除光照变化的不利影响,然后采用PCA提取人脸图像特征,消除一些噪声信息,最后利用SVM分类算法对人脸图像进行分类.采用Yale人脸库对MSR - SVM算法进行仿真测试,仿真结果表明,改进方法可以消除光照变化对人脸识别不利影响,加快了人脸识别速度,提高了人脸识别正确率.     

基于ICA和GSPSO-SVM的人脸识别方法

针对人脸识别中,利用粒子群算法训练支持向量机进行分类识别时存在易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出一种基于雁群优化算法的人脸识别方法。将主成分分析与独立成分分析相结合提取人脸特征,利用支持向量机进行分类,在分类识别的过程中,引入雁群优化算法以提高速度和效率。实验结果表明,与标准粒子群算法相比,改进的粒子群算法提高了人脸识别率,具有较快的识别速度。     

改进Retinex和稀疏表示的光照人脸识别

为了提高光照变化条件下的人脸识别率,针对当前人脸识别方法存在的缺陷,提出了一种改进Retinex算法和稀疏表示相融合的光照人脸识别方法。首先对Retinex算法的不足进行改进,并应用于人脸图像预处理中,消除光照对人脸识别的干扰,然后采用稀疏表示提取人脸特征向量,并采用投票方式实现人脸识别,最后通过3个标准人脸数据库对方法的性能进行测试。结果表明,该方法不仅提高了人脸识别率,而且缩短了人脸识别时间,对光照具有较好的鲁棒性。     

基于小波包的新LDB人脸识别方法

研究人脸特征优化识别问题,图像信息中存在不同噪声和不同人脸特征.通过特征提取识别,获得不同人脸特征.针对传统人脸识别方法的识别率受光照、旋转等约束条件影响大的缺点,为了提高识别率,提出了一种根据小波包变换和改进的LDB(Local Discriminant Basis)方法相结合的人脸识别方法.算法首先利用小波包对人脸图像进行分解,再采用改进的LDB方法获取最佳分类特征,最后利用Euclidean距离函数进行分类识别.在人脸库Feret进行实验.结果表明,新算法减少了计算复杂度,提高了识别率,为人脸识别提供了依据.     

有遮挡人脸识别方法综述

现实人脸识别系统的图像采集过程中往往存在光照、姿态、遮挡等不确定性因素,传统的人脸识别方法识别效果不佳,有效地处理这些问题提高识别效率仍是人脸识别系统中的难点。回顾了传统的人脸识别的相关方法,重点针对人脸遮挡的处理方法,从遮挡区域如何重构地生成模型,如何检测遮挡位置的判别模型及鲁棒特征提取三个方面进行了详细的综述,比较了各自的优缺点及应用场合,总结分析了目前有遮挡人脸识别存在的问题和未来研究方向。     

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。     

一种新的低秩分块稀疏表示的人脸识别算法

针对 人脸图像中表情变化、遮挡、光照的问题,本文提出了一种新颖的基于低秩分块稀疏表示的 人脸识别算法。该算法采用了一种新的结构不相关的低秩矩阵恢复方法,同时采用离散余弦 变换方法联合处理人脸图像中遮挡、掩饰和光照的问题,对处理过的图片采用一种独特的重 叠分块方法,利用冗余信息有效地提高了算法的识别率。在分类阶段,利用Alignment pool ing的方法,有效地提高了识别速度。该算法在标准人脸数据库上进行了多次实验,实验结 果表明：与现有人脸识别算法相比,算法的识别准确率和计算效率都得到了一致提高。     

人脸识别中光照补偿参数及必要性的判定方法*

针对实际人脸识别应用中大量人脸无须作光照补偿的情况,分别用2DPCA和Fisher两种人脸识别方法对FRVT标准人脸库进行识别,得出准确的影响人脸识别的光照方向参数,并提出了一种简单快速的判断是否需补偿的方法.实验证明,经过光照补偿判定后进行的人脸识别实验,需补偿人脸数目大量减少,运算量大大降低,人脸识别速度可以提高近四倍.     

基于改进型PCA和LDA融合算法的人脸图像识别

研究提高人脸识别率问题,因人脸图像易受光照条件、人脸丰富的表情变化以及周围复杂环境干扰等因素的负面影响,导致其识别准确度很低,影响其识别效果。鉴于此,提出了改进型PCA和LDA融合算法人脸图像识别方法,首先通过在改进PCA算法中结合基于标准差和局部均值的图像增强处理,使其可以有效调节光照不均匀对人脸识别所造成的负面影响,进而拓展了PCA算法的应用条件范围,然后将改进的PCA算法与LDA算法相结合,运用改进的PCA算法对训练图像降维,最后再对降维以后的特征采用LDA算法,训练出一个最具判别力的分类器,实验证明本文提出的方法对光照不均匀、表情变化的人脸具有一定的鲁棒性,具有很好的人脸识别性能,提高了其识别率,优于一般的PCA算法。     

基于小波变换和PCA-ANN的人脸识别

研究了基于主成分分析和人工神经网络技术的人脸图像识别系统的基本理论与关键技术,并通过对人脸识别的关键技术进行实验选择和优化组合,提出一种将小波变换、主分量分析(PCA)和人工神经网络相结合的人脸识别系统方案,可以提高人脸识别的效率,同时减少光照、表情等因素对系统识别性能的影响,提高人脸识别系统的鲁棒性。实验结果表明,此人脸识别系统在识别率和识别速度等方面均获得了较好的效果。