基于改进的Adaboost_SVM的人脸表情识别

针对AdaBoost算法随着学习难度的增加导致分类器的分类效率下降、稳定性变差等问题,支持向量机在小样本中有特有优势;本文结合两种算法优势,基于蚁群算法对SVM的参数进行优化,改进了Adaboost_SVM级联分类算法,首先提取haar-like矩形特征通过Adaboost分类器快速排出非人脸区域;用Gabor小波变换提取人脸表情特征,再结合Adaboost_SVM级联分类器进行人脸表情识别。通过对JAFFE表情库进行试验,表情平均识别率达到94.2%,检测速度有了很大提高。     

基于人脸非对称性的表情识别

阐述了一种基于人脸非对称性的表情识别算法。该算法借助非对称人脸（D-face和S-face）来表征人脸非对称性,利用增强型方差率（AVR）和改进的基于排序思想的方差率自动选取人脸非对称性特征,然后分别用欧氏距离和K-近邻（KNN）算法测定表情识别率。仿真结果表明,人脸非对称性测量包含有判决信息,应用在表情识别中可以有效提高识别的准确率。     

基于活动外观模型的人脸表情分析与识别

分析了用活动外观模板(AAM)提取的人脸表情特征来进行人脸表情识别(FER)的可行性,尝试了以此特征向量为基础的FER。根据人脸图像的特点．先用特征眼的方法定位眼睛区域,再采用AAM的优化算法获取新对象的特征,缩短了AAM方法定位新对象的优化时间,提高了定位的准确度。采用秩相关分析和非度量多维标度(nMDS)等多变量统计学方法分析得出AAM方法提取的表情特征能够很好地表达表情的变化,并构造了神经网络分类器对人脸表情图像进行识别实验,得到93．5％的识别率。     

基于独立分量分析和径向基网络的人脸识别方法

人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点.基于小波分解和定点独立分量分析,提出了一种新的准正面人脸径向基网络识别算法.二维的小波分解具有对表情变化不敏感的特点,可以很好地压缩和表征人脸图像的特征.定点独立分量分析是一种基于高阶统计信息提取特征的方法,克服了一般ICA收敛慢的缺点;径向基网络作为分类器具有很高的推广性能,有利于大容量样本的分类.在对人脸库ORL和YEL的识别实验中,该算法的识别率达到98%以上,与传统算法相比,识别速度和识别率都明显提高.     

基于Gabor小波的人脸表情特征提取研究

为了使计算机能更好的识别人脸表情,对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究。首先对包含表情区域的静态灰度图像进行预处理,包括对确定的人脸表情区域进行尺寸和灰度归一化,然后利用二维Gabor小波变换提取脸部表情特征,使用快速PCA方法对提取的Gabor小波特征初步降维。再在低维的空间中,利用Fisher准则提取那些有利于分类的特征,最后用SVM分类器进行分类。实验结果表明,上述提出的方法比传统的方法识别速度更快,能达到实时性的要求,并且具有很好的鲁棒性,识别率高。     

基于特征点矢量与纹理形变能量参数融合的人脸表情识别

人脸表情识别是人机交互领域的研究热点和难点之一。为了有效去除由于个体差异而造成的表情特征的差异,该文首先基于特征点矢量提出特征点距离比例系数;其后,又给出纹理形变能量参数的概念;最后,将二者融合用于人脸表情识别。所提方法在Cohn-Kanade数据库及BHU人脸表情数据库进行了测试,实验结果表明该方法较传统的方法在识别率上分别提高了4.5%与3.9%。     

结合FSVM和KNN的人脸表情识别

为了提高人脸表情的正确识别率,提出了一种组合模糊支持向量机(FSVM)和K-近邻(KNN)的人脸表情识别的新方法.该方法通过主成分分析(PCA)提取人脸表情特征,对于待分类的不同区域,根据区分程度自适应划分为不同区域类型;并结合FSVM和KNN算法的特点,对不同区域类型切换分类算法.实验表明,此方法既能保证分类的精确度,又能简化计算复杂度.     

一种基于二代Curvelet和2D Log-Gabor滤波器的多模特征层融合识别方法

针对单模生物特征识别在实际应用中易受干扰、识别率低且无法达到零错误识别的问题,提出一种基于二代Curvelet和2DLog-Gabor滤波器的人脸与虹膜特征层融合识别算法.该方法利用二代曲波变换提取人脸特征,用2DLog-Gabor幅值法提取虹膜特征,通过PCA降维单模特征向量,在特征层进行融合,通过SVM分类识别融合特征向量.在ORL人脸库和CISIA虹膜库构成的多模生物特征库上进行测试.实验结果表明:该算法正确识别率能达到100%,较单模人脸、单模虹膜识别方法的识别率均提高3.33%,为多模生物特征识别提供了一种有效模型.     

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。     

多模型ASM及其在人脸面部特征点定位中的应用

为了提高ASM在非均匀光照条件下的人脸面部特征点定位的精确度,提出了一种融合Log-Gabor小波特征的多模型ASM方法.该方法的主要特点有:在精确定位目标图像虹膜位置的基础上对全局形状模型进行较准确的初始化;特征点局部纹理特征采用灰度和Log-Gabor小波特征共同描述,减少光照和噪音对算法的影响;建立包括全局ASM和基于人脸面部显著特征区域的局部ASM的多模型ASM,交替使用这两种ASM模型在边缘约束策略基础上对特征点的定位结果进行约束.实验表明,多模型ASM算法对人脸面部特征点定位的准确率比传统ASM算法有明显提高.     

改进非负矩阵分解的神经网络人脸识别

为了提高人脸识别正确率,提出基于改进非负矩阵分解的神经网络人脸识别算法。首先利用改进的非负矩阵分解对人脸图像进行特征提取,提高非负矩阵分解速度。接着将提取出的特征信息作为神经网络学习入口进行特征训练,由于神经网络在学习过程中,容易出现局部最小值且收敛速度慢等问题,为此采用改进的遗传算法对神经网络进行优化处理,获得最终的人脸识别结果。实验结果表明:利用改进的非负矩阵分解方法能够降低神经网络的分类训练负荷量和运算量,提高人脸识别识别率。通过和各种方法比较可知,本方法的人脸识别率都较高。本方法人脸特征分解速度快,提高了神经网络训练前期精度和收敛速度,使得人脸识别正确率高。当特征向量个数达到40以上时,人脸识别正确率保持95%以上。     

Structural similarity classifier for facial expression recognition

A novel Gabor filter structural similarity algorithm (GFSSIM) is proposed for facial expression recognition (FER) on noisy images. Low-resolution facial images with low SNRs are specifically dealt with FER system. The features are extracted using 40 Gabor filters, and a feature subset is selected for classification. The test image is classified based on proposed GFSSIM algorithm. The experimental results show that the recognition rate for heavily deteriorated images outperforms the conventional classifier method. In addition, the proposed method is more efficient from the computational complexity point of view.     

基于MG-LTP与ELM的微表情识别

特征提取和表情分类是表情识别的关键技术。针对传统方法识别率低的缺点,首先,提出了一种基于平均灰度的局部三值模式(MG-LTP)新算法,用于提取表情特征;其次,使用极限学习机(ELM)作为分类器,用于特征分类;最后,将二者结合用于表情识别,并进一步应用于人脸微表情识别中。在JAFFE数据库及CASME人脸微表情数据库进行试验,与传统方法对比,取得了较好的效果。     

人脸检测跟踪与特征点定位系统

实现的人脸检测跟踪与特征点定位系统,基于VC++6.0开发平台,使用opencv作为开发工具,有效缩短了系统的开发时间。首先,本系统采用adaboost算法进行人脸检测,通过合理的特征模板的选择实现了人脸的实时检测;其次,人脸跟踪模块选用camshift算法,利用人脸检测模块生成的人脸坐标传递给跟踪模块,实现人脸的自动实时跟踪,同时建立多个camshift跟踪器对多人脸进行跟踪,并有效地解决了人脸遮挡的问题;最后,通过ASM(active shapemodel)算法实现了实时人脸特征点定位。实验结果表明该系统实现的人脸实时检测跟踪及特征点定位,效果明显,可以作为表情分析和情感计算、视频人脸识别开发的基础。     

基于混合SVM与AdaBoost分类的面部表情识别的人机交互

基于二维主元分析（2DPCA）方法提出一种混合支持向量机（SVM）与AdaBoost算法的面部表情分类方法。首先,该方法对灰度图像进行人脸检测,通过小波变换和二维主元分析得到特征数据,有效地减少了计算量;然后,采用SVM方法对特征数据进行分类学习,得到初始分类器;最后,通过AdaBoost算法对SVM分类结果进行进一步加强,形成强分类器,提升了分类能力,确保了表情识别工作,并实现基于面部表情识别的智能轮椅的人机交互的鲁棒性。实验结果表明：该方法不仅有效地提高了样本的分类能力,而且降低了计算的复杂度,在智能轮椅人机交互实验中的平均识别率达到92.5%。     

融合改进的ASM和AAM的人脸形状特征点定位算法

基于主动形状模型（ASM）和主动表面模型（AAM）,提出了一种融合改进的ASM和AAM的人脸形状特征点定位算法。利用ASM定位外轮廓的形状特征点,AAM定位内部形状特征点;采用对部分关键特征点使用二维梯度的方法以提高特征点搜索的准确性;利用眼、鼻和嘴这些关键特征点的定位信息初始化人脸的平均形状以改善初始位置不当造成的搜...     

基于小波变换的网络流量异常监测仿真实验

为有效定位识别和提取网络流量序列的暂态性异常特征,针对网络异常流量特征扰动性和暂态性特点,提出一种基于小波分解的二叉分类回归决策树主分量特征优化跟踪特征提取算法。利用训练集建立决策树模型,采用二叉分类回归决策树模型进行主分量特征优化跟踪建模,利用双正交提升小波分解得到的各层细节信号对暂态性扰动特征的敏感性,通过小波分解得到各层细节信号,将提取的小波分层细节信号的奇异值分解特征再返回到决策树主分量特征优化跟踪模型中,实现网络流量异常特征的定位提取和识别。仿真实验表明,改进算法的抗干扰能力和分辨率提高显著,暂态性异常特征谱图分辨能力提高,异常特征分布谱清晰可见,展示了较好的特征提取和状态识别性能。