融合HOG与PCA算法的人脸识别

为了进一步研究人脸识别问题文章融合HOG特征与PCA算法对人脸进行识别研究。首先计算人脸图像的方向梯度直方图（HOG）,将输出的每一个特征向量纵向堆叠为一个二维矩阵。然后使用主成分分析（PCA）进行特征降维,减少特征间的相关性和噪声。最后使用支持向量机（SVM）进行分类识别。整个算法模型在ORL人脸数据库中进行实验,最终结果显示识别准确率为96.0%;使用ROC曲线评价该方法的优劣得到曲线下的面积为0.9898。     

小波变换和特征加权融合的人脸识别

在人脸识别领域,提取人脸特征和降低维数是人脸识别的关键。传统的基于小波变换的人脸识别算法仅在小波分解的低频分量上提取用于分类的图像特征,造成了高频分量中部分对识别有利信息的丢失。为了更有效地提取人脸图像特征,提出一种基于小波变换和特征加权融合的人脸识别算法。首先通过小波变换对人脸图像进行降维处理,然后对4个小波子图分别运用主成分分析法(PCA)提取特征,并把这4部分特征加权融合,最后利用支持向量机(SVM)进行分类识别。在ORL人脸库上进行实验验证,识别准确率可达到97.5%,实验结果表明该算法能够有效提高人脸识别能力,与传统识别算法相比具有较高的识别准确率和识别速度。     

基于直方图均衡化、PCA和SVM算法的人脸识别

为了提高人脸识别的识别率,本文提出了一种基于直方图均衡化、PCA和SVM算法的人脸识别。首先将人脸图像进行直方图均衡化,这样可以很好的增强图像的对比度。然后使用主成分分析(PCA)对图像进行降维和特征提取,可以减少图像识别的计算量,有效的提高识别的效率。最后,再用支持向量机(SVM)进行分类识别。在ORL人脸数据库上进行了使用验证,表明该方法能提高人脸识别的识别率。     

一种改进的利用五官特征的人脸识别方法

提出一种利用人脸五官区域特征来取代整张人脸的识别方法,解决肤色区域受光线变化时识别率不高的问题.首先是用Active Appearance Model(AAM)侦测出所需要的五官影像,然后使用Principal Component Analysis(PCA)分别抽取五官的特征向量同时降低数据维度,将特征向量用K-means方法分类,再使用Support Vector Machine(SVM)K个类别的数据训练出一个分类模型.最后识别时,将各个模块的识别结果用投票法整合.通过实验表明去除掉容易受到光线影响的肤色区域,改以五官特征为识别的依据是可行的.相对于EigenFace方法的识别率,也有了显著提升.     

基于HOG特征的加权稀疏表示人脸识别算法

在人脸识别中,为了进一步提高人脸图像对光照等外界因素的鲁棒性,提出一种基于HOG特征的加权稀疏表示算法,将加权稀疏表示方法和HOG特征以及随机投影方法相融合,以降低复杂度,提高识别性能。首先,统计每一幅图像的方向梯度直方图(HOG)特征,并对每一幅图像进行归一化处理,削弱人脸图像中的光照影响;其次,对归一化后的图像引入随机矩阵算法,进行多次随机投影,得到每个样本所对应的稀疏系数,利用样本之间的距离作为稀疏系数的权值;在此基础上,对传统稀疏表示分类器进行改进,样本经随机矩阵多次投影和稀疏表示后会产生多个重构残差,最后利用样本的重构残差和对样本进行识别分类。ORL人脸库和GT人脸数据库上的实验证明该方法对光照等外界物理因素有着很好的鲁棒性。     

一种用于取证的加权支持向量机的人脸识别方法

人脸识别是指计算机将检测到的人脸图像,与计算机中已存储的人脸进行匹配以认定身份的过程。根据公安取证的需要,并针对已有的支持向量机人脸识别技术的不足,提出了用于取证的加权支持向量机人脸识别方法。对ORL人脸数据集的检测试验表明,该方法不但可行,而且准确性及效率较高。     

一种局部加权的二维主成分分析算法及其在人脸识别中的应用

提出了一种将局部特征加权与二维主成分分析相结合的局部加权的二维主成分分析方法．引入了二维局部加权特征子空间的概念，将各类样本映射到这个局部加权特征子空间，再通过计算测试样本到加权子空间的距离进行样本的分类．使用这种方法在ORL人脸库上进行测试，结果表明，经过局部特征加权的二维主成分分析方法比普通的二维主成分分析方法具有更优的性能，并且在提高识别率的同时算法的复杂程度并没有明显增加．     

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.     

一种基于人脸分割的PCA和SVM人脸识别方法

基于PCA和SVM提出了一种新的人脸分割法,将双眼、额头、鼻子、嘴等可以明显表征人脸的六类特征提取出来,舍弃双颊以及耳朵等特征量少的部位。融合上述人脸的特征识别结果,运用支持向量机的方法进行分类识别,实验结果表明,文章所提出的PCA与SVM融合的新的人脸分割方法能有效地对人脸进行分类,极大地提升识别率。     

一种基于模糊支持向量机的人脸识别新算法

提出了基于独立分量分析进行特征提取和采用模糊支持向量机实现分类的人脸识别新方法。首先利用独立分量分析方法构造人脸的特征脸空间,在特征脸空间上运用模糊支持向量机进行分类识别。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高的识别率。     

基于HOG与改进的SVM的手掌静脉识别算法

手掌静脉识别是一种新兴的生物特征识别技术,随着时代的进步,在各种安全领域中起着越来越重要的影响和应用。提出了一种改进的手掌静脉图像预处理方法,采用对像素灰度值映射来增强图像中的静脉纹理以去除其他干扰。针对手掌静脉纹理的特征提取和识别,提出了一种基于方向梯度直方图（HOG）与改进的阈值支持向量机（T-SVM）的算法,以更好适应手掌静脉识别的特点。通过大量实验证明,该方法不仅可以较为迅速地进行身份识别,而且达到了较高的识别率。     

融合PCA、LDA和SVM算法的人脸识别

为了提高人脸识别效率,提出了一种基于PCA、LDA和SVM算法融合的人脸识别方法。使用主成分分析（PCA）将人脸图像变换到新的特征空间中,消除图像特征间的相关性和噪声,提取人脸全局特征,在实验阶段取较多的投影方向使其尽可能多的保持原始信息;使用线性判别分析（LDA）算法进一步投影变换降低数据维度;使用支持向量机（SVM）分类识别。将PCA、LDA和SVM三种算法的优点结合起来,在ORL数据库上进行仿真实验,结果表明该方法的识别率可达99.0%。     

基于LBP直方图的复杂光照下的人脸识别

提出一种具有较强光照鲁棒性的人脸识别方法。通过Gamma校正、高斯差分（DoG）滤波和对比度均衡化算法对图像进行光照预处理,降低光照敏感度;利用局部二值模式（LBP）算子提取局部纹理特征,将图像划分为若干个不重叠的子区域,提取每个子区域LBP直方图,形成人脸图像特征,用主成分分析（PCA）进行降维处理;使用支持向量机（SVM）进行分类识别。在Yale-B数据库进行实验的结果表明,该算法的平均识别率可达99.68%,其性能优于目前该领域的典型算法。     

HOG在人脸识别中的性能研究

介绍梯度方向直方图(HOG)人脸识别算法,设计基于脸部识别技术人脸库的HOG人脸识别实验,以测试不同HOG参数对人脸识别的影响,从而进行最优参数设置。实验结果表明,HOG特征在行人检测和人脸识别上对梯度方向空间和区间的选择是一致的,不同分块模式对人脸识别的影响与行人检测不同,HOG特征描述子用较少的特征维数就能有效地表达人脸,采用块内标准化方式后,识别性能有大幅度提升。     

基于HOG的电梯人数统计方法研究

为了增强建筑工地专用电梯的安全性,防止超载,需要对电梯场景中的人体进行识别统计,鉴于各建筑工地均需要佩戴头盔才能进入的规定,提出一种通过统计电梯内佩戴头盔的人数判断是否超载的方法,算法首先提取电梯场景内的HOG特征,作为目标特征描述符;再利用SVM训练分类器进行目标识别,增强了识别率。实验结果表明该方法能对电梯内的人数进行准确计数,以达到人数超过最大承载量时进行实时报警的作用,具备较强的实用性。     

信息熵加权的HOG特征提取算法研究

针对人脸图像中不同部位所含的信息熵不同,对识别的影响程度不同等因素,提出了一种信息熵加权的HOG特征提取方法。该算法将待识别的人脸图像进行分块,对分块后的图像进行HOG特征提取,计算每块图像所含的信息熵作为权重系数加到各个分块中形成新的HOG特征,通过PCA算法对特征进行降维,得到信息熵加权的HOG特征。通过在ORL和YALE实验结果表明,该算法相较于其他传统识别方法具有更高的识别精度和准确度,并且对于人脸在光照、姿态表情等干扰因素下均具有良好的有效性和鲁棒性。     

基于Cost-Sensitive主成分分析的人脸识别

目前现有的人脸识别算法寻求最高的正确识别率,且假设所有的错误分类具有相同的错分代价,但此假设在现实的人脸识别系统中往往不成立。为此,提出一种基于代价敏感（Cost-Sensitive）主成分分析的人脸识别方法,该方法在主成分分析理论中引入一个代价敏感函数,将不同错误识别所造成的损失进行分类划分,以确定不同的损失代价,实现更精确的人脸识别。在AR、FERET和UMIST人脸数据集上的实验结果表明,与经典的基于子空间的人脸识别方法相比,提出的方法以最少的代价达到了较高的k最近邻分类识别精度。     

多模式扰动模型动态加权SVM集成研究

针对集成学习中bootstrap方法不能产生具有较大差异性的成员分类器,提出基于多模式扰动模型动态加权SVM集成方法。该方法在训练样本中使用bootstrap采样产生扰动,在输入特征中使用PCA特征滤波子空间法产生扰动,用自动模型选择法来动态扰动每个成员分类器的参数,用分类精度对成员分类器加权集成扰动输出。实验结果表明该方法比常用的bootstrap集成方法具有更好的集成效果。     

基于分块相位一致性的人脸识别算法

针对基于可见光的人脸图像的识别容易受光照和表情变化的影响,人脸的表情变化仅限于局部等问题,以及图像的相位一致性特征不受图像的亮度或对比度影响的特点,提出了一种基于分块相位一致性的人脸识别算法。该算法用log-gabor滤波器对图像进行滤波,利用相位一致性模型提取相位一致性特征图像;对每幅特征图像进行分块主元分析(PCA)处理;融合所有子图像的距离信息,采用最近邻分类器进行分类识别。实验证明该方法具有更好的识别性能。     

基于HOG和E-SVM的服装图像联合分割算法

针对目前服装图像分割准确率低的问题,提出一种基于HOG特征和E-SVM分类器的服装图像联合分割算法。该算法具体可分为三个迭代的步骤：超像素组合、E-SVM分类器训练、分割传播,并用到辅助数据集。将用户输入的图像结合辅助服装集进行超像素分割,并利用分割传播方法将超像素组合成多个区域。利用分割效果积极的区域的HOG信息训练E-SVM分类器。通过E-SVM分类器以及分割传播方法将输入的图像中的服装分割出来。实验结果表明,该方法能够高准确率地分割出服装图像。