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1.
基于多特征融合和Boosting RBF神经网络的人脸识别 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种多特征信息融合的人脸识别方法.应用Zernike矩方法和非负矩阵分解法(NMF)分别提取具有旋转不变性的人脸几何特征和人脸子空间投影系数特征,将这两种具有一定互补性的特征串行融合,得到一个分类能力更强的特征.在此基础上,采用RBF神经网络进行人脸识别.为了提高神经网络的分类准确率和泛化能力,采用Boosting方法进行网络集成.实验结果表明,提出的算法利用较少样本数据即可快速地进行人脸识别. 相似文献
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基于改进NMFSC方法的人耳识别 总被引:4,自引:0,他引:4
针对人耳识别问题,提出了一种改进的稀疏性受限的非负矩阵因子(NMFSC)方法,通过增加一个使系数矩阵尽可能正交的约束条件来定义原目标函数,给出求解该目标函数的迭代规则,并证明迭代规则的收敛性。同时对人耳进行子区域划分,根据聚类规则对各子区域选择适当的权值,实现局部相似度到整体相似度的最佳映射。实验结果表明了该算法的优越性。 相似文献
3.
《计算机辅助设计与图形学学报》2014,(8)
遮挡是人耳识别中一个难以回避的问题,当人耳被遮挡时绝大多数人耳识别算法性能会大大降低.借鉴人类视觉认知特性,将非负稀疏表示用于遮挡情况下的人耳识别,提出一种更为鲁棒的遮挡人耳识别方法.首先对训练人耳图像和待识别人耳图像进行下采样降维,然后将待识别人耳图像表示为由所有训练人耳图像构成的字典的非负稀疏线性组合,最后通过求解非负稀疏表示模型得到稀疏表示系数,根据测试人耳图像的重建误差进行识别.在USTB人耳图像库上的实验结果表明,当人耳图像被遮挡时,该方法具有更好的鲁棒性和更高的识别率. 相似文献
4.
基于不变矩匹配的人耳识别 总被引:2,自引:0,他引:2
人耳识别技术是一门新型的个体生物识别技术,头部转动是影响人耳识别的重要原因之一.本文提出一种基于加权高阶不变矩特征方法的人耳个体生物识别系统,并初步建立60只人耳图像库.通过实验得出了主要测试数据,识别准确率可达到95%,证明该系统能够克服因头部转动对识别的影响.表明不变矩方法在人耳识别中具有一定优势. 相似文献
5.
比较了三种用于人耳识别的局部表征方法的识别准确率。通过在USTB2人耳库上的实验,对所采用的空间几何距离及选择的特征数进行了一个系统的比较分析。结果表明,方法的识别性能随所用的空间几何距离公式发生较大变化。 相似文献
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为实现人耳的自动检测与识别,提出了结合侧面轮廓特征、人耳统计特征以及人耳与侧面轮廓的位置特征进行人耳检测与识别的方法。该方法分为离线的训练阶段和在线的检测与识别阶段。在离线阶段,通过训练得到一个综合特征向量,包括人脸侧面轮廓特征、人耳统计特征以及人耳相对于侧面轮廓的位置特征。在线的检测与识别过程分为两步:第1步是用侧面人脸轮廓进行粗检测,第2步是用人耳的统计特征和相对于侧面轮廓的位置特征进行精确定位和识别,即在定位的同时实现人耳的识别。实验结果表明,上述方法具有速度快、效率高和鲁棒性好的特点。 相似文献
8.
基于人耳生物特征的身份识别 总被引:6,自引:0,他引:6
人耳识别技术的研究与应用在个体生物特征识别范围属于一种新的尝试.本文首先讨论了人耳识别技术的可行性及其特点,介绍了基于二维灰度图像、3D深度图像和耳纹图像的人耳自动识别方法,并重点对静态人耳图像识别方法进行了总结.最后针对人耳识别技术中的一些关键性问题,如人耳特征信息的提取、人耳图像的遮挡与缺损处理、人耳识别方法以及人耳图像库的构建进行了探讨,提出一些解决问题的思路. 相似文献
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人耳识别技术研究进展综述 总被引:13,自引:1,他引:12
人耳识别是一种新的生物特征识别技术,目前,研究尚处于起步阶段,有关的理论和方法还很不完善。文章首先介绍了人耳自动系统的构成,然后分析了现有的各种人耳识别技术,最后提出了展望。 相似文献
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雷军环 《计算机工程与应用》2014,(23):163-166,224
针对LLE算法对姿态变化和近邻点敏感的缺陷,提了一种融合Gabor小波和改进LLE算法的人耳识别算法(Gabor-ILLE)。该算法通过Gabor变换提取人耳特征,并对Gabor初始特征融合,采用改进LLE对特征进行降维,选择最有利于人耳识别的Gabor特征,采用K近邻算法建立人耳分类器实现人耳识别,并采用USTB3人耳图像库进行仿真实验。相对于参比人耳算法,Gabor-ILLE获得了更高的人耳识别率,实验结果验证了Gabor-ILLE算法的有效性。 相似文献
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基于(2D)2NMF及其改进算法的人脸识别 总被引:1,自引:0,他引:1
非负矩阵分解(NMF)是基于部分的特征提取方法,能够克服局部遮挡和光照问题,在图像识别任务中效果较好。然而传统算法中,NMF提取的特征是非正交的,且二维图像常被向量化处理,不仅丢失一些结构信息,还导致了数据的高维,不利于提高识别精度和速度。利用图像矩阵取代传统的图像向量表示,提出新的(2D)2NMF方法提取二维图像特征,并通过特征正交化和图像变形等措施,改善了算法性能。人脸识别实验表明,上述措施能够有效提高识别的精度和速度。 相似文献
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非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet transform,NSCT)是一种新的多尺度变换,它同时具有方向性、各向异性和平移不变性,能有效地表示图像的边沿与轮廓。非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)是在矩阵中所有元素均为非负数的条件下的一种矩阵分解方法。在非负矩阵分解过程中,适当地选取特征空间的维数能够获得原始数据的局部特征。提出了一种基于NSCT和NMF的图像融合方法。首先用NSCT对已配准的源图像进行分解,得到低通子带系数和各带通子带系数;其次将低通子带系数作为原始数据,选取特征空间的维数为1,利用非负矩阵分解得到包含特征基的低通子带系数;对各带通子带系数采取绝对值最大的原则进行系数选择,得到融合图像的各带通子带系数;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合结果优于Laplacian方法、小波方法和NMF方法。 相似文献
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基于图正则非负矩阵分解(NMF)算法充分利用了高维数据通常位于一个低维流形空间的假设从而构造拉普拉斯矩阵,但该算法的缺点是构造出的拉普拉斯矩阵是提前计算得到的,并没有在乘性更新过程中对它进行迭代。为了解决这个问题,结合子空间学习中的自表示方法生成表示系数,并进一步计算相似性矩阵从而得到拉普拉斯矩阵,而且在更新过程中对拉普拉斯矩阵进行迭代。另外,利用训练集的标签信息构造类别指示矩阵,并引入两个不同的正则项分别对该类别指示矩阵进行重构。该算法被称为图学习正则判别非负矩阵分解(GLDNMF),并给出了相应的乘性更新规则和目标函数的收敛性证明。在两个标准数据集上的人脸识别实验结果显示,和现有典型算法相比,所提算法的人脸识别的准确率提升了1% ~ 5%,验证了其有效性。 相似文献
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提出了一种用于人脸识别新的保持拓扑性非负矩阵分解方法。该方法通过将梯度距离最小化来发现人脸模式内在的流型结构。与PCA、LDA和最初的NMF方法相比较,保持拓扑性非负矩阵分解法发现一种嵌入来保留局部拓扑信息,比如边缘和质地。该文提出的保持拓扑性非负矩阵分解法对在有光照下的面部表情的变化有效。实验结果表明该方法提供了一种更好的脸部表示模式,同时也提高了人脸识别正确率。 相似文献
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黄勇 《计算机工程与应用》2010,46(26):182-183
提出了一种基于二维非负矩阵因子的人脸表情识别方法。该算法直接将2维人脸表情图像矩阵作为2维矩阵并结合NMF进行表情特征提取,称之为2DNMF。与NMF等不同,2DNMF充分利用表情图像矩阵中的行向量间的信息和列向量间的信息,尽可能地保留了原始的表情信息。基于CED-WYU(1.0)和JAFFE两个表情数据库的识别结果表明,基于2维非负矩阵因子的特征提取方法能有效地提高识别率及效率。 相似文献