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人脸民族特征选取与分析是人脸识别与人类学重要研究方向之一.本文建立了中国三个民族人脸数据库,通过流形结构来研究和分析人脸的民族特征.首先,在体质人类学定义的人脸几何特征指标进行流形分析,未形成按语义分布的子流形.因此本文将人脸特征扩至全部组合的长度、角度和比例特征进行分析,利用mRMR算法对2926个长度特征、21万余个角度特征、427万个比例特征中冗余特征进行筛选,加上人类学指标及混合筛选的数据集共形成5个数据集.利用LPP、Isomap、LE、PCA和LDA等流形方法分析5数据集,其中的4个数据集都形成了民族语义的子流形分布.为验证筛选特征指标的有效性,本文利用分类算法J48、SVM、RBF network、Naive Bayes、Bayes network在Weka平台对数据集以族群语义作为类别进行交叉验证实验,实验结果表明混合特征的人脸数据集族群分类平均准确率最高,且比例特征分类指标优于其他特征数据集.本文通过大量实验揭示了民族人脸数据可在子空间内形成按民族语义分布的子流形结构.中国三个民族人脸特征在低维空间存在不同民族语义的子流形,通过流形分析和特征筛选构建的人脸测量指标不仅可为人脸族群分析提供方法,同时也将丰富和补充体质人类学的相关研究工作. 相似文献
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人脸全局特征识别研究 总被引:7,自引:0,他引:7
人脸识别是模式中的一个相当重要却又十分困难的课题。本文利用神经网络(Neural Network,简称NN)及主元分析法(Principle Component Analysis),简称PCA)不同的特性提出了两种人脸识别的模型:NN+NN模型及PCA+NN的模型。理论分析和实验结果表示:这两种新的识别模型可以实现优化特征抽取和自适应识别。 相似文献
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提出一种利用人脸角微特征几何特性的图像预处理,建立BP神经网络识别人脸特征模型的方法。研究了角微特征提取和具体算法,讨论了BP网络结构的设计,输入、输出层设计和隐藏层节点选取问题。微特征提取,可以降低网络输入维度,对于识别不同角度、不同表情的人脸图像提供了可能性。利用ORL人脸图像数据库做实验,结果表明此方法有效。 相似文献
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人脸识别的关键第1步在于这些抽取出来的特征量是不是可以很好地表达人脸的特征.为了快速地提取人脸特征,结合Lades提出的弹性匹配方法,对人脸的定位算法进行了改进,提出了一种基于小波变换的人脸定位方法.新的定位算法和Lades的方法比较,在计算量上有很大的减少,而定位准确率方面却没有下降. 相似文献
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主动形状建模是面部特征定位和人脸识别等模式识别领域中常用的一种方法.然而,由于受到初始情况、光照等诸多因素的影响,主动形状建模经常会陷入最优化过程中的局部最小问题,从而导致其性能下降.文章在传统主动形状模型基础上,提出了一种改进的ASM算法.首先,利用Adaboost初始定位面部的显著特征区域以便在后续的搜索中进行位置的约束;其次,将原始ASM方法中的关键点的1D纹理模型改进为基于核概率密度估计模型的2D纹理模型;最后,在局部灰度模型中加入了边缘约束,使边缘信息较强的点有更大的可能成为最佳候选点.该方法可以有效地解决上述局部最小问题,并且更好地捕捉局部点的特征信息,从而更精确地进行面部特征定位.实验结果表明,改进的ASM方法在准确性和鲁棒性上有较大提高,可为后续的人脸识别打下良好的配准基础. 相似文献
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提出了一种通过提取人脸局部深度信息定位人脸特征点的方法。该方法首先利用人脸肤色在YCrCb色度空间中的聚类性定位人脸范围,然后通过建立一个前馈神经网络提取人脸局部的相对深度,从而实现对鼻尖的定位。经实验验证,本方法具有较好的准确性。 相似文献
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传统多生物特征融合识别方法中人工设计特征提取存在盲目性和差异性,特征融合存在空间不匹配或维度过高等问题,为此提出一种基于深度学习的多生物特征融合识别方法。通过卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)提取人脸和虹膜特征、参数化t-SNE算法特征降维和支持向量机(support vector machine,SVM)分类组合进行融合识别。实验结果表明,该融合识别方法与单一生物特征识别以及其它融合识别方法相比,鲁棒性增强,识别性能提升明显。 相似文献
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提出了基于图像矩阵的不相关的线性鉴别分析方法,比较了采用图像矩阵和图像矢量特征时主分量分析方法和线性鉴别分析方法的识别性能,并对实验结果进行了详细分析. 相似文献
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针对传统的Gabor滤波器组存在特征提取时间较长以及特征数据存在冗余性的缺点,提出了一种新颖的局部Gabor滤波器组。为了评估该方法的识别性能,提出了一个基于Gabor特征的人脸表情识别系统。该系统首先对经过预处理之后的纯表情图像提取Gabor特征,然后用PCA LDA方法对采样后的特征进行特征选择,最后采用K近邻分类方法识别人脸表情。实验结果表明,这种方法无论在计算量还是识别性能上都比传统的Gabor滤波器组更具有优势。该方法的创新之处在于选取局部Gabor滤波器,最高平均识别率达到了97.33%,表明其适合于人脸表情图像的分析。 相似文献
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结合整体与局部信息的人脸识别方法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种综合利用整体和局部信息进行人脸识别的新方法。在对整幅人脸图像进行PCA分析的基础上辅以了局部区域的PCA LDA分析。在ORL的400幅人脸库上对此方法进行了验证,结果证明此方法是有效可行的,最优的识别率达到了97%,比仅利用完整图像的人脸识别方法有了不同程度的提高。 相似文献
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基于差别特征的神经网络人脸识别 总被引:3,自引:0,他引:3
根据视觉识别的差别特征分辨特性,该文对自联想神经网络进行了改进,提出了基于差别特征的识别方法。文中采用ORL人脸图象库进行的对比识别实验表明,改进后的差别特征神经网络对原人脸图象和加斯噪声的人脸图象,都较自联想神经网络识别高,证实了差别特征的有效性。 相似文献
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基于分块PCA的人脸识别方法 总被引:3,自引:0,他引:3
本文提出了一种称为M2PCA+FDA的新的人脸识别方法.新方法从模式的原始数字图像出发,先对样本图像进行分块,对分块得到的子图像矩阵采用PCA进行特征抽取,从而得到能代替原始模式的低维的新模式,然后,对新模式施行“Fisherfaces”方法,实现模式的分类.其特点是能有效地抽取图像的局部特征,正是这些特征使此类模式区别于彼类.在ORL和NUST603两个人脸数据库上对M2PCAA-FDA方法进行了测试,实验的结果表明,本文提出的方法在识别性能上优于“Fisherfaces”方法和PCA方法. 相似文献
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基于改进的PCA算法和Fisher线性判别的人脸识别技术 总被引:10,自引:0,他引:10
通过对主成分分析法(PCA)的数学公式进行改进,使其具有灰度归一化操作能力,从而克服光照对目标的影响,再将改进后的主成分分析法和F isher线性判别分析方法组合起来用于人脸识别,在ORL人脸数据库上进行了实验,取得了满意的识别效果. 相似文献
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本文主要介绍了人脸图像特征提取的三种算法,包括PCA算法,DCT算法以及FLD算法,着重分析了PCA+FLD,DCT+FLD两种结合算法的原理。实现方法和步骤以及各自的优缺点。 相似文献
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本文主要介绍了人脸图像特征提取的三种算法,包括PCA算法,DCT算法以及FLD算法,着重分析了PCA FLD,DCT FLD两种结合算法的原理,实现方法和步骤以及各自的优缺点。 相似文献
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为了准确快速地进行人脸识别,提出了一种基于类矩阵和特征融合的加权自适应人脸识别算法,该算法首先,提取人脸的全局特征和6个关键部分的局部特征,同时给出了局部特征权值的动态选择方法,由于该法可以根据不同的训练集得出不同的权值,因而增强了算法的自适应能力;然后通过将全局和局部特征加权融合来得出样本的特征矩阵;接着设计出了一种加权PCA方法用于对样本矩阵进行降维;再进一步提出类矩阵的概念,同时给出并证明了类矩阵的推导公式,并据此得出一种新的投影准则;最后,将类矩阵和试验样本分别进行投影,并根据其欧氏距离的大小得出试验人脸的最终类别。试验表明,该算法不仅计算速度快、识别率高,而且能有效解决LDA小样本空间问题,应用前景良好。 相似文献