基于压缩感知的红外人脸识别

压缩感知理论是一种全新的数据采集技术,其采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构,通过数值最优化问题准确重构原始信号。本文利用压缩感知的优秀特性,采用基于稀疏表示的模式分类方法,通过提取红外人脸图像的全部信息作为特征并建立特征矩阵,将待识别人脸作为压缩感知测量值,并通过正交匹配追踪算法进行重构,根据重构的稀疏系数所属类别进行红外人脸识别。实验表明,基于压缩感知的红外人脸识别结果准确率高。实验验证了本算法的有效性。     

采用压缩感知的人脸识别算法

介绍压缩感知(CS)理论,并将其应用于人脸识别.运用训练数据构造冗余字典,采用随机分布的规范行矢量高斯矩阵构造感知矩阵,对训练图像和测试图像进行感知.利用正交匹配跟踪算法求最小零范数解,在变换域中用近邻法判断测试数据的类别.实验结果表明,用CS进行人脸识别,能避免特征选取的问题,且识别率高、运算速度快.     

基于2DPCA和RBF神经网络的人脸识别方法

采用2DPCA方法提取人脸图像的特征值,通过RBF神经网络进行训练和识别,提出一种基于2DPCA和RBF神经网络的人脸识别方法,并将此方法应用于ORL人脸库。实验结果表明,该方法不仅具有较好的人脸图像识别能力,而且能明显缩短识别算法的运行时间。     

基于小波变换和2DPCA的人脸识别方法

主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法是模式识别技术中经典的特征提取和降维技术之一。在传统的PCA基础上,提出了二维主成分分析(Two-Dimensional Principal Component Analysis,2DPCA)方法。针对二维主成分分析在特征提取和数据降维上存在的缺点,提出一种综合的方法—在小波变换的基础上,对人脸数据库进行二维主成分分析。实验结果表明,该方法不仅实现了降维,而且能取得比传统主成分分析和二维主成分分析更好的识别性能。     

基于降维字典的L2范数人脸识别方法研究

基于稀疏表示的人脸识别算法具有良好的识别效果,然而工作机制并不明确.因此,在研究SRC的方法和L1范数作用基础上,提出了一种结合降维字典和L2范数求解的分类方法.利用PCA技术对原始字典进行改进,有效降低原始字典的维数,降低求解系数向量的复杂性;利用L2范数快速计算的特点,加快人脸识别速度,提高系统的鲁棒性和识别率.在Yale B和ORL数据库上的实验结果表明了该方法的有效性.     

基于Lp范数的2DPCA的人脸识别方法

主成分分析（PCA）是降维的一种经典方法。二维主成分分析（2DPCA）在特征抽取之前不需要将图像矩阵转化为向量形式,所以能快速地提取特征。但是基于L2范数的PCA和2DPCA在遇到异常值时的表现不稳定而且得到的向量通常不是稀疏的。提出了一种基于L1范数的且受Lp范数约束的2DPCA方法（2DPCA-Lp）。当参数p接近1时,它可以得到稀疏的解。该方法既具有2DPCA的快速方便性,又是泛化的并且对异常值较不敏感。同时也证明该方法可以取得一个局部最大化的解。通过在ORL和UMIST人脸库上的实验表明了该方法的有效性。     

基于PCA特征基压缩传感算法的人脸识别

针对人脸识别对遮挡、表情和光照的鲁棒性问题,提出基于PCA特征基压缩传感算法的人脸识别方法。利用双向二维主成分分析提取图像行列2个方向的特征并进行降维,建立反映人脸特征投影矩阵,作为压缩传感算法的超完备基。通过求解最小化l1范数,寻求图像在该超完备基上的稀疏表示,以得到一组最优稀疏系数重构各类图像,求取测试图像与各类重构图像的最小残差进行分类识别。实验结果表明,该方法在较低的人脸特征维数下具有较高的人脸识别率,能有效提高人脸识别对遮挡、表情和光照的鲁棒性。     

改进的2DPCA人脸识别算法

在对2DPCA人脸识别方法研究的基础上,提出一种改进的2DPCA人脸识别算法,该算法对训练集进行两次2DPCA特征提取,以此重建散布矩阵,从而大大降低特征矩阵的存储空间.并在标准Yale与ORL人脸识别数据库上进行对比实验,改进的2DPCA人脸算法能有效改善识别性能,优于传统的2DPCA方法.最后,再通过和PCA,LD...     

基于压缩金字塔核稀疏表示的人脸识别

人脸识别中光照、伪装及姿态等变化一直是富有挑战性的问题,其中特征提取是很关键的一步。为提高人脸识别率,结合压缩感知和空间金字塔模型,本文提出了一种新的特征提取方法,首先用尺度不变特征变换算法提取图像特征,然后与随机生成的字典进行稀疏编码,再用金字塔模型分层提取不同尺度空间的特征,并用最大池融合特征,最后运用核稀疏表示分类。在Extended Yale B,AR 和CMU PIE人脸数据库上的实验结果表明,该方法对于人脸图像的光照、伪装及姿态等变化有较强的鲁棒性,而且该算法有较快的运行速度。     

双向压缩的2DPCA与PCA相结合的人脸识别算法

主成分分析(PCA)直接用于人脸识别时,需将图像矩阵转换成向量,导致求解高阶矩阵计算量大.二维主成分分析(2DPCA)的实质是对图像矩阵按行进行图像压缩抽取特征,消除了图像列的相关性,但特征教量仍然较大,影响分类速度.针对这一问题,提出了采用双向压缩的二维主成分分析消除图像行间和列间的相关性,再结合PCA进一步减少特征数量,改进人脸识别算法,该算法用于ORL人脸库上得到了较高的识别率和较快的识别速度.     

非线性角度2DPCA及其在人脸识别中的应用

K2DPCA(Kernel-based 2D Principal Component Analysis)能够刻画图像的非线性特征,同时保留原始图像的二维数据结构和邻域信息,在人脸识别领域具有成功的运用,但其对异常值比较敏感.为克服此问题,将角度的概念引入非线性空间,基于核方法提出Sin-K2DPCA,并采用F范数度...     

改进的模块2DPCA人脸识别算法

提出一种改进的模块2DPCA人脸识别算法,即基于子距离的模块2DPCA人脸识别算法。该算法对图像进行分块,对每一子块独立地利用2DPCA进行处理,求出测试样本子块与训练样本对应子块间的子距离,将所有子距离相加得到测试样本与训练样本的距离,用最近距离分类器分类。在ORL人脸库上的实验结果表明,该算法在识别性能上优于普通的模块2DPCA算法和修正的模块2DPCA算法。     

二维PCA非参数子空间分析的人脸识别算法

提出一种结合二维PCA(2DPCA)的二维非参数子空间分析(2DNSA)人脸识别算法.利用2DPCA对原始图像矩阵进行特征降维,以降维后的特征为训练样本,进行二维非参数判别分析,并综合考虑类边界样本对分类的影响,采用2DNSA实现更合理的特征提取.基于Yale、LARGE人脸数据库的实验结果表明,与(2D)2pCA、2...     

基于小波包融合与矩阵主成分分析的人脸识别

提出一种改进的小波包融合＋2DPCA方法,先对图像进行二层小波包分解,再选取最利于判别分类的4幅高频子图进行融合,将融合子图与低频子图分别进行2DPCA降维和特征提取,最后进行决策级融合,得到识别结果。在Yale和JAFFE标准人脸库上的实验结果表明,该改进方法能有效提高识别率。     

一种M2DPCA和NSA相结合的人脸识别方法

将非参数子空间分析方法（NSA）和模块化2DPCA方法相结合,提出了一种模块化2DPCA+NSA方法。NSA方法需将图像矩阵转化为向量后进行特征提取,导致数据维数很大,没有考虑到图像的局部特征,对图像矩阵进行分块,采用2DPCA进行特征提取,得到替代原始图像的低维新模式,施行NSA。该法能有效提取图像的局部特征,而由于考虑到类内、类间的差异,可弥补PCA 的缺陷。在ORL人脸库和XM2VTS人脸库上对LDA方法、NSA方法以及该方法分别进行了评价和测试,结果显示,所提方法在识别效果上优于LDA方法和NSA方法。     

M2DPCA与CCLDA相结合的人脸识别

CCLDA算法将图像矩阵转化为向量进行处理,该算法易造成数据维数很大,计算量复杂并容易出现“小样本”等问题。针对以上这些问题,提出了一种基于模块化2DPCA和CCLDA相结合的协同处理方法并应用于人脸识别领域。并且在ORL和XM2VTS人脸库上的实验结果表明,新方法在识别效果上有比以往的算法更为明显的优势。     

一种改进的2DPCA人脸识别方法

在小样本情况下,传统的2DPCA算法中采用的训练样本的平均值不一定就是训练样本分布的中心,为了解决这个问题,提出了一种基于样本中间值的2DPCA人脸识别算法（M2DPCA）,该算法采用训练样本的中间值代替训练样本的平均值,以此重建总体散布矩阵。在ORL和FERET人脸数据库上的实验结果证明,新方法可以有效改善识别性能,优于传统的PCA和2DPCA方法。     

融合小波与2D PCA的贝叶斯人脸识别

提出了融合小波和2DPCA进行贝叶斯人脸识别的方法。对原始图像采用小波分解后,利用2DPCA计算人脸的特征矢量空间。首先对低频子图进行贝叶斯人脸识别,然后对得分前五名的图像再次利用高频子图并行进行识别,通过加权排序得到最后结果。实验表明,与传统的方法相比较,该方法降低了运算量,提高了识别率。     

二维类增广PCA及其在人脸识别中的应用

提出了一种二维类增广PCA（2DCAPCA）的人脸识别算法。用二维PCA（2DPCA）方法直接对人脸图像矩阵进行特征提取,对提取的特征进行归一化处理,将归一化处理后的特征与类别信息结合构成类增广矩阵,对类增广矩阵进行2DPCA处理,提取图像的类增广矩阵特征。由于该算法既保留了人脸图像的结构信息,又考虑了样本的类别信息,识别率有了较大的提高。通过Yale和FERET库上的实验表明,该方法对人脸识别是有效的。     

基于环形对称Gabor变换和2DPCA的人脸识别算法

与传统Gabor小波变换相比,环形对称Gabor变换（CSGT）具有信息冗余度低和严格的旋转不变性的优点。提出了一种基于环形对称Gabor变换与2DPCA的人脸识别新算法,首先将所有人脸图像都变换到环形对称Gabor变换域,然后按照两种融合方案将不同尺度的特征融合到一起,最后采用2DPCA方法进行特征提取和分类。在ORL人脸数据库上进行仿真实验并与传统的2DPCA、GT+2DPCA等方法做了对比,实验结果表明提出的算法不但取得了更好的识别效果,而且提高了识别速度。