人耳人脸特征融合在身份鉴别中的研究

针对单一人耳识别对姿态变化鲁棒性较差的问题,鉴于人脸在图像性质和生理位置上与人耳具有相似性和互补性,使用了多模态特征融合的方法提高姿态变化下的识别率.与传统的独立成分分析首先获得独立的基向量(ICAl)不同,提出了利用ICA直接获得独立的鉴剐特征的方法(ICA2).在USTB图像库上分别将两种ICA特征进行单模态和多模态的融合.实验表明,两种特征的融合提高了单一模态的识别率,并且多模态识别优于单一的人耳或人脸识别.     

人耳和侧面人脸融合的多模态身份识别

首先分别对人耳和侧面人脸建立基于全空间线性判别分析(FSLDA)的分类器;然后采用贝叶斯决策理论中常见的积、和、中值多分类器融合算法,并对投票算法进行了改进.实验结果表明,与单一的人耳或侧面人脸特征识别比较,人耳和侧面人脸融合的多模态识别率得到提高,并扩大了识别范围.     

融合小波变换与KPCA的分块人脸特征抽取与识别算法

鉴于小波多尺度变换对高维图像特征具有良好的压缩和表达能力,提出了一种融合小波变换与KPCA(核主成分分析)方法的分块人脸特征抽取与识别算法。该算法首先对人脸图像进行分块小波变换,再根据图像块的位置分布选取不同的频率分量;然后对此分量进行KPCA特征抽取,并通过对抽取到的特征进行融合来得到最终人脸鉴别特征;最后利用支持向量机分类器进行特征分类与识别。通过对ORL和Yale标准人脸图像库的实验仿真结果表明,该算法不仅在识别性能和分类速度上明显高于传统的PCA方法及融合小波特征的KPCA方法,而且对于人脸光照、姿态和表情变化均具有良好的鲁棒性。     

基于模糊隶属函数的主元分析人脸识别算法

将一个人脸图象矩阵视为一矢量,先通过主元分析的方法构造优化的“人脸空间”,并在此基础上引入模糊数学中的矢量隶属函数、隶属度等概念,提出和设计了一种新的基于模糊隶属函数的主元分析人脸特征抽取和识别算法。实验结果表明,这种识别算法既可行又具有良好的识别能力。     

基于自适应特征融合的人脸识别

针对单一人脸特征在人脸识别中的局限性问题和二维主成分分析人脸特征缺少判别信息的问题,利用互补思想,提出了一种改进的二维主成分分析与二维线性鉴别分析加权融合的人脸识别算法。利用离散余弦变换对原始人脸图像进行压缩并重建,以滤除图像中人眼并不敏感的中高频部分,再利用二维主成分分析方法进行人脸特征的提取;运用二维线性鉴别分析方法提取原始人脸图像中具有鉴别性的人脸特征;最后,提出一种自适应的权值选取方法,将两种人脸特征进行加权融合以实现分类识别。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果证明了该方法的有效性。     

结合并行融合的序列化多模态生物特征识别系统框架

针对多模态生物特征识别系统并行融合模式中使用方便性和使用效率方面的问题,在现有序列化多模态生物特征识别系统的基础上,提出了一种结合并行融合和序列化融合的多生物特征识别系统框架。框架中首先采用步态、人脸与指纹三种生物特征的不同组合方式以加权相加的得分级融合算法进行的识别过程;其次,利用在线的半监督学习技术提高弱特征的识别性能,从而进一步增强系统的使用方便性和识别可靠性。理论分析和实验结果表明,在此框架下,随使用时间的推移,系统能够通过在线学习提高弱分类器的性能,用户的使用方便性和系统的识别精度都得到了进一步提升。     

表情和姿态的双模态情感识别

多模态情感识别是当前情感计算研究领域的重要内容,针对人脸表情和动作姿态开展双模态情感识别研究,提出一种基于双边稀疏偏最小二乘的表情和姿态的双模态情感识别方法.首先,从视频图像系列中分别提取表情和姿态两种模态的空时特征作为情感特征矢量.然后,通过双边稀疏偏最小二乘(BSPLS)的数据降维方法来进一步提取两组模态中的情感特征,并组合成新的情感特征向量.最后,采用了两种分类器来进行情感的分类识别.以国际上广泛采用的FABO表情和姿态的双模态情感数据库为实验数据,并与多种子空间方法(主成分分析、典型相关分析、偏最小二乘回归)进行对比实验来评估本文方法的识别性能.实验结果表明,两种模态融合后相比单模态更加有效,双边稀疏偏最小二乘(BSPLS)算法在几种方法中得到最高的情感识别率.     

基于训练集重组的人脸识别算法研究

传统的人脸识别算法都要依赖于面部特征的严格配准来归一化人脸以便提取人脸特征,而在非限定条件系统中,传统识别算法提取特征偏差较大,且容易受姿态、表情、光照等噪声干扰。基于此,提出先对训练图像进行特征配准,再重建训练样本用于识别。实验结果表明,本方法较传统的识别算法具有较高的识别性能。     

快速三维人耳提取与识别

针对现有三维人耳提取与识别算法中存在处理时间长、识别率低的问题,提出一种快速三维人耳提取方法和2种三维人耳识别方法.三维人耳提取时,使用不变特征迭代最近点算法使人耳与平均耳对齐,完成位置和姿态的归一化,然后用掩膜提取出三维人耳.第一种=三维人耳识别方法结合人耳深度和曲率信息,采用主元分析算法进行降维.然后用最近邻分类完成识别;第二种三维人耳识别方法则使用不变特征迭代最近点算法对齐测试耳与原型耳,利用配准误差完成人耳识别.实验结果表明,第一种人耳识别方法识别率较高、计算速度很快,第二种人耳识别方法可达到很高的识别率.     

基于注意力机制的人脸虹膜双特征融合识别

针对单一生物识别方法存在的固有局限性，利用人脸和虹膜双生物模态信息，提出一种基于注意力机制和低秩多模态融合的身份识别模型(attention mechanism and low-rank multimodal fusion, ALMF)。在模型的人脸和虹膜特征提取网络中均嵌入改进的混合注意力机制(I＿CBAM),增强有用特征的提取。利用模态特定低秩因子完成低秩多模态特征级融合(low-rank multimodal fusion, LMF),解决传统特征拼接方式无法充分实现各模态特征的互补、容易造成冗余信息和维度灾难等问题。使用简单高效的余弦距离完成特征模板的比对实现身份识别。实验结果表明，ALMF模型相比单一生物特征识别和传统融合识别算法具有更强的鲁棒性和准确率。     

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%。     

基于多线性独立成分分析的掌纹识别

为快速有效地在掌纹识别中学习多种因素的高阶统计独立成分,利用多线性独立成分分析方法对掌纹张量进行降维,得到低维的模式矩阵,将掌纹图像向模式矩阵上投影以提取核心张量,通过计算核心张量间的余弦距离实现掌纹匹配。基于PolyU掌纹图像库的实验结果表明,与主成分分析(PCA)、二维PCA、独立成分分析和多线性PCA相比,该方法的识别率最高,且满足系统实时性要求。     

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。     

增强局部量化模式人脸识别算法

针对局部二值模式没有考虑邻域点之间的关系以及局部序数模式（LIOP）的邻域点数过少不足,提出一种利用大邻域范围内邻域点间序数信息的特征提取算法。该算法首先以类似LIOP编码的方式得到的邻域特征向量,然后应用[k]均值聚类算法降低特征向量的主模数量。同时此聚类过程可以离线进行并且运行十分高效;最终将级联直方图特征作为人脸特征向量。实验结果表明,该方法的鲁棒性和识别率均优于对比算法。最后应用WPCA算法既降低特征维数又提升了算法的识别率。     

基于余弦角距离的主成分分析与核主成分分析

PCA和KPCA都是基于欧氏距离提出的,这种距离对离群数据点比较敏感,而余弦角距离对离群数据更为鲁棒,在很多情况下具有更好的性能。充分利用余弦角距离的优势,提出两种新的特征抽取算法——基于余弦角距离的主成分分析（PCAC）和基于余弦角距离的核主成分分析（KPCAC）。在YALE人脸数据库与PolyU掌纹数据库上的实验表明,PCAC比PCA取得了更好的效果,KPCAC也表现出了很好的性能。     

基于2DPCA和压缩感知的人脸识别方法

提出一种基于二维主成份分析(2DPCA)和压缩感知的人脸识别方法.阐述2DPCA提取特征向量的工作原理,利用压缩感知方法求解待识别图像在足够样本下的稀疏表示.由所有训练图的特征向量构成测量矩阵,将每一幅待识别图像的特征向量作为测量值,由压缩感知中求解的L1范数极小值得到待识别图像的编码信号,根据该编码信号识别人脸图像....     

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...     

基于特征的弹性图匹配人脸识别算法改进

针对传统人脸识别弹性图匹配算法空间复杂度高、实时性较差的问题,提出一种弹性图匹配改进算法,将人脸图片特征点经Gabor小波预处理后,结合主成分分析(PCA)和Fisher线性判别方法(FLD)对生成的特征矢量进行处理,降低维数,减少计算量,同时在不降低识别率的前提下,提高识别速度。与传统的PCA算法、FLD算法、EGM算法进行仿真比较,证明该改进算法识别率高、实时性好。     

一种自适应加权HOG特征的人脸识别算法

为了提高人脸识别在复杂条件下的识别率,提出一种基于自适应加权梯度方向直方图特征（AW-HOG）的人脸识别方法。该方法首先将人脸图像分成均匀子块,并利用HOG描述算子提取分块人脸特征,根据各分块对识别的贡献率自适应地计算各分块的权重,然后融合权重系数以及各分块的HOG特征,形成AW-HOG特征并采用主成分分析（PCA）算法进行降维,最后利用支持向量机（SVM）进行分类识别。在Yale B 以及AR标准人脸库上的实验结果表明,提出的人脸识别方法在识别率上优于传统算法且对光照具有较强的鲁棒性。     

基于自适应预处理和PCA的人脸识别方法的研究

针对传统预处理方法在特征提取之前不能对人脸图像进行局部化处理,不能分析出感兴趣区域及受背景环境影响等缺点,提出一种人脸图像的自适应预处理方法。该方法通过二维Gabor滤波器从人脸图像中确定人眼位置,通过图像分割算法提取出感兴趣区域,缩放图像,运用主分量分析方法进行特征提取,通过二维最小近邻分类法进行分类,从而完成人脸识别过程。实验结果表明,基于自适应预处理的人脸识别方法能够有效去除头发、脖子、肩及与人脸无关的部分,提高了人脸识别率,且对一定的平移、旋转、尺度变化和表情有良好的鲁棒性。