结合深度Q学习和注意模型的视频人脸识别

针对视频人脸识别中存在的动态人脸信息捕捉困难和局部人脸特征提取粗糙的问题,提出了一种基于深度Q学习和注意模型结合的视频人脸识别方法。首先,采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)训练视频数据可提取多维特征;其次,将视频特征输入注意模型,根据视频数据时间连续性信息得到局部人脸特征、人脸位置和时间记忆单元;最后,采用Q学习迭代计算注意模型的输出,找到含人脸的最优帧序列,并以此计算视频匹配准确度。实验结果表明,该方法有效提高了复杂背景下视频人脸识别的准确性。     

生物模板保护背景下的迁移学习

基于深度卷积神经网络（CNN）的方法是生物模板保护中较流行的技术。生物特征信息作为人的唯一属性，具有最高安全保护性。目前，大量研究工作正致力于通过更强大的模型架构和更好的学习技术来进一步改进匹配精度。然而，在探索现有深度人脸识别模型的特征提取能力的研究仍然相对较少。文中分析了经典的三种深度学习网络在不同人脸数据集的特征提取能力，具体来说，对比了VGG16、ResNet50、GoogleNet在同一种模板保护下的性能。仿真结果表明：在图像退化的人脸验证VGG16性能优于其他模型；在图像质量高的情况下，ResNet50最优；GoogleNet在面对复杂学习任务性能更强。匹配精度表明迁移学习优于绝大多数特征提取方法。     

抗年龄干扰的人脸识别

本文将人脸图像特征分解为身份特征部分和年龄干扰特征部分,并分别投影到两个独立的子空间.为了提高由字典张成的特征子空间的表征能力和区分能力,字典学习过程中同时引入了人脸图像的重构误差约束项和类别约束项.因此,任意的人脸特征都可以由学习到的身份字典和年龄字典投影到对应的身份子空间和年龄子空间,然后再基于身份子空间进行人脸识别,从而使年龄的干扰得到了有效的抑制.通过在MORPH和FGNET数据库上的实验,证实了基于年龄不变的身份特征子空间学习方法能提升人脸识别性能.     

采用新型纹理特征的2DLDA人脸识别算法

针对现有基于纹理特征的人脸识别算法中纹理特征维数偏大且对噪声较敏感等不足,提出了用于描述人脸图像大尺度局部特征的中心四点二元模式（Center Quad Binary Pattern, C-QBP）和用于描述图像小尺度局部特征的简化四点二元模式（Simplified Quad Binary Pattern, S-QBP）两种互补的新型纹理特征。在此基础上,实现基于新型纹理特征的2DLDA人脸识别算法。首先对人脸图像进行多级分割,再对所产生的图像块提取C-QBP和S-QBP纹理特征,构建纹理特征矩阵。最后,采用2DLDA子空间学习算法实现基于新型纹理特征的人脸识别。实验结果表明,本文所提出的人脸识别算法的识别率明显高于其他基于纹理特征和子空间学习的人脸识别算法。当每一类训练样本数统一设置为5,特征维数为48×4时,在ORL人脸库上,本文所提出的人脸识别算法的识别率达98.68%;在YALE人脸库上,特征维数为48×36时,识别率达99.42%;在FERET人脸库上,特征维数为48×26时,识别率为91.73%。      

基于深度学习与特征融合的人脸识别算法

卷积神经网络在人脸识别研究上有较好的效果,但是其提取的人脸特征忽略了人脸的局部结构特征。针对此问题,文中提出一种基于深度学习与特征融合的人脸识别方法。该算法将局部二值模式信息与原图信息相结合作为SDFVGG网络的输入,使得提取的人脸特征更加丰富且更具表征能力。其中,SDFVGG网络是将VGG网络进行深浅特征相融合后的网络。在CAS-PEAL-R1人脸数据库上的实验表明,将网络深浅特征相融合与在卷积神经网络中加入LBP图像信息与原图信息相融合的特征信息对于提高人脸识别准确率非常有效,可得到优于传统算法和一般卷积神经网络的最高98.58%人脸识别率。     

关于人脸识别算法对不同照明技术的鲁棒性研究

对于在正常照明技术下采集得到的人脸图像,现有的人脸识别算法如MTCNN算法、RetinaFace算法,已经能够取得相当高的人脸识别率。然而在某些特殊应用中,对于在特殊照明技术下采集得到的人脸图像,现有的人脸识别算法是否具有很好的鲁棒性,保持较高的人脸识别率,并没有确切的实验结果能够给出我们结论。本文收集了6 000多张在不同照明技术下得到的人脸图像作为我们的混合人脸数据库,并利用LBPH算法、卷积神经网络(CNN)、MTCNN算法、RetinaFace算法设计出了四种有效的人脸识别网络,分别对开源的WIDER FACE人脸数据库和我们的混合人脸数据库进行了测试。最终发现RetinaFace算法对于不同照明技术得到的人脸图像具有较好的鲁棒性。我们进一步利用深度学习标注工具对RetinaFace算法误判的人脸图像进行了标注,并将标注后的图像送入到RetinaFace人脸识别网络中重新训练,优化后的RetinaFace人脸检测模型得到了98.6%的人脸识别准确率,使得RetinaFace算法对不同光照条件的鲁棒性取得了进一步的提升。     

基于智能视觉的动态人脸跟踪

传统方法中对动态人脸识别采用的是单演局部主方向编码识别,通过分块子模式的加权融合进行人脸特征提取,因为人脸表情和姿态变化会导致识别结果出现误差。在智能视觉模式下,提出一种基于信息熵子模式主成分分析的动态人脸跟踪识别方法。基于特征状态空间重构方法,将人脸图像分成大小相等的子模块,对子模块进行信息熵特征提取,采用主成分分析方法进行人脸特征分类。仿真结果表明,采用该算法进行动态人脸跟踪识别,能有效实现人脸表情动态跟踪,人脸识别性能较好、精度较高,性能优于传统算法。     

深度特征筛选及融合的人脸识别方法研究

针对人脸识别问题,提出采用深度特征筛选及融合的方法.采用卷积神经网络(CNN)学习人脸图像的多层次深度特征.对于所有的深度特征矢量,使用斯皮尔曼等级相关系数筛选其中有效部分.基于支持向量机(SVM)对筛选得到的任一深度特征矢量进行分类决策,并基于线性加权融合对它们的结果进行融合,最终确定待识别样本的人脸类别.基于ORL...     

基于特征融合的轻量级新残差人脸识别方法

针对现有轻量级模型在嵌入式设备的人脸识别应用中存在识别精度难以提升的问题,提出一种融合人脸对齐关键特征点信息的轻量级新残差网络模型（Lightweight New Residual Network, LNRN）. LNRN利用深度残差网络结构能够解决网络退化且避免干扰因素影响的优势,结合人脸对齐环节产生的关键特征点信息,对深度残差网络结构进行简化和合理设计,实现对关键特征信息和全局信息的提取.为避免特征提取过程中丢失重要特征信息,该模型在新残差网络中加入结合空间和通道的注意力机制进行辅助.在公开的四个标准人脸数据集上的仿真实验表明,该模型识别速度在接近主流轻量级人脸识别方法的同时,平均识别精度比MobiFace提高了0.6%.     

一种基于Gabor描述的概率子空间人脸识别方法

该文提出了一种Gabor小波域的概率子空间人脸识别方法,简称GPSA方法。考虑到Gabor小波在人脸识别中的优势,首先给出了一种改进的人脸图像Gabor特征描述方法,在此基础上建立基于Gabor特征的概率子空间模型,人脸识别按照概率匹配方式进行,从而有机集成了Gabor特征描述和基于类内、类间变化的概率子空间分析两者所提供的鉴别信息,增强了人脸识别系统的鲁棒性。在包括190人的人脸数据库上的实验结果表明,所提出方法的识别性能较现有的概率子空间分析方法有了较明显的改善。     

基于卷积神经网络的大姿态人脸对齐方法

大姿态人脸对齐是人脸识别和三维人脸重构等很多重要视觉任务的先决条件.现有的对齐方法大多使用二维界标位置来进行对齐,且使用的界标数量有限,影响大姿态人脸对齐的准确性.提出一种采用三维形变模型(3DMM)来表示二维人脸图像,将具有任意姿态的人脸对齐问题建模为基于3DMM的拟合问题.采用基于卷积神经网络(CNN)的级联回归方...     

深度特征联合表征的红外图像目标识别方法

针对红外图像目标识别问题,提出了联合卷积神经网络和联合稀疏表示的方法。卷积神经网络学习红外目标图像的深度特征,描述目标的多层次特性。不同深度特征可实现对目标不同特性的描述,因此具有良好的互补性。综合运用多层次深度特征,可为目标识别提供更为充分的信息。分类过程中,采用联合稀疏表示对待识别样本的多层次深度特征矢量进行表征,通过不同特征矢量之间的相关性约束提升整体表示精度。因此,联合稀疏表示在利用各层次深度特征的同时,充分考察了它们之间的内在关联。根据联合稀疏表示的输出结果,按照误差最小的原则判定输入样本的目标类别。实验基于中波红外（ MWIR）目标图像数据集开展,分别在原始测试样本、噪声测试样本以及少量训练样本3类条件下对提出方法进行了测试,并与4类现有红外目标识别方法进行了对比分析。实验结果表明,提出方法在设置的3类测试条件下均可以取得优势性能,表明其对于红外图像目标识别问题具有应用潜力。     

改进的卷积神经网络实现端到端的水下目标自动识别

由于水声信号的高度复杂性，基于特征工程的传统水下目标识别方法表现欠佳。基于深度学习模型的水下目标识别方法可有效减少由于特征提取过程带来的水声信号信息损失，进而提高水下目标识别效果。本文提出一种适用于水下目标识别场景的卷积神经网络结构，即在卷积模块化设计中引入卷积核为1的卷积层，更大程度地保留水声信号局部特征，且降低模型的复杂程度；同时，以全局平均池化层替代全连接层的方式构造基于特征图对应的特征向量主导分类结果的网络结构，使结果更具可解释性，且减少训练参数降低过拟合风险。实验结果表明该方法得到的水下目标识别准确率（91.7%）要优于基于传统卷积神经网络（69.8%）和基于高阶统计量特征的传统方法识别表现（85%）。这说明本文提出的模型能更好保留水声信号的时域结构，进而提高分类识别效果。      

基于注意力机制辅助的空谱联合残差网络的高光谱图像分类

卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）是高光谱图像分类中一种常用的方法,有着较好的分类表现。然而,CNN不可避免地会提取出一些冗余特征,这对高光谱图像分类的准确率造成干扰。此外,高光谱图像分类还面临着同谱异物、同物异谱问题。为了解决以上这些问题,提出了一种基于注意力机制辅助空谱联合残差网络的高光谱图像分类方法。一方面,通过使用注意力机制辅助的3-D、2-D残差网络,同时从光谱维度和空间维度提取空谱联合特征,克服同谱异物、同物异谱问题;另一方面,引入通道注意力机制和空间注意力机制,有效降低了冗余空谱特征的干扰。在2种高光谱数据集上的实验结果表明,相比同类对比算法,所提出的方法具有更优越的分类性能。     

基于深度卷积特征的场景全局与局部表示方法

场景识别是计算机视觉研究中的一项基本任务.与图像分类不同,场景识别需要综合考虑场景的背景信息、局部场景特征以及物体特征等因素,导致经典卷积神经网络在场景识别上性能欠佳.为解决此问题,文中提出了一种基于深度卷积特征的场景全局与局部表示方法.此方法对场景图片的卷积特征进行变换从而为每张图片生成一个综合的特征表示.使用CAM...     

Face recognition system based on CNN and LBP features for classifier optimization and fusion

Face recognition has been a hot-topic in the field of pattern recognition where feature extraction and classification play an important role. However, convolutional neural network (CNN) and local binary pattern (LBP) can only extract single features of facial images, and fail to select the optimal classifier. To deal with the problem of classifier parameter optimization, two structures based on the support vector machine (SVM) optimized by artificial bee colony (ABC) algorithm are proposed to classify CNN and LBP features separately. In order to solve the single feature problem, a fusion system based on CNN and LBP features is proposed. The facial features can be better represented by extracting and fusing the global and local information of face images. We achieve the goal by fusing the outputs of feature classifiers. Explicit experimental results on Olivetti Research Laboratory (ORL) and face recognition technology (FERET) databases show the superiority of proposed approaches.     

Micro-expression recognition from local facial regions

MiE is a facial involuntary reaction that reflects the real emotion and thoughts of a human being. It is very difficult for a normal human to detect a Micro-Expression (MiE), since it is a very fast and local face reaction with low intensity. As a consequence, it is a challenging task for researchers to build an automatic system for MiE recognition. Previous works for MiE recognition have attempted to use the whole face, yet a facial MiE appears in a small region of the face, which makes the extraction of relevant features a hard task. In this paper, we propose a novel deep learning approach that leverages the locality aspect of MiEs by learning spatio-temporal features from local facial regions using a composite architecture of Convolutional Neural Network (CNN) and Long Short Term Memory (LSTM). The proposed solution succeeds to extract relevant local features for MiEs recognition. Experimental results on benchmark datasets demonstrate the highest recognition accuracy of our solution with respect to state-of-the-art methods.     

采用DBN的TV改进方法在语种识别中的应用

近年来基于深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）的全差异空间建模方法（Total Variability, TV）在语种识别领域得到了广泛研究。本文提出了一种基于DNN的改进TV方法,既利用了DNN对数据的音素状态对齐效果,又充分考虑了语种任务的相关性。该方法首先利用带有瓶颈层的深层神经网络(Deep Bottleneck Network, DBN)对语种数据特征按照音素状态进行聚类,得到语种任务相关通用背景模型(Universal Background Model, UBM),然后利用该UBM模型并结合深度瓶颈特征(Deep Bottleneck Feature, DBF)进行TV建模。实验表明,与经典的TV方法相比,该方法能够显著的提升系统性能和效率,并且融合后性能得到了进一步提升。