共查询到20条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
《模式识别与人工智能》2014,(4)
稀疏表示人脸识别算法在字典构造时易丢失大量分类信息且L1范数最小化计算量较大.针对此问题,提出一种基于Fisher准则字典学习和最小二乘法的压缩感知人脸识别算法.该算法首先由Fisher判别准则对训练样本训练得到字典;然后通过最小二乘法解L2范数最小化问题,得到人脸在该字典上的编码系数;最后结合各类别重构误差和编码系数对人脸分类.在公共人脸库上的测试结果表明,文中算法有较高的识别率,并有效提高识别速度. 相似文献
2.
《传感器与微系统》2019,(7)
为了提取更真实的样本局部分布结构以及合理利用样本标签信息,提出局部Fisher准则判别投影的人脸识别算法。通过求解样本在总体下稀疏表示来自适应选择样本的近邻参数,以使样本间分布关系尽可能符合真实情况;在获取稀疏近邻结构的基础上,利用样本标签信息设计自定义的类内局部散度矩阵和类间局部散度矩阵,以使得在保留样本间近邻关系的同时提高样本标签信息带来的判别能力。该算法可以有效保持同类样本间的稀疏近邻关系,并且破坏非同类样本间的稀疏近邻结构。在Yale库、AR库以及Yale B库上的实验结果表明:与相关的人脸识别算法相比,该算法具有更高的人脸识别率,可以有效提升人脸识别算法的识别率。 相似文献
3.
为了进一步提高人脸识别系统的性能,在LDRC算法的基础上进行改进,并将改进LDRC算法的准则函数应用到Fisher分类器中,提出了一种新的基于LBP特征和改进Fisher准则的人脸识别算法。该算法提取每幅人脸图像的标准LBP直方图特征:把提取到的LBP特征输入到改进后的Fisher分类器中,得到最佳投影矩阵和投票结果矩阵;求解出投票结果矩阵的最大值所对应的类别号,将其作为最终的识别结果;分别在FERET和AR人脸库中进行实验检测,结果表明与传统的特征提取方法相比,给出的方案可以使人脸识别率得到显著提高。 相似文献
4.
二维方法用于图像矩阵特征提取,虽然速度快,但影响了分类速度。针对二维线性鉴别分析(Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis,2DLDA)的特点,研究了一种基于图像分块的改进Fisher人脸识别算法,该算法首先对人脸图像进行压缩降维处理,得到相应的特征矩阵,然后利用改进Fisher算法对特征矩阵进行类间离散度矩阵和类内离散度矩阵的计算,该算法充分考虑了类别信息,避免了传统Fisher算法造成的小样本问题,有效提高了分类速度。基于ORL(Olivetti Research Laboratory)与Yale人脸数据库的实验结果证明了该算法的有效性。 相似文献
5.
为了提高线性回归分类LRC(Linear Regression Classification)算法的鲁棒性,提出一种基于Fisher准则改进的线性判别回归分类算法。首先根据Fisher准则最大化类间重建误差与类内重建误差的比值,为LRC找到最优投影矩阵;然后利用最优投影矩阵将训练图像及测试图像投影到各个类的特征子空间;最后,计算出测试图像与各个训练图像之间的欧氏距离,并利用K-近邻分类器完成人脸的识别。在FERET和AR人脸数据库上的实验验证了本文算法的有效性。实验结果表明,相比其他回归分类算法,该算法取得了更好的识别效果。 相似文献
6.
一种基于改进LBP算子的人脸识别算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于改进LBP算子的人脸识别算法。局部二元模式(LBP)是一种灰度范围内的纹理描述方式,它从一种纹理局部近邻定义中衍生出来。然而,LBP算子本身还不够完善,在人脸识别的应用中还存在许多问题亟待解决。文章在此基础上,对其特征的组合方式等方面作了一些改进,并将改进后的LBP算子用于人脸识别。通过改进前后在YALE人脸库的实验比较,该方法在识别率上取得了较好的结果。 相似文献
7.
基于流形学习的多示例回归算法 总被引:2,自引:0,他引:2
多示例学习是一种新型机器学习框架,以往的研究主要集中在多示例分类上,最近多示例回归受到了国际机器学习界的关注.流形学习旨在获得非线性分布数据的内在结构,可以用于非线性降维.文中基于流形学习技术,提出了用于解决多示例同归问题的Mani MIL算法.该算法首先对训练包中的示例降维,利用降维结果出现坍缩的特性对多示例包进行预测.实验表明,Mani MIL算法比现有的多示例算法例如Citation-kNN等有更好的性能. 相似文献
8.
9.
10.
《计算机应用与软件》2017,(12)
针对人脸识别难题,提出一种基于改进LBP(Local Binary Patterns)算子的单样本人脸识别算法。采用Bernser算法与LBP算子结合的BLBP算子,最后利用Chi平方统计方法计算直方图的相似度。在识别时,采用的是核实式的一对一匹配,根据训练的阈值,判断两张比对的人脸图像是否为同一个人。所提出的算法在实际人脸图像和FERRET人脸数据库下的人脸识别中,与原LBP算法相比识别率有所提高。实验结果表明,改进后的LBP算子有较好的去噪能力,在实际的人脸识别中能获得更好的识别率。 相似文献
11.
人脸识别是计算机视觉领域的研究热点,应用背景广泛。近年来,流形被认为是视觉感知的基础,流形学习算法被用来发现图像的内在特征。如何利用流形学习后的低维内蕴变量成为相关研究的核心问题。但是利用传统的流形学习算法降维得到的人脸低维特征在可分性上存在一定的不足。此外,流形学习算法对光照和姿态变化敏感。针对这两个问题,提出了一种基于局部二值模式(LBP)和流形知识的人脸识别方法。该方法首先利用LBP算子对人脸图像进行局部特征描述,然后使用流形学习算法获得高维特征数据的低维内蕴变量,并用泰勒展开式近似该流形,获取流形知识,最后利用流形知识估计流形距离来实现人脸识别。实验证明,该方法增强了人脸识别对光照变化的鲁棒性,从而提高了识别性能。 相似文献
12.
视频场景复杂多变, 视频采集设备不一致等原因, 导致无约束视频中充斥着大量的遮挡和人脸旋转, 视频人脸识别方法的准确率不高且性能不稳定.为解决上述问题, 本文提出了一种基于QPSO优化的流形学习的视频人脸识别算法.该算法将视频人脸识别视为图像集相似度度量问题, 首先帧图像对齐后提取纹理特征并进行融合, 再利用带有QPSO优化的黎曼流形大幅度简约维度以获得视频人脸的内在表示, 相似度则由凸包距离表示, 最后利用SVM分类器获得分类结果.通过在Youtube Face数据库和Honda/UCSD数据库上与当前主流算法进行的对比实验, 验证了本文算法的有效性, 所提算法识别精度较高, 误差较低, 并且对光照和表情变化具有较强的鲁棒性. 相似文献
13.
14.
15.
为解决听力障碍者与无障碍者的信息交流问题,对哑语手势自动识别技术进行研究;提出了一种改进的手势识别算法;首先通过YUV肤色分割、图像差分、连通域检测等算法进行预处理,获取完整的手型区域图像;然后对手型的二值图像进行轮廓检测,采用LBP变换与主成分分析进行特征提取与压缩;最后运用支持向量机的机器学习算法构建分类器,对哑语手势进行分类识别;通过对630张手势图像进行实验,结果表明,提出的算法有效提高了识别率与速度,识别率达到94.22%,速度达到0.29s/幅,可以满足哑语交流的实时性要求. 相似文献
16.
人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点。基于对小波分解和局部二进制模式(LBP)分析,提出了一种多级LBP直方图的序列特征 (M-HSLBP) 的提取方法。2维的小波分解具有对表情变化不敏感的特点,可以很好地压缩和表征人脸图像的特征;LBP是一种有效的纹理描述算子,使用多级可变大小的子窗口对小波变换后的图像进行扫描,对各级子图像进行改进LBP变换并形成多级LBP直方图序列特征,这种特征既能反映人脸局部特征又能反映其整体特征。径向基网络作为分类器具有很高的推广性能,有利于大容量样本的分类。在对人脸库ORL和YEL的识别实验中,该算法识别率达到98%以上,与传统算法相比,取得了更好的识别结果。 相似文献
17.
18.
19.