基于部件的人脸编辑与美化算法

针对人脸部件的变换与脸部化妆,提出了一种基于部件的人脸编辑与美化算法。该算法包括人脸部件渐变与人脸化妆两部分。首先根据所有部件的特征点对人脸进行三角剖分,然后只改变需变换部件的特征点的位置,最后使用线性插值技术对像素点进行赋值,得到部件的变换图。在对不同部件的变换图进行组合后,利用基于范例的数字化妆方法,进一步实现了人脸的整体美化效果。实验结果表明,部件变换并化妆后的人脸具有真实感,美化效果比较明显,这在整容或是化妆领域都有可观的应用前景。     

一种融合纠错输出编码的人脸年龄识别

基于人脸图像的年龄分类是指将人脸图像分为预定义的几个年龄组的方法,它是一个多分类问题。提出一种融合纠错输出编码的SVM多类分类器,将二分类器SVM扩展为多分类器。采用Gabor小波提取人脸年龄特征,并应用二元主成分（2DPCA）分析法对提取的特征进行降维,在FG NET年龄数据库上进行实验,结果证明了该方法的有效性和鲁棒性。在人脸年龄特征提取方面,Gabor与2DPCA结合的方式比单纯2DPCA方式具有更好的年龄特征表达能力。     

基于DWT-DCT-SVM的人脸表情识别

提出了一种基于二维离散小波一离散余弦变换-支持向量机（DWT-DCT-SVM）面部表情识别算法。该算法先利用DWT在不明显损失图像信息的基础上对表情图像进行变换,变换后的图像数据量大大减少。再利用DCT提取代表原图像绝大部分能量的数据作为表情特征矢量,最后利用SVM来识别。实验表明：本算法提取的500个数据长度的表情矢量在一定条件下能较准确地识别出通用的6种表情,但是泛化性能较差。     

基于一对一极限学习机的人脸表情识别方法

为了克服极限学习机(ELM)稳定性差、识别率不高的缺陷, 利用支持向量机(SVM)一对一投票式分类算法准确度高的优势, 提出一种改进的表情识别方法. 该方法将一对一分类算法和ELM算法相结合形成一个新的算法即OAO-ELM(One-Against-One-Extreme Learning Machine), 首先, 对样本采用一对一的分类并利用ELM训练成一个弱分类器, 然后, 将这些弱分类器组合成一个最终的强分类器. 预测结果, 采用投票方式. 用Gabor滤波提取表情特征, 由于提取后特征维度很高, 冗余大, 引入主成分分析(PCA)来降维. 基于JAFFE数据库实验结果表明, 该算法在人脸表情识别上具有较高分类识别率和稳定性.     

基于混淆交叉支撑向量机树的自动面部表情分类方法

面部表情自动分类是情感信息处理研究中的重要内容,为了提高表情识别的准确率以及鲁棒性,提出了一种基于混淆交叉支撑向量机树的面部表情自动分类方法。该方法依据伪Zernike矩特征,以混淆交叉支撑向量机树对矩特征进行学习,实现面部表情的自动分类。混淆交叉支撑向量机树的结构使模型能够根据教师信号将面部表情识别问题分解,在不同的层次上以相对较低的复杂度解决子问题;在训练阶段,对当前中间节点划分的两个子样本集进行混淆交叉,增强了模型在面部表情识别上的整体泛化性能以及鲁棒性。实验对Cohn-Kanade面部表情数据库中的6类基本表情进行自动分类,准确率达到96.31%;与同样基于该数据库的识别方法相比,该方法在识别正确率和鲁棒性上具有较大的优势。     

基于纹理特征融合的人脸表情识别

局部二值模式(LBP)和韦伯局部描述算子(WLD)是两种图像的纹理描述算子,在图像的特征提取方面有较强的能力。为了更加准确地对人脸表情进行识别与分类,针对LBP在特征提取的过程中只考虑了中心像素点与周围的其他像素点的灰度值之差,WLD仅考虑中心像素点与周围像素点灰度值之间的激励强度与梯度方向关系的问题,提出一种新的特征提取算法—局部二值韦伯模式(LBWP)。首先对图像进行预处理,检验人脸和裁剪有效的表情区域,接着对图像进行LBWP特征提取,在特征提取之后采用SVM的分类器对表情进行识别和分类。该算法在CK+数据集和JAFFE数据集上进行实验仿真,识别率分别达到了97.14%和95.77%。实验结果验证了LBWP算法在表情识别方面的有效性,且丰富了人脸图像特征提取方法。     

基于人脸五官结构特征的表情识别研究

在对人脸表情识别的研究中,对人脸五官的结构特征进行了分析,提出了基于五官结构特征的方法进行人脸表情的识别,文章构造了一种新的表情特征向量权重函数对五官各结构特征向量进行离散化,并构建了一个表情识别分类器,实验表明文章所提出的表情识别方法是有效的。     

基于深度学习的脸部年龄预测算法

为提高脸部年龄预测的准确性,在深度学习的基础上提出一种可有效预测脸部年龄的算法.通过对人脸图像进行预处理,获取左眼、右眼、鼻子和嘴巴四个部分的局部图像,利用迁移TensorFlow深度学习库中的Inception V4模型,提取脸部图像四个部分的多尺度局部特征,并将提取的局部特征使用串联方式相连接以得到融合特征,再将不...     

疲劳驾驶面部表情识别算法

针对疲劳驾驶的六种表情 ,提出几何规范化结合 Gabor滤波提取表情特征 ,使用支持向量机对疲劳驾驶的面部表情分类识别的系统。首先对视频图像预处理进行几何规范化 ,利用二维 Gabor核函数构造最优滤波器 48个,获取 48个面部表情特征点 ,最后利用支持向量机进行面部表情分类识别。实验结果表明径向基函数的 SVM性能最好。     

基于差分进化支持向量机的移动机器人可通过度预测

提出了一种移动机器人可通过度预测方法.给出了基于相对震动强度的可通度描述.通过提取典型地表图像的色彩和纹理特征并测量机器人通过该地表的相对震动强度建立训练样本集.使用差分进化算法优化支持向量机模型参数形成差分进化支持向量机对训练样本和相对震动强度进行拟合.在移动机器人运行过程中,线性分割前方地表图像形成预测子区域,通过...     

基于局部二元模式的人脸表情识别

提出了一种基于局部二元模式（LBP）和局部保全投影（LPP）相结合的面部表情识别方法。使用LBP算子对图像分块处理,综合人脸局部和整体的特征;再使用LPP对表情特征降维,最后采用支持向量机对面部表情分类。在日本女性人脸表情库上实验表明,本文提出的方法有更好的识别率和更快的识别速度。     

一种基于人脸图像的年龄估计方法

有关年龄估计的研究在人机交互领域有着非常重要的意义。该文提出一种基于人脸图像的年龄估计方法,该方法首先基于颅面成长模式理论建立人脸测量模板,在此模板上计算面部几何比例特征,然后运用分数阶微分提取人脸局部区域的纹理特征,结合这两类特征构成个体年龄特征向量;通过聚类学习的方法训练年龄特征向量获得年龄-特征映射矩阵,最后由此矩阵表决出输入人脸的估计年龄。实验结果表明,基于这两种特征构建的年龄估计模型可以获得较好的年龄估计结果,年龄误差较小,分类准确率接近人的主观判断结果。     

基于面部特征点的单幅图像人脸姿态估计方法

针对目前基于学习的姿态估计方法对训练样本及设备要求较高的问题,提出一种基于面部特征点定位的无需训练即能估计单幅图像中人脸姿态的方法.通过Adrian Bulat人脸特征点定位器和Candide-3构建稀疏通用人脸模型并获得五官特征点,确定模型绕Z轴的旋转范围及搜索步长,在指定Z轴旋转角度下,使用修正牛顿法通过模型的旋转...     

一种基于支持向量机的图像边缘检测方法

支持向量机是一种新的机器学习的方法。它以统计学习理论为基础,能够较好地解决小样本的学习问题。由于其出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点。支持向量函数回归(SVR)是SVM的一个重要分支,它已经成功地应用于系统识别、非线性系统的预测等方面,并取得了较好的效果。文中通过图像的SVR表示,对SVR图像的边缘检测进行了研究。文中算例说明了该方法在实际应用中的可行性。实验结果表明,该算法能有效提高图像边缘检测效果。同时对其他边缘检测方法有一定的借鉴作用。     

基于一种改进NMF算法的人脸年龄估计方法

基于人脸图像的年龄自动估计是人脸识别领域的一个重要研究方向,同时也是一个难点。对此,提出了一种改进的NMF算法来实现人脸年龄估计,该算法首先对NMF分解的基图像进行判别分析,保留最具判别力的基图像来构造子空间,然后将整体训练集图像向得到的子空间进行投影,并用RBF(radial basis function)神经网络进行训练和测试,提取包含在大多数人脸图像上的年龄信息来进行年龄估计,实验结果表明,该算法获得了较好的测试结果。     

人脸图像年龄估计模型综述

人脸图像年龄估计是模式识别领域中一个重要的研究方向。本文针对人脸图像年龄估计中提出的模型进行了分析、分类、归纳和总结,指出了各种模型的优缺点和研究现状。     

基于IQPSO-IDE算法的网络入侵检测方法

为了提高网络入侵检测的准确性与检测效率,弥补由单一优化算法带来的计算精度低、易陷入局部极值等不足,将差分算法的思想引入量子粒子群算法中,提出了一种改进量子粒子群算法（Improved Quantum Particle Swarm Optimization algorithm,IQPSO）和改进差分算法（Improved Difference Evolution,IDE）相融合的IQPSO-IDE算法,并将IQPSO-IDE算法对支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的参数进行优化。以此为基础,设计了一种基于IQPSO-IDE算法的网络入侵检测方法。实验结果表明,IQPSO-IDE算法与传统的QPSO、GA-DE、QPSO-DE算法相比,不仅在效率上有了明显的改善,而且在网络入侵检测的正确率上分别提高了5.12%、3.05%、2.26%,在误报率上分别降低了3.31%、1.54%、0.93%,在漏报率上分别降低了1.26%、0.73%、0.52%。     

基于粒度偏移因子的支持向量机学习方法

在实际应用中,数据集样本规模、分布密度的不平衡性可能会使传统支持向量机(support vector machine, SVM)得到的分类超平面不是最优.在对传统支持向量机最优分类面分析的基础上,结合粒度计算(granular computing, GrC)理论,针对数据规模和分布密度不平衡的数据集,提出一种基于粒度偏移因子的粒度支持向量机(granular SVM, GSVM)学习方法,称为S_GSVM方法.该方法将原始样本用Mercer核映射到高维空间,然后在高维空间中对数据进行有效的粒划分,通过对不同的粒计算不同的超平面偏移因子,重新构造支持向量机的凸二次优化问题,以得到一个泛化能力更好的分类超平面.S_GSVM方法充分考虑了数据复杂分布对于泛化能力的影响,对基于最大间隔的分类面进行改进.实验结果表明,S_GSVM方法在非平衡数据集上能得到较好的泛化性能.     

一种基于混合分类器的人眼定位方法

人眼定位是计算机视觉的关键技术,它在视频监控、人脸识别系统以及新一代的人机交互技术等领域有着实际的应用价值。采用先对图像建立肤色模型,然后运用支持向量机的训练结果来构成分类器,在人脸区域定位人眼。     

基于支持向量机的跌倒检测方法研究

跌倒是老年人常见的意外伤害事故,为了能够及时检测跌倒事件的发生,设计了一种基于三轴加速度传感器的跌倒检测装置,该装置佩戴在使用者的腰部或者腹部,用于实时检测老年人在正常活动和跌倒状态下的加速度信号,采用支持向量机(SVM)方法对加速度信号进行数据处理,判断人体是否跌倒。通过实验测试验证,该方法对跌倒行为识别具有较高的准确性和可靠性。