基于径向变换和改进AlexNet的胃肿瘤细胞图像识别方法

使用AlexNet实现胃肿瘤细胞图像分类时，存在数据集过小和模型收敛速度慢、识别率低的问题。针对上述问题，提出基于径向变换（RT）的数据增强（DA）和改进AlexNet的方法。将原始数据集划分为测试集和训练集，测试集采用剪裁方式增加数据，训练集首先采用剪裁、旋转、翻转和亮度变换得到增强图片集；然后选取其中一部分进行RT处理达到增强效果。此外，采用替换激活函数和归一化层的方式提高AlexNet的收敛速度并提高其泛化性能。实验结果表明，所提方法能以较快的收敛速度和较高的识别准确率实现胃肿瘤细胞图像的识别，在测试集中最高准确率为99.50%，平均准确率为96.69%，癌变、正常和增生三个类别的F1值分别为0.980、0.954和0.958，表明该方法较好地实现了胃肿瘤细胞图像的识别。     

基于深度自编码器的单样本人脸识别*

由于每个目标仅有一幅已知样本,无法描述目标的类内变化,诸多人脸识别算法在解决单样本人脸识别问题时识别性能较低.因此文中提出基于深度自编码器的单样本人脸识别算法.算法首先采用所有已知样本训练深度自编码器,得到广义深度自编码器,然后使用每个单样本目标的单个样本微调广义深度自编码器,得到特定类别的深度自编码器.识别时,将识别图像输入每个特定类别的深度自编码器,得到包含与测试图像相同类内变化的该类别的重构图像,使用重构图像训练Softmax回归模型,分类测试图像.在公共测试库上进行测试,并与其它算法在相同环境下进行对比,结果表明文中算法在获得更优识别率的同时,识别一幅图像所需平均时间更少.     

基于因素分解模型的两步人脸识别

为了减轻人脸识别中表情以及姿态等因素变化对识别结果的影响,Xu提出了利用原始样本和对称样本的两步人脸识别算法。但当人脸图像受外在因素干扰产生较大变化时,该方法的识别结果并不理想。因此提出了一种基于因素分解模型的两步人脸识别算法。新算法在特征提取过程中利用因素分解模型将“身份因素”和“表情因素”从人脸图像中分离出来,加以控制。然后提取测试集图像中的新身份和新表情,并将其与训练集中的旧身份或旧表情相互作用,合成新的人脸图像。同时为了保证分类精度,在识别阶段针对原始样本和合成样本分别采用两步人脸识别的方法,充分利用了分数层次融合的优势,进一步提高了算法的识别效果。     

深度人脸识别的光照分析

光照是影响人脸识别效果的重要因素,针对当前人脸数据建库技术构建满足光照分析需求的数据库难度较大的问题,开展基于三维人脸模型的深度人脸识别光照分析研究.首先,借助三维人脸模型,根据人脸基图像表示理论提出一种对应任意光照的人脸图像生成方法,用于构建光照分析所需的人脸图像库;然后,利用构建的多光照人脸图像库分析不同光照采样方案对人脸识别模型性能的影响,探索建库所需的最优光照采样方案;最后,借助虚拟数据具有准确光照标注的优势,基于多任务学习框架测试不同光照标注方法对识别网络训练效果的影响,进一步提高深度人脸识别网络对光照变化的鲁棒性.通过在虚拟数据和真实数据上开展的不同光照采样方案及标注方法对人脸识别模型性能影响的实验得出,使用适量基图像光照构建数据库是一种有效的光照采样方案,而准确的光照标注可进一步提升人脸识别率,对应的识别模型在具备极端光照的测试集上的人脸识别率可达98%以上.该研究提高了深度人脸识别模型的性能,为构建人脸图像库的光照采样策略和光照标注方法提供了依据.     

基于跨批次存储预训练的素描人脸识别方法

素描人脸识别技术在刑侦领域应用广泛,有助于缩小嫌疑人的搜寻范围。由于素描人脸样本数量不足,导致经典的深度学习模型无法达到理想的识别精度。针对此问题,提出一种基于跨批次预训练的素描人脸识别方法,通过在有限素描人脸数据集进行跨批次预训练的方式缓解训练样本稀缺问题,从而提高人脸识别模型的泛化能力。该方法通过跨批次存储机制缓解GPU存储限制扩大单批次预训练样本数量,从而获得更优的模型初始参数,并在其基础上根据三元组损失进一步优化模型,以提升网络性能。提出的方法在UoM-SGFS素描人脸数据集上的Rank-1识别精度为72.53%,在PRIP-VSGC数据集上Rank-10识别精度为62.47%。相比CDAN、DANN、SSD等方法识别率有显著提高。     

分块最大相似性嵌入稀疏编码的人脸识别

图像相似性先验嵌入的方法能有效提升基于稀疏编码表示的人脸识别在低维特征空间的识别性能.针对非受控人脸图像存在表情变化、部分遮挡和伪装的问题,提出基于图像分块的最大相似性嵌入稀疏编码表示的人脸识别方法.该方法首先将训练图像和测试图像进行同样的非重叠分块;然后计算测试图像与各训练图像对应分块间的相似性,并以其最大值度量图像间的相似性;最后将提取的最大块相似性信息嵌入到稀疏编码表示的人脸识别中.在AR标准人脸库上的测试表明,与全局相似性嵌入的加权稀疏编码表示分类方法相比,文中方法在训练样本和测试样本同时存在表情变化、遮挡和伪装的人脸识别中具有较大的性能提升.     

SCTD1.0:声呐常见目标检测数据集

近年来,卷积神经网络(CNN)在大规模自然图像数据集(如ImageNet,COCO)中获得了广泛应用,但在声呐图像检测识别领域的应用研究较缺乏,其存在声呐图像目标检测和分类数据集缺乏且水下目标样本往往面临样本稀少、不平衡等问题.针对这一问题,在进行广泛收集声呐图像的基础上,构建了一个完全公开的、可以用于开展声呐图像检测和分类研究的声呐常见目标检测数据集SCTD1.0,该数据集目前已包含水下沉船、失事飞机残骸、遇难者3类典型目标,共计596个样本.在SCTD1.0的基础上,文中采用迁移学习的方式测试了检测和分类的基准,具体来说:针对检测任务,使用特征金字塔网络对多尺度特征进行组合利用,比较了YOLOv3,Faster R-CNN,Cascade R-CNN这3种检测框架在本数据集上的性能表现;针对分类任务,对比了VGGNet,ResNet50,DenseNet 3种网络的分类性能,分类准确率达到了90％左右.     

基于图像变形网络的小样本图像分类算法研究

传统的图像分类算法在数据集过小的情况下分类准确率不高,且传统的图像变形方法容易破坏数据主体语义信息。基于图像变形网络的小样本图像分类算法研究中,采用端对端的方式结合图像变形网络和小样本图像分类网络,通过加权融合训练图像和相似图像的方式实现了对原有数据集的有效扩充,利用数据增强提高了小样本图像分类的准确率。实验数据表明,提出的方法在mini-ImageNet数据集上对小样本图像分类网络的性能有较好的提升效果。     

基于人工免疫的监督学习模型及其应用

基于免疫识别机理提出一种监督学习模型并应用于人脸识别上。将训练样本和测试样本都看成是抗原,在此基础上,将训练样本（第一类抗原）用于训练抗体集合,产生记忆抗体集合,而测试样本（第二类抗原）则用于测试该模型及算法在人脸识别上的识别效果。这一系列的过程是在利用主元分析法（PCA）对每幅图像进行预处理的基础上完成的。从实验结果可以看出,提出的监督学习模型在数据学习方面的有效性。     

增强的两阶段测试样本稀疏表示方法

TPTSSR方法是一种基于L2范数的稀疏表示方法,在人脸识别中获得了成功的应用。然而,当训练样本较少时,TPTSSR方法就不能够正确有效地给出测试样本的稀疏表示,致使识别性能急剧下降,并且该算法对最近邻数M的取值也比较敏感。为了提高算法的识别性能和鲁棒性,本文通过增加噪声样本来解决训练本集不充分的问题。基于ORL、Yale、AR和FERET人脸库上的实验结果表明,所建议的策略提高了算法的识别性能和增强了其鲁棒性。     

基于Gabor特征与投影字典对学习的人脸识别算法

为了提高人脸的识别率及其识别速度,提出了一种基于Gabor特征与投影字典对学习的人脸识别算法。由于Gabor特征对表情、光照和角度等变化具有较强的鲁棒性,首先提取人脸图像多方向多尺度的Gabor局部特征,并将经主成分分析降维后的增广Gabor特征作为训练数据,代替原始的训练样本。然后,根据训练数据同时学习综合字典与分析字典,综合字典具有重构能力,分析字典可以快速求出系数矩阵。最后,根据各类别的重构误差进行分类,以达到人脸识别的目的。在扩展的YaleB、ORL和AR人脸数据库上的实验结果表明,提出的算法不仅具有较高的识别率,而且能够有效地提高识别速度。     

Identity management based on PCA and SVM

A new approach for face recognition, based on kernel principal component analysis (KPCA) and support vector machines (SVMs), is presented to improve the recognition performance of the method based on principal component analysis (PCA). This method can simultaneously be applied to solve both the over-fitting problem and the small sample problem. The KPCA method is performed on every facial image of the training set to get the core facial features of the training samples. To ensure that the loss of the image information will be as less as possible, the facial data of high-dimensional feature space is projected into low-dimensional space, and then the SVM face recognition model is established to identify the low-dimensional space facial data. Our experimental results demonstrate that the approach proposed in this paper is efficient, and the recognition accuracy of the proposed method reaches 95.4 %.     

HOG和多流形判别分析相融合的人脸识别

为了提高人脸的识别率,提出一种方向梯度直方图和多流形判别分析相融合的人脸识别算法。将一幅图像划分为多个子块图像块,并采用方向梯度直方图算法对每一个小块进行处理;采用多流形判别分析提取特征,并采用最小二乘支持向量机建立分类器对人脸进行分类和识别;在Yale和AR人脸库进行仿真实验。实验结果表明,相对于传统人脸别算法,该算法不仅提高了人脸识别率和识别速度,并且对光照和姿态变化具有较强的鲁棒性。     

混合样本融合边缘信息的单样本人脸识别研究

在进行人脸识别的时候,训练样本数量对识别率的大小影响非常大,由于存储技术和训练样本采集困难等诸多条件的限制,如何利用一幅人脸有用的信息尽可能地生成并包含更多的人脸信息成为了学术界的难点。针对该问题,提出一种按不同权值将原始图像和虚拟样本混合后再融合其人脸不同灰度值的边缘信息,构成新的训练样本。首先将原始样本灰度处理后生成轴对称图像和镜像图像,按不同权值混合。再提取混合后的边缘信息按不同灰度值与混合后的图像融合。使单幅人脸图像包含更多的特征信息。实验结果表明,混合权值之和大于1并且融合其边缘信息后生成的训练样本,相比原始样本信息的人脸识别率能提升2%~12%,表明该方法能有效地提高人脸识别率。     

Expression recognition based on residual rectification convolution neural network

In order to solve the problem of low face recognition rate in controlled scene, an expression recognition algorithm based on residual rectification intensive convolutional neural network is proposed. This method takes convolutional neural network as the prototype. In the process of training model, the idea of residual network is introduced to correct the difference between the effect of test set and the effect of training set. The linear rectification operation of the residual block by the excitation function embedded in the convolution layer helps to express complex features. At the same time, the data intensive method is used to suppress the fast fitting of the deep neural network model during the training process, to improve its generalization performance on a given recognition task, and then to improve the robustness of the model learning effect. In the experiment, the method is applied to simulate the online teaching environment, and get effective facial expression recognition result in controlled scene. According to the experimental data, this method can effectively classify the facial image input under controlled conditions, and the highest accuracy is up to 91.7%. This research is helpful to the development of facial expression recognition and human-computer interaction.

     

基于判别低秩矩阵恢复和协同表示的遮挡人脸识别

针对训练样本和测试样本均受到严重的噪声污染的人脸识别问题,传统的子空间学习方法和经典的基于稀疏表示的分类(SRC)方法的识别性能都将急剧下降。另外,基于稀疏表示的方法也存在算法复杂度较高的问题。为了在一定程度上缓解上述问题,提出一种基于判别低秩矩阵恢复和协同表示的遮挡人脸识别方法。首先,低秩矩阵恢复可以有效地从被污损的训练样本中恢复出干净的、具备低秩结构的训练样本,而结构非相关性约束的引入可以有效提高恢复数据的鉴别能力。然后,通过学习原始污损数据与恢复出的低秩数据之间的低秩投影矩阵,将受污损的测试样本投影到相应的低维子空间,以修正污损测试样本。最后,利用协同表示的分类方法(CRC)对修正后的测试样本进行分类,获取最终的识别结果。在Extended Yale B和AR数据库上的实验结果表明,本文方法对遮挡人脸识别具有更好的识别性能。     

Toward a practical face recognition system: robust alignment and illumination by sparse representation

Many classic and contemporary face recognition algorithms work well on public data sets, but degrade sharply when they are used in a real recognition system. This is mostly due to the difficulty of simultaneously handling variations in illumination, image misalignment, and occlusion in the test image. We consider a scenario where the training images are well controlled and test images are only loosely controlled. We propose a conceptually simple face recognition system that achieves a high degree of robustness and stability to illumination variation, image misalignment, and partial occlusion. The system uses tools from sparse representation to align a test face image to a set of frontal training images. The region of attraction of our alignment algorithm is computed empirically for public face data sets such as Multi-PIE. We demonstrate how to capture a set of training images with enough illumination variation that they span test images taken under uncontrolled illumination. In order to evaluate how our algorithms work under practical testing conditions, we have implemented a complete face recognition system, including a projector-based training acquisition system. Our system can efficiently and effectively recognize faces under a variety of realistic conditions, using only frontal images under the proposed illuminations as training.     

基于LBP和数据扩充的CNN人脸识别研究

针对卷积神经网络在人脸识别存在的数据集比较少,容易发生过拟合的问题,提出对人脸进行局部二值模式处理,提升图像特征,再引入深度卷积生成对抗网络对局部二值化的人脸进行生成,有效扩充数据集,提升卷积神经网络的泛化能力。该人脸识别卷积神经网络模型包括3层卷积层,3层池化层,1个全连接层,1个Softmax分类回归层。仿真实验中,选取ORL人脸数据库中40人每人10张的人脸图像按8∶1∶1比例设置为训练集、验证集和测试集,并选取Yale人脸数据库中15人每人11张的人脸图像按9∶1∶1的比例设置训练集、验证集和测试集,通过LBP算法提取人脸纹理特征对其进行生成,分别扩充数据集至990张和2200张。结果表明,该算法的人脸识别率不仅高于未扩充数据PCA和LBP等传统人脸识别方法的识别率,而且也将卷积神经网络的识别率提升了约2%,有效提高了泛化能力。     

On solving the face recognition problem with one training sample per subject

The lack of adequate training samples and the considerable variations observed in the available image collections due to aging, illumination and pose variations are the two key technical barriers that appearance-based face recognition solutions have to overcome. It is a well-documented fact that their performance deteriorates rapidly when the number of training samples is smaller than the dimensionality of the image space. This is especially true for face recognition applications where only one training sample per subject is available. In this paper, a recognition framework based on the concept of the so-called generic learning is introduced as an attempt to boost the performance of traditional appearance-based recognition solutions in the one training sample application scenario. Different from contemporary approaches, the proposed solution learns the intrinsic properties of the subjects to be recognized using a generic training database which consists of images from subjects other than those under consideration. Many state-of-the-art face recognition solutions can be readily integrated in the proposed framework. A novel multi-learner framework is also proposed to further boost recognition performance.Extensive experimentation reported in the paper suggests that the proposed framework provides a comprehensive solution and achieves lower error recognition rate when considered in the context of one training sample face recognition problem.