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基于血流图的小波域分块DCT + FLD红外人脸识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了从生物特征角度同时结合人脸的局部特征和整体特征提高红外人脸的识别性能,提出了一种基于血流图的小波域分块DCT+FLD(Fisher线性判别)红外人脸识别方法.首先利用血流模型把温谱图转换成血流图,然后用小波变换对人脸血流图像做两级小波分解,再对低频子带进行分块并对每个分块进行DCT变换,提取部分变换后的系数作为子块的特征值,对这些子块的特征值构成的组合特征值从整体上做Fisher线性分析,得到特征子空间,最后根据欧氏距离和三阶近邻分类器进行识别,得到最终的识别结果.实验表明,同基于传统PCA+FLD,DCT+FLD以及DWT+PCA+FLD方法相比,所提出的方法得到了更好的识别效果. 相似文献
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本文主要介绍了人脸图像特征提取的三种算法,包括PCA算法,DCT算法以及FLD算法,着重分析了PCA+FLD,DCT+FLD两种结合算法的原理。实现方法和步骤以及各自的优缺点。 相似文献
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在人脸识别领域,提取人脸特征和降低维数是人脸识别的关键。传统的基于小波变换的人脸识别算法仅在小波分解的低频分量上提取用于分类的图像特征,造成了高频分量中部分对识别有利信息的丢失。为了更有效地提取人脸图像特征,提出一种基于小波变换和特征加权融合的人脸识别算法。首先通过小波变换对人脸图像进行降维处理,然后对4个小波子图分别运用主成分分析法(PCA)提取特征,并把这4部分特征加权融合,最后利用支持向量机(SVM)进行分类识别。在ORL人脸库上进行实验验证,识别准确率可达到97.5%,实验结果表明该算法能够有效提高人脸识别能力,与传统识别算法相比具有较高的识别准确率和识别速度。 相似文献
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本文主要介绍了人脸图像特征提取的三种算法,包括PCA算法,DCT算法以及FLD算法,着重分析了PCA FLD,DCT FLD两种结合算法的原理,实现方法和步骤以及各自的优缺点。 相似文献
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研究人脸识别优化问题,人脸图像受光照、人脸表情和位置变化等因素影响,由于图像具有复杂的多尺度特征,传统人脸识别算法只能提提取局部或全局特征,不能准确描述人脸图像,导致人脸识别率低。为了提高人脸识别率,提出一种小波分解和LBP算子相结合的人脸识别算法(WTLBP)。WTLBP首先利用小波变换对人脸图像进行分解,将人脸图像分解成大尺度和小尺度图像,然后采用LBP算子提取人脸图像的多尺度特征,最后采用概率统计法对人脸进行匹配识别。对ORL人脸库进行仿真,结果表明,WTLBP能够提取到人脸图像更加丰富的局部和全局信息,对光照、人脸表情和位置变化具有较高的鲁棒性,提高了人脸识别率。 相似文献
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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。 相似文献
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基于局部小波变换与DCT的人脸识别算法 总被引:8,自引:0,他引:8
提出了一种基于局部小波变换和离散余弦变换(DiscreteCosineTransform,DCT)相结合的人脸识别方法,该算法首先利用小波变换对人脸图像做适当层次的小波分解,然后通过离散余弦变换对低频分量作进一步的特征提取和压缩,得到人脸识别特征,最后利用欧氏距离和最近邻分类器进行识别。基于ORL人脸数据库的实验结果表明了该算法的有效性。 相似文献
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基于粒子群BP神经网络人脸识别算法 总被引:14,自引:6,他引:8
人脸识别技术就是利用计算机技术对人脸图像进行分析,从中提取有效的特征来识别出人的身份,其关键技术在于人脸特征的描述和模式识别.为此,基于粒子群BP神经网络提出了人脸识别算法.该算法首先用小波变换对人脸图像进行小波分解,形成低频小波子图,然后用离散余弦变换将人脸图像在特征空间中提取,并作为粒子群BP神经网络的输入,由粒子群BP神经网络和后验概率转换器构成人脸识别器.针对ORL人脸库的实验结果表明该方法具有较高的识别率. 相似文献
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现有基于学习的人脸超分辨率算法假设高低分辨率特征具有流形一致性(耦合字典学习),然而低分辨率图像的降质过程使得高低分辨率特征产生了“一对多”的映射关系偏差,减少了极低分辨率图像特征的判决信息,降低了超分辨率重建图像的识别率。针对这一问题,引入了半耦合稀疏字典学习模型,松弛高低分辨率流形一致性假设,同时学习稀疏表达字典和稀疏表达系数之间的映射函数,提升高低分辨率判决特征的一致性,在此基础上,引入协同分类模型,实现半耦合特征的高效分类。实验表明:相比于传统稀疏表达分类算法,算法不仅提高了识别率,并且还大幅度降低了时间开销,验证了半耦合稀疏学习字典在人脸识别中的有效性。 相似文献
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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%。 相似文献
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针对方向性局部二值模式(DLBP)在单尺度下获取图像纹理特征的不足,提出一种非对称方向性局部二值模式(AR-DLBP)多尺度多方向融合的表情识别算法。首先对人脸表情图像进行光照补偿预处理,消除光照、噪声的影响,分割出人脸及眉、眼、嘴局部表情关键区域,并计算出关键区域的贡献度(CM);然后提取人脸及关键区域的异或-非对称方向性局部二值模式(XOR-AR-DLBP)直方图特征信息,并根据CM对关键区域直方图信息进行加权级联再与整幅人脸图像的特征信息进行融合;最后用SVM分类器进行表情分类识别。该算法在JAFFE库、CK库上仿真实验,分别取得95.71%、97.99%的平均识别率及112?ms、135?ms的平均识别时间,实验结果表明,该算法可以有效精确地完成人脸表情的分类识别。通过对表情图像光照补偿预处理及分割出表情的关键区域,并加权融合局部与整体特征,大大提高了特征的鉴别能力,与传统算法的对比实验,也表明该算法无论是在识别率还是在识别时间上,所得效果都是最好的。 相似文献
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在单样本人脸识别系统中,为了获得更好的人脸面部特征,提出了一种融合Uniform LBP特征和多流形判别分析(Discriminative Multi-Manifold Analysis,DMMA)的特征提取方法。对每幅人脸图像进行分块构成一个子集。使用统一局部二值模式(Uniform LBP)算子提取每个子集中图像的直方图,每个子集中的直方图形成一个统计流形,应用DMMA算法获得人脸图像的低维特征。采用基于重建的流形-流形间的距离识别未知的人脸图像。在AR数据库和ORL数据库上实验结果表明,该算法的识别性能优于一般的DMMA算法。 相似文献
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将非参数子空间分析方法(NSA)和模块化2DPCA方法相结合,提出了一种模块化2DPCA+NSA方法。NSA方法需将图像矩阵转化为向量后进行特征提取,导致数据维数很大,没有考虑到图像的局部特征,对图像矩阵进行分块,采用2DPCA进行特征提取,得到替代原始图像的低维新模式,施行NSA。该法能有效提取图像的局部特征,而由于考虑到类内、类间的差异,可弥补PCA 的缺陷。在ORL人脸库和XM2VTS人脸库上对LDA方法、NSA方法以及该方法分别进行了评价和测试,结果显示,所提方法在识别效果上优于LDA方法和NSA方法。 相似文献
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针对局部保持投影(LPP)算法无监督且只保留局部信息的特性,提出一种2DPCA+2DLDA和改进的LPP相结合的人脸识别算法。将训练集样本用2DPCA+2DLDA算法进行投影,保留数据整体空间信息和分类信息;引入类内、类间信息对LPP算法的关系矩阵进行优化,使LPP成为有监督的非线性学习方法,采用改进的LPP(ILPP)算法对训练集图像进行二次投影,提取样本的局部流形信息,并作为人脸识别信息进行鉴别。在Yale和ORL人脸库的测试结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对光照、表情、姿态、遮挡等变化显著影响人脸识别系统性能的问题,提出了基于限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)的低频离散余弦变换(DCT)系数重变换算法。将图像划分成多个互不重叠的局部小块,使用CLAHE对每个局部小块进行局部对比拉伸以实现去噪,通过缩减适当数目的低频DCT系数来消除人脸图像中的光照变化;利用核主成分分析进行特征提取,采用K-最近邻分类器以完成最终的人脸识别。在ORL、扩展YaleB和AR人脸数据库上的实验验证了所提算法的有效性和鲁棒性,实验结果表明,相比其他几种较为先进的人脸识别技术,所提算法取得了更高的识别率,同时大大降低了识别所用时间。 相似文献
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一种基于改进弹性束图匹配的人脸识别 总被引:2,自引:0,他引:2
针对基于弹性束图匹配(EBGM)算法的正面人脸识别,提出了一种新的优化理论。在EBGM算法中,在抽取脸部图像特征之前,需要首先预设好Gabor小波的波长。为了对EBGM算法进行优化,提出了采用遗传算法(GA)对Gabor小波波长进行最佳选择。为了对改进的算法进行评估,实验对300个FERET人脸数据库类进行了测试。在训练阶段,每个类中只取出一幅图像用来训练。经过优化后的EBGM算法匹配运算大幅度减少,识别率大约为90%,运行速度提高至原EBGM算法的115倍。 相似文献