基于HOG和DMMA的单样本人脸识别

为了提取复杂环境下人脸图像的有效特征,提出了一种结合DMMA(discriminative multi-manifold analysis)和方向梯度直方图(HOG)特征提取算法,利用了一种新的自适应方法计算子图像块的相似度。在DMMA算法中,将一幅样本图像分为不重叠的子图像块后,对每一个小块使用HOG算子进行处理,处理后形成一个统计流形,然后进行特征提取,利用基于重建的流形—流形间的距离最近邻方法进行分类识别。在AR人脸库和FERET人脸库上的实验结果表明,该算法对人脸图像的光照和几何变化比传统的DMMA算法识别性能更好。     

基于改进LBP的单样本人脸识别算法

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。     

自适应加权LBP的单样本人脸识别方法

在面对单训练样本的人脸识别问题时,传统人脸识别方法识别率会下降很多,有的方法甚至不能使用。针对单样本人脸识别问题,提出了一种自适应加权LBP方法。方法既提取了纹理信息又包含了分块拓扑信息,更重要的是可以把这些特征用合适的权重融合起来。划分图像并用LBP提取纹理信息;利用方差来完成对特征的自适应加权融合;用最近邻分类器识别结果。在ORL人脸数据库上的实验结果表明,该方法可以有效地提高识别率。     

基于完整LBP特征的人脸识别*

提出一种基于完整局部二值模式(CLBP)进行人脸识别的方法,CLBP算子包括三个部分:中心像素的LBP(CLBP_C)、符号部分的LBP(CLBP_S)、数值部分的LBP(CLBP_M)。该方法首先采用CLBP算子提取人脸灰度图像的直方图;然后融合成CLBP直方图,进行直方图相似性比较;最后根据最近邻原则进行识别。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验表明,该方法得到的结果比LBP效果更好,鲁棒性更高。     

一种基于改进LBP算子的人脸识别算法研究

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。     

融合单演特征和CS-LBP的单样本人脸识别

针对单样本情况下传统人脸识别方法识别效果不佳的问题,提出一种融合单演幅值、相位和方向的单演中心对称幅值相位方向模式（MCSLBP）的人脸识别方法。首先采用中心对称局部二值模式（CS-LBP）对同一尺度下的单演幅值进行编码,并将单演相位量化到4个区间进行编码,同时对单演水平方向和垂直方向进行二值编码,然后将三者融合成MCSLBP特征;最后对不同单演尺度空间中的MCSLBP模式图进行分块,提取每一小块的直方图特征并串联后用最近邻分类器进行分类识别。在CAS-PEAL和AR人脸库上的实验结果表明,MCSLBP方法对具有光照、表情和遮挡变化的单样本人脸识别具有较好的识别效果。     

拉普拉斯滤波结合CS-LBP的单样本人脸识别

针对传统的人脸识别算法在单训练样本的情况下识别率不佳的情况,提出一种结合拉普拉斯滤波与中心对称局部二值模式的人脸识别算法（LFCLBP）。对原始人脸图像进行拉普拉斯滤波处理;然后对图像提取梯度幅值和梯度相位信息,对梯度幅值用CS-LBP算子编码,再将梯度相位量化到16个区间进行编码,将二者融合成人脸图像的LFCLBP特征;分块统计直方图特征,将所有分块的直方图串联起来作为人脸图像的特征向量,并用最近邻分类器识别。在YALE人脸库和AR人脸库上进行测试,测试结果表明该算法有效,在光照变化、表情变化和部分遮挡等环境下对单样本人脸图像具有较好的识别效果。     

一种基于LBP特征与流形知识的人脸识别方法

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。     

基于Curvelet和LBP的可变光照人脸识别

光照变化和环境噪声会引起人脸识别正确率下降。为此,提出一种基于Curvelet变换和LBP的可变光照人脸识别方法。对原始人脸图像进行Curvelet变换,对第1层低频系数,采用对数运算和局部二值模式运算克服光照影响,舍弃剩余的最高频信息子图像,以除去环境噪声和光照产生的阴影边界带有的虚假信息,利用主成分分析和线性判别分析方法进行人脸识别。仿真结果表明,该方法能有效去除光照和噪声引起的影响,具有较好的鲁棒性。     

基于泛滑动窗与2DLDA的单样本人脸识别

对于单训练样本人脸识别,基于每人多个训练样本的传统人脸识别算法效果均不太理想。尤其是基于Fisher线性鉴别准则的一些方法,由于类内散布矩阵为零矩阵,根本无法进行识别。提出一种新的样本扩充方法,即泛滑动窗法。采用“大窗口、小步长”的机制进行窗口图像采集和样本扩充,不仅增加了训练样本,而且充分保持和强化了原始样本模式固有的类内和类间信息。然后,使用二维线性鉴别分析方法（2DLDA）对上面获得的窗口图像进行特征抽取。在ORL国际标准人脸库上进行的实验证实了所提算法的可行性和有效性。     

基于位平面图像与2DMSLDA的单样本人脸识别

在进行单训练样本人脸识别时,基于每人多个训练样本的传统人脸识别算法效果通常不太理想。尤其是基于Fisher线性鉴别准则的一些方法,由于类内散布矩阵为零矩阵,根本无法进行识别。针对以上问题进行了分析研究,提出了一种新的样本扩充方法,即：采用位平面图像分解法,将每幅样本图像分解为8幅,进而通过各种合成策略构造多幅样本图像。使用一种更加稳定的二维最大散度差线性鉴别分析方法（2DMSLDA）对上面获得的新样本图像进行特征抽取。在ORL国际标准人脸库上进行的实验表明了所提算法的可行性和有效性。     

基于泛滑动窗与加权2DLDA的单样本人脸识别

对于单训练样本人脸识别,基于每人多个训练样本的传统人脸识别算法效果均不太理想。尤其是基于Fisher线性鉴别准则的一些方法,由于类内散布矩阵为零矩阵,根本无法进行识别。针对这一问题进行了分析研究,提出了一种新的样本扩充方法,即泛滑动窗法。采用“大窗口,小步长”的机制进行窗口图像采集和样本扩充,不仅增加了训练样本,而且充分保持和强化了原始样本模式固有的类内和类间信息。然后,使用加权二维线性鉴别分析方法（Weighted 2DLDA）对上面获得的窗口图像进行特征抽取。在ORL国际标准人脸库上进行的实验表明了所提算法的可行性和有效性。     

基于模糊决策和MSD的单样本人脸识别算法

当每个人只有一个训练样本时,最大散度差鉴别分析在人脸识别中的识别性能会降低,为了解决这一问题,提出了基于模糊决策和最大散度差鉴别分析的单样本人脸识别算法。通过对每个训练样本进行适当的分块,从而获得较多的训练样本个数,在这些新的训练样本集上应用类内中间值最大散度差鉴别分析算法得到最优投影矩阵,并基于这个最优投影矩阵可以计算训练样本和待测试样本的特征。对模糊决策方法进行分类。在著名的ORL和FERET人脸数据库上的大量实验结果表明,该算法可以提高识别率。     

基于LBP和栈式自动编码器的人脸识别算法研究

LBP算法对光照敏感且能有效地提取图像的纹理结构特征。提出一种基于局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）和栈式自动编码器（Stacked Autoencoders,SAE）的人脸识别算法。用统一模式LBP算子提取分块后的人脸图像的直方图,按顺序连接形成整幅图像的LBP特征,并将其作为栈式自动编码器的输入,完成进一步的特征提取,实现人脸图像的识别与分类。在Extended Yale B等数据库上的实验结果表明,该算法与传统的人脸识别算法和标准的栈式自动编码器相比,对光照变化有更强的鲁棒性,具有更好的识别效果。     

基于距离限定优化的人脸识别

针对现有人脸识别方法对人脸角度、表情、姿态等因素较为敏感且准确率低的问题,提出了一种基于距离限定优化算法的人脸识别模型。该模型对人脸识别方法的改进有两点：a)利用LBP算子提取人脸图像纹理谱特征图,然后与原始人脸图像的R、G、B通道进行融合,将融合后的图像矩阵作为神经网络的输入,丰富了人脸的纹理特征;b)对误差函数进行改进,使用阈值和边界值约束特征向量的距离,对模型构建新的优化目标,使得相同对象的人脸图像在特征空间中具有较小的欧氏距离,不同对象的人脸图像在特征空间中具有较大的欧氏距离。通过在非限制场景下的LFW人脸库上进行实验,表明该模型准确率分别达到99.15%,能有效地提高人脸识别准确率,具有很好的鲁棒性。