基于不同视角的人脸模型识别方法

对在不同视角下,得到的人脸模型,文中提出一种基于人脸表面的识别方法,采用平面射影变换,将人脸的图像变换到一个相同的图像,使图像对齐;而后运用主成分分析法(PCA)进行分类。基于这种方法,由光线、面部表情、姿态的改变引起的不必要变化就可能被消除或可以忽略。这种方法可以达到比较准确的识别人脸的目的。实验结果显示,文中的方法对人脸模型提供了更好的表达,并且人脸识别的错误率更低。     

基于不同视角的人脸模型识别方法

对在不同视角下，得到的人脸模型，文中提出一种基于人脸表面的识别方法，采用平面射影变换，将人脸的图像变换到一个相同的图像，使图像对齐；而后运用主成分分析法（PCA）进行分类。基于这种方法，由光线、面部表情、姿态的改变引起的不必要变化就可能被消除或可以忽略。这种方法可以达到比较准确的识别人脸的目的。实验结果显示，文中的方法对人脸模型提供了更好的表达，并且人脸识别的错误率更低。     

基于多项式拟合的多姿态人脸图像的单视图识别技术

本文提出基于小波变换的人脸图像降噪模型并推荐建立一个只有一种姿态(正面)的人脸库。实际获取的不同姿态的人脸通过本文提出的方法(旋转,拟合等)校准成正面人脸进行识别,可大大减少人脸库容量,便于实现快速匹配、检索。     

基于ICA和线性回归的多姿态人脸识别方法

提出了一种基于ICA和线性回归的多姿态人脸识别方法.首先利用ICA方法获取多姿态人脸的特征向量,然后通过求解姿态人脸和正面人脸特征向量间的线性回归方程得到对应的姿态变换矩阵,最后利用姿态变换矩阵实现测试姿态人脸的特征向量的变换.在CMU PIE人脸库上的实验结果表明,该方法有效地提高了多姿态人脸识别的识别率.     

结合Gabor变换和FastICA的人脸表情识别方法

提出了一种结合Gabor变换和FastICA技术的人脸表情特征提取方法。Gabor小波具有很好的空频局部性和多方向选择性,因此更有利于表情细节信息的提取。FastICA技术能够消除信号间的高阶统计冗余。对图像进行Gabor变换,把得到的系数排列成Gabor特征矢量,用FastICA对Gabor特征矢量进行特征提取,用K-近邻分类器进行分类。JAFFE表情库中的实验证明该方法的有效性。     

基于加权均值人脸的多姿态人脸识别

针对姿态变化人脸问题,本文提出一种加权均值人脸的概念。根据人脸姿态变化时左右摇摆角度的变化,首先定义了构建均值人脸时每幅姿态变化人脸权值的计算方法,并提出加权均值人脸的构建方法。然后,结合姿态人脸的俯仰角度变化,将姿态变化人脸划分为俯视、平视和仰视三个层次,针对每个层次构建加权均值人脸,形成加权均值人脸矩阵。最后,针对加权均值人脸矩阵存在数据冗余的问题,采用改进的局部保持投影算法进行深层特征提取,获取关键识别信息。实验结果表明,本文所提方法能有效提取俯仰变化和左右摇摆变化情况下人脸的关键信息,使识别效果得到较大改善。     

多姿态人脸照片的姿态估计

提出了一种基于面部图像的新的匹配系统。在这个系统中,输入的图像与各种人脸姿态的数据库图像进行比较,然后,匹配的图像给出了人脸姿态。图像数据库不仅包括各种人脸姿态,而且也包括不同的光照条件,如此,这个人脸姿态评价系统适用于不同的光照条件。对于收集各种不同面部图像,这里是通过计算机自动产生,而不是拍摄实际的照片。特征空间方法被用于寻找与输入面部图像匹配的图像。因为不同的光照图像被收集在面部图像数据库中,故提取的主特征向量主要依靠人脸姿态。由于通过选用主特征向量而减少了向量的维数,故这个匹配过程是很快的。这个姿态评价系统能够继续跟踪在不同的光照条件下不同人的人脸姿态。     

基于单幅图像的人脸三维姿态估计

针对单张人像的三维姿态计算,结合面貌测量和射影几何的理论提出了一种方法：首先在人面部的平面区域内,选取眼角点,口角点,鼻翼点建立人脸模型;然后根据人脸平面上两个相互垂直的特征线投影到照片上的灭点位置,求出人脸平面的旋转方向。该方法特征点易于标定,且无需任何的辅助设备和先验知识,具有一定的实用性。     

基于小波分解的独立分量掌纹识别方法

独立分量分析方法在图像处理中具有独特的优势，用于掌纹特征提取，使得变换后的各分量之间不仅互不相关，而且还尽可能的统计独立，能更全面的揭示掌纹特征间的本质结构。为了降低运算复杂度，提出了一种基于小波分解的独立分量掌纹特征提取方法。首先对掌纹图像做小波变换进行降维，在保留原始图像轮廓信息和细节信息的基础上，去掉高频噪声，然后进行独立分量分析，采用FastICA算法，试验结果表明,本方法比传统的独立分量分析方法的识别率更高，且计算量大大减少。     

块独立成分分析的人脸识别

针对利用ICA提取人脸特征时需要将人脸图像转换成向量，导致空间维数很高以及不能准确地估计特征等问题，提出了一种新的独立子空间人脸识别算法——块独立成分分析（B-ICA）。和经典的ICA相比，B-ICA算法把人脸图像划分成一些互不重叠的子块，然后把每个子块转换成向量，看成是低维空间中的训练点（训练向量）。因此在B-ICA算法中，样本的维数比ICA算法中样本的维数低，降低了维数灾难（即样本的训练个数远小于样本的维数）造成的错误识别率。在Yale和AR数据库上进行了大量仿真实验，实验结果表明B-ICA算法的识别率比ICA和其他一些子空间算法的识别率高。     

基于ICA和NFL与NN联合分类器的人脸识别

提出了一种基于最近邻特征线(NFL)与最近邻(NN)联合分类器进行人脸识别的方法。首先对人脸图像用主成分分析(PCA)降维,然后用快速独立变量分析(FastICA)提取独立基,分类时采用最近邻特征线和最近邻分类器的联合分类器进行分类。该方法综合了NFL和NN的优势,充分利用了同类之间相似,距离最短的性质。实验表明此方法提高了人脸识别率,是一种可行的人脸识别方法。     

独立环形对称Gabor特征及在人脸识别中的应用

提出了一种基于2D环形对称Gabor变换（2DCSGT）和独立成分分析（ICA）的特征提取方法,并用于人脸识别中。对人脸图像做5尺度2D环形对称Gabor变换;对变换后的图像下采样并采用主成分分析（PCA）进行降维;采用ICA获得人脸图像的独立环形对称Gabor特征（ICSGF）;采用最近邻分类法分类。在ORL、YALE和FERET人脸数据库上,基于ICSGF的人脸识别算法的正确识别率分别达到99.5%、93.33%和97.14%。实验结果表明,ICSGF方法有效可行。     

基于ICA和SVM的局部人脸识别方法

ICA(Independent Component Analysis)方法使用数据的高阶统计信息抽取数据的独立分量特征.但由于人脸面部表情各异,使得这种方法并不稳定.因此提出一种基于局部人脸的ICA方法.首先对人脸进行局部分块,然后对各块进行ICA特征提出并各块合理权重,最后使用SVM(Support Vector Machine)方法对其进行分类.     

基于独立分量分析和矢量量化的说话人识别

使用独立分量分析（ICA）来提取说话人特征并与矢量量化（VQ）判决方法相结合,实现了一个高性能的基于ICA特征的VQ （ICA VQ）说话人识别系统。通过ICA变换得到说话人语音特征基函数系数用于生成VQ码书,并导出包含能量失真的ICA VQ码书失真测度和质心确定条件,生成最终的判决。仿真实验中ICA提取的特征分别用于不同系统实现说话人确认任务,各系统的DET曲线对比验证了VQ方法用于ICA特征分类判决的优势,同时不同码书尺寸下的等差率（EER）对比证明了VQ码书设计的有效性。     

基于多小波子带加权判别熵的SAR目标ICA特征提取及识别

传统小波独立分量分析(ICA)提取合成孔径雷达(SAR)目标特征时大都采用单一的小波基函数,并且仅利用小波分解低频子带数据进行ICA处理,而忽略了高频子带信息。针对这一问题,采用多类小波基函数对SAR目标图像进行分解;针对得到的所有低频和高频子带数据,引入子带加权的判别熵准则,结合现有的小波ICA算法,提出多小波子带加权判别熵的SAR目标图像ICA特征提取算法。采用MSTAR实测SAR目标图像数据,根据提出算法进行特征抽取,利用最近邻准则进行SAR目标识别。识别结果表明提出算法优于仅利用小波分解低频子带ICA算法。     

基于网络分量分析的盲源分离方法

提出了用先验混合矩阵对盲源进行分离的网络分量分析方法(NCA).该方法在统计独立性假设不成立的条件下,也能实现对源信号的分离.通过计算机仿真与FastlCA和JADE算法进行了性能比较分析,证实了在无统计独立性的假设下,NCA具有更理想的盲源分离效果.     

结合小波变换和图像主元分析的人脸识别

提出了一种基于小波变换和图像主元分析（IMPCA）相结合的人脸识别方法。小波变换具有保留主要信息,去除噪声的作用,对人脸图像进行小波变换,对变换后的近似图像采用IMPCA方法进行识别。IMPCA是一种快速有效的直接通过图像抽取特征的方法,从图像重构的角度分析了实现IMPCA的两种模式,两种模式分别增强了图像的行特征和列特征,将它们的识别结果进行决策融合可以获得更好的识别效果。基于ORL人脸数据库的实验表明,所提出的方法在识别率上优于单独的IMPCA方法。     

基于改进独立分量分析的湿地变化检测方法

以湖北省洪湖湿地为研究区,采用2000年7月27日和2002年7月9日ETM+多光谱影像作为遥感信息源,提出了一种基于改进独立分量分析（ICA）的湿地变化检测方法。首先对传统ICA从初始值选取和迭代过程两方面加以了改进。然后对原始多波段影像进行缨帽变换,提取前后时相的湿度分量作为输入的混合影像,进行改进ICA变换。最后在变换得到的独立分量基础上,对代表变化区域的独立分量进行自适应阈值分割,得到湿地变化检测结果。实验表明,改进ICA法检测精度较传统ICA法及分类后比较法有所提高。