基于图像梯度补偿的人脸快速识别算法

针对传统人脸识别算法运行效率低的问题, 提出一种采用图像梯度补偿模式(IGC)的人脸快速识别算法. 首先, 提取人脸图像四个方位的梯度; 其次, 将所获的四个梯度进行多方式融合, 产生两个梯度算子; 再次, 使用新产生的梯度算子对原图像进行适度补偿, 形成人脸图像的IGC特征图; 然后将所获IGC特征图分块统计直方图, 并将各个分块的直方图串联成用于人脸图像描述的特征向量; 最后使用PCA方式对特征向量进行降维处理, 利用SVM分类器进行识别. 在ORL和CMU_PIE数据库上完成测试, 结果表明本文算法在具有较高识别率的同时, 其算法的运行效率具有卓越的表现.     

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。     

基于Shearlet变换和均匀局部二值模式特征的协作表示人脸识别算法

为了获得人脸图像中更丰富的纹理特征以提高人脸识别率,提出了一种基于Shearlet变换和均匀局部二值模式(ULBP)算子提取特征(Shearlet_ULBP特征)的协作表示方法--Shearlet_ULBP CRC用于人脸识别。首先,人脸图像通过Shearlet变换分解,得到多尺度多方向的幅值域图谱,再经过简单的平均融合,获得融合后的幅值域图谱;然后,通过ULBP算子结合分块的方法获得该Shearlet变换后融合图像的直方图特征;最后,结合协作表示的方法来分类所提取到的特征。该方法可以提取到图像更丰富的边缘以及纹理信息,在ORL、Extended Yale B和AR人脸数据库上进行测试,在图像无遮挡的情况下识别率都达到了99%以上,在有遮挡情况下也都达到了91%以上的识别率。实验结果表明,所提方法不仅对于光照、姿态和表情变化具备较强的鲁棒性,同时能在一定程度上处理人脸图像中存在遮挡的情形。     

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。     

一种基于遮挡区域补偿的眼镜去除方法

为了提高戴眼镜人脸图像的识别率, 提出了一种从人脸图像中检测并去除眼镜的方法。首先对输入的戴眼镜人脸图像与系统预留的无眼镜人脸图像进行基于人眼位置的标定, 检测出眼镜遮挡区域, 再用无眼镜人脸图像中对应的遮挡区域对戴眼镜人脸图像进行补偿, 从而合成了对应输入图像的不戴眼镜的人脸图像。实验结果表明, 该方法能有效地合成无眼镜人脸图像, 将合成后的人脸图像再应用于人脸识别系统, 识别率显著提高。     

二维Gabor特征与三维NP-3DHOG特征融合的人脸识别算法

基于二维图像的人脸识别算法提取人脸纹理特征进行识别,但是光照、表情、人脸姿态等会对其产生不利影响。三维人脸特征能更精确地描述人脸的几何结构,并且不易受化妆和光照的影响,但只采用三维人脸数据进行人脸识别又缺少人脸纹理信息,因此文中将二维人脸特征与三维人脸特征相融合进行人脸识别。采用基于Gabor变换的二维特征与基于新的分块策略的三维梯度直方图特征相融合的算法进行人脸识别。首先,提取二维人脸的Gabor特征;然后,提取三维人脸基于新的分块策略的三维梯度直方图特征,旨在提取人脸的可辨别性特征;接下来,对二维人脸特征与三维人脸特征分别使用线性判别分析子空间算法进行训练,并使用加法原则融合两种特征的相似度矩阵;最后,输出识别结果。     

相似遮挡区域碎片重构的鲁棒人脸识别算法

基于压缩感知技术,提出了一种面向遮挡的人脸识别算法。首先,将图像分成各个局部小块,并构建相似遮挡区域;然后,重构图像碎片,从而检测遮挡区域;最后,利用非遮挡区域获取遮挡截面,投票机制完成人脸识别。实验结果显示,其算法在AR和LFW人脸库上的最高识别率分别可高达99.8%和83.8%,优于其他几种遮挡人脸识别算法,此外,该算法对不同遮挡级别的人脸具有较好的鲁棒性。     

结构化低秩字典学习的人脸识别

目的 现实中采集到的人脸图像通常受到光照、遮挡等环境因素的影响,使得同一类的人脸图像具有不同程度的差异性,不同类的人脸图像又具有不同程度的相似性,这极大地影响了人脸识别的准确性。为了解决上述问题对人脸识别造成的影响,在低秩矩阵恢复理论的基础上提出了具有识别力的结构化低秩字典学习的人脸识别算法。方法 该算法基于训练样本的标签信息将低秩正则化以及结构化稀疏同时引入到学习的具有识别力的字典上。在字典学习过程中,首先利用样本的重建误差约束样本与字典之间的关系;其次将Fisher准则应用到稀疏编码过程中,使其编码系数具有识别能力;由于训练样本中的噪声信息会影响字典的识别力,所以在低秩矩阵恢复理论的基础上将低秩正则化应用到字典学习过程中;接着,在字典学习过程中加入了结构化稀疏使其不丢失结构信息以保证对样本进行最优分类;最后再利用误差重构法对测试样本进行分类识别。结果 本文算法在AR以及ORL人脸数据库上分别进行了实验仿真。在AR人脸数据库中,为了分析样本不同维数对实验结果造成的影响,选取了第一时期拍摄的每人6幅图像,包括1幅围巾遮挡,2幅墨镜遮挡以及3幅脸部表情变化以及光照变化（未被遮挡）的图像作为训练样本,同时选取相同组合的样本图像作为测试样本,无论哪种方法,图像的维度越高识别率越高。对比SRC （sparse representation based on classification）算法与DKSVD （discriminative K-means singular value decomposition）算法的识别率可知,DKSVD算法通过字典学习减缓了训练样本中的不确定因素对识别结果的影响;对比DLRD_SR （discriminative low-rank dictionary learning for sparse representation）算法与FDDL （Fisher discriminative dictionary learning）算法的识别率可知,当图像有遮挡等噪声信息存在时,字典低秩化可以提高至少5.8%的识别率;对比本文算法与DLRD_SR算法可知,在字典学习的过程中加入Fisher准则后识别率显著提高,同时理想稀疏值能保证对样本进行最优的分类。当样本图像的维度达到500维时人脸图像在有围巾、墨镜遮挡的情况下识别率可达到85.2%;其中墨镜和围巾的遮挡程度分别可以看成是人脸图像的20%和40%,为了验证本文算法在不同脸部表情变化、光照改变以及遮挡情况下的有效性,根据训练样本的具体图像组合情况进行实验。无论哪种样本图像组合,本文算法在有遮挡存在的样本识别中具有显著优势。在训练样本只包含脸部表情变化、光照变化以及墨镜遮挡图像的情况下,本文算法的识别率高于其他算法至少2.7%,在训练样本只包含脸部表情变化、光照变化以及围巾遮挡图像的情况下,本文算法的识别率高于其他算法至少3.6%,在训练样本包含脸部表情变化、光照变化、围巾遮挡以及墨镜遮挡图像的情况下,其识别率高于其他算法至少1.9%。在ORL人脸数据库中,人脸图像在无遮挡的情况下识别率达到95.2%,稍低于FDDL算法的识别率;在随机块遮挡程度达到20%时,相比较于SRC算法、DKSVD算法、FDDL算法以及DLRD_SR算法,本文算法的识别率最高;当随机块遮挡程度达到50%时,以上算法的识别率均不高,但本文算法的其识别率仍然最高。结论 本文算法在人脸图像受到遮挡等因素的影响时具有一定的鲁棒性,实验结果表明该算法在人脸识别方面具有可行性。     

基于改进的RPCA人脸识别算法

针对人脸识别中存在遮挡、光照、表情变化等问题,提出了一种基于改进的鲁棒主成分分析的人脸识别算法,它利用人脸的稀疏误差成分准确判断出人脸图像之间的差异。该算法首先对人脸进行低秩恢复,得到表示人脸普通特征的低秩分量和描述人脸差分信息的稀疏误差分量,然后定义稀疏度和平滑度两种描述符来表示稀疏误差分量的特征,最后联合上述两种描述符对人脸图像进行分类判别。实验结果表明,在光照条件和遮挡区域随机的情况下,提出的采用误差图像进行分类判别的算法在处理遮挡、光照、表情变化等人脸识别问题上均具有优越的识别性能。     

一种结合Seam Carving和人脸检测的人像缩放算法

人脸是人物图像中的重要特征区域.针对应用Seam Carvng算法缩放人物图像后造成人脸畸变的现象,提出了一种结合人脸检测的人物图像缩放算法.首先识别图像中的人脸区域,其次在使用Seam Carving算法缩放图像的过程中提高梯度图中人脸区域的梯度值,防止低能量线穿越人脸区域,进而达到在缩放图像的同时保持人脸特征的目的.实验结果表明,该算法实现非等比缩放人物图像的同时有效保护了人脸区域,提升了缩放后的图像质量.     

基于正交梯度二值模式的单样本人脸识别

针对传统人脸识别方法在单样本条件下识别效果不佳的问题,提出一种改进的对光照和表情姿态等变化具有较强鲁棒性的梯度脸算法——正交梯度二值模式(OGBP)。首先采用正交梯度二值模式对样本图像进行特征提取,然后将每个方向特征向量串接起来作为用于人脸识别的总体特征向量,最后通过主成分分析(PCA)方法降维并利用最近邻分类器分类识别。在YALE和AR人脸库上进行测试,实验结果表明所提方法简单有效,性能优于原始的梯度脸算法,且对单样本人脸描述具有更好的效果。     

基于同态补偿翻拍图像的方向预测方法

为抵抗翻拍图像对人脸识别等认证系统的攻击,提出一种人脸图像梯度方向预测算法。通过自适应高斯同态滤波进行光照补偿增强真实活体图像与翻拍图像的对比度,用八方向Sobel算子与像元卷积方向预测,并使用支持向量机(SVM)分类器设计图像分类器判别两类图像。抽取国内外数据库(南京航空航天大学与耶鲁大学人脸库)活体人脸与翻拍人脸共522张进行实验,检测率达到99.51%;另用三星Galaxy Nexus手机拍摄261张真实人脸,同时进行翻拍,得到样本库522张人脸,实验检测率达到98.08%,特征提取用时167.04s。结果表明能有效地检测分类出真实人脸照片与翻拍假冒照片,并具有较高的特征提取效率。     

结合引导滤波的自适应多曝光图像融合

针对引导滤波产生的光晕、梯度反转现象，以及图像融合边缘细节丢失的现象，提出一种改进引导滤波的自适应多曝光图像融合算法。在引导滤波中根据梯度信息设定权重函数，并结合图像像素点和一定区域的均值创建函数，共同实现不同区域的纹理特性自适应；利用平均亮度与对比度、饱和度及曝光适中度的关系，设置权值函数，使加权平均融合过程中的权重值不再是固定的数值，而能够根据不同的图像亮度自适应调整，权重值也不同，使得融合后的图像质量更好；将原序列图的细节信息叠加到改进的引导滤波图像中，构建纹理细节层。实验结果削弱了光晕及梯度反转现象，使图像更加真实，细节更加清晰，并且对有小光源的图像处理效果更好。算法结果明显优于多曝光融合算法及引导滤波的多曝光图像融合，在信息熵、互信息和边缘信息评价中分别取得最高2.5%、30%和30%左右的质量提升。     

基于形态学与梯度域导向滤波的图像去雾算法

目前的多数图像去雾方法不适用于浓雾场景,存在去雾后图像亮度偏暗及光晕伪影等问题,提出一种利用图像形态学和梯度域导向滤波的去雾算法。通过暗通道先验算法得到初始透射率,并根据图像形态学闭、开运算细化和平滑初始透射率。运用梯度域导向滤波优化透射率图,以平滑透射率图的边缘和消除矩形块状效应。为更好地估计出大气光值,对雾图的最小强度图进行形态学灰度腐蚀,并经过导向滤波处理,以此结果作为暗通道图,选取其最亮的前0.1%像素点对应到原图中,最高的像素值作为大气光值,得到大气光值后利用大气散射模型求出去雾后的图像。将除雾后的RGB图像转换到HSI颜色空间,利用多曝光融合框架对I通道进行无雾图像整体亮度提高,最终转到RGB颜色空间。实验结果表明,该算法能够恢复更多的细节信息,保证图像具有合适亮度,且颜色自然,无光晕伪影,优于暗通道先验和颜色衰减先验等去雾算法。     

融合水平梯度与局部信息强度的掌纹识别算法

掌纹纹线特征是掌纹最有效的特征.由于在采集掌纹时不可避免地会产生尺度不一致、细微的旋转或平移等问题,使得准确地提取以及描述纹线特征成为掌纹识别的一大难点.针对这一问题,提出了一种融合水平梯度与局部信息强度的掌纹识别算法(Horizontal Gradient-Local Information Intensity,HG-LII).首先,使用不同的均值滤波模板消除细小、不规则、不稳定的掌纹纹线特征,对处理后的图像使用水平梯度算子得到水平方向的梯度图像,并进行二值化;其次使用分块思想计算掌纹纹线的信息强度,并将其作为特征向量;最后采用卡方距离进行匹配,判断掌纹所属类别.在PolyU掌纹库上的实验结果表明,该算法识别率达到99.89％,与传统的提取纹线算法相比,识别率有明显的提高,表明了该算法的有效性.     

基于自适应特征融合的人脸识别

针对单一人脸特征在人脸识别中的局限性问题和二维主成分分析人脸特征缺少判别信息的问题,利用互补思想,提出了一种改进的二维主成分分析与二维线性鉴别分析加权融合的人脸识别算法。利用离散余弦变换对原始人脸图像进行压缩并重建,以滤除图像中人眼并不敏感的中高频部分,再利用二维主成分分析方法进行人脸特征的提取;运用二维线性鉴别分析方法提取原始人脸图像中具有鉴别性的人脸特征;最后,提出一种自适应的权值选取方法,将两种人脸特征进行加权融合以实现分类识别。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果证明了该方法的有效性。     

基于加权正交约束非负矩阵分解的车脸识别算法

面对多类别且标注数量有限的样本,为进一步提高车脸图像的识别准确性,提出一种基于改进非负矩阵分解（NMF）的车脸识别算法。首先,采用方向梯度直方图（HOG）算子提取车脸图像局部区域形状特征,并将其作为车脸图像的初始特征;而后,提出具有多权重、正交性、稀疏性约束的NMF模型,并基于该模型获得了描述车脸图像中关键区域的特征基,实现了特征的降维;最后,利用离散余弦距离计算特征间的相似性,进而对车脸图像是否匹配作出判断。实验结果表明,对于建立的车脸图像数据集,提出的识别算法能够取得较好的识别效果,准确率可达到97.56%,且满足实时性要求。     

一种面向多光谱遥感图像的动态尺度梯度调制融合算法

针对多光谱遥感图像,提出一种新的动态尺度梯度调制融合算法;该算法首先根据需求选取不同波段上的光谱图像,然后在多尺度梯度塔形分解数据结构下,分析、选择合适尺度上的一幅梯度图像作为融合的引导,再经过动态的阈值选取和二值化得到调制因子,对另一幅光谱图像进行调制,获得最终的融合图像;实验结果表明,与传统的对比度调制算法和多尺度调制融合算法相比,该算法能够有效地保留、增强各个波段光谱图像中最显著的地貌特征.     

基于梯度基元聚合矢量的图像检索算法*

针对图像检索中多特征融合问题,提出了一种基于梯度基元聚合矢量的图像检索算法。该算法在改进的HSV颜色空间计算边缘梯度,通过定义的基元模板扫描梯度图像,生成梯度基元图像,将基元和非基元像素分别组合成聚合和非聚合像素集合;最后利用颜色自相关图算法对上述两个集合提取特征矢量,实现了融合颜色、形状、纹理和空间信息等多特征的图像检索。实验结果表明,该算法能够融合颜色、形状、纹理和空间信息,有效地提高了基于内容的图像检索的查准率和查全率。