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Fisher鉴别是一种有监督的特征提取技术,因其计算简单、分类效果良好而得到广泛应用。文中使用基于Fisher鉴别数值分析技术,对人脸数据进行特征提取,再使用最小距离分类器进行分类识别。该算法在ORL和YALE人脸库进行了实验,根据统计对ORL人脸库和YALEA人脸库的识别率分别为94.00%和89.33%。实验结果表明,Fisherfaces算法对于人脸库中的图像有较高的识别率。 相似文献
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针对单模生物特征识别在实际应用中易受干扰、识别率低且无法达到零错误识别的问题,提出一种基于二代Curvelet和2DLog-Gabor滤波器的人脸与虹膜特征层融合识别算法.该方法利用二代曲波变换提取人脸特征,用2DLog-Gabor幅值法提取虹膜特征,通过PCA降维单模特征向量,在特征层进行融合,通过SVM分类识别融合特征向量.在ORL人脸库和CISIA虹膜库构成的多模生物特征库上进行测试.实验结果表明:该算法正确识别率能达到100%,较单模人脸、单模虹膜识别方法的识别率均提高3.33%,为多模生物特征识别提供了一种有效模型. 相似文献
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针对K近邻和支持向量机人脸识别率较低的问题,采用一种KNN和SVM融合的识别方法。提出了一种Gabor小波和主成分分析进行人脸特征提取,KNN-SVM进行分类的人脸识别方法。基于ORL和YALE人脸库中进行实验,结果表明该算法较KNN和SVM中任何一个的识别率都要高,且识别率最高可达到98.89%。 相似文献
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《液晶与显示》2020,(5)
协同表示算法对人脸图像具有快速分类的特点,但在单样本或欠样本情况下,对变化复杂的人脸识别率还不够理想,无法满足工程要求。针对该问题,提出一种基于欠样本混合内变基字典的扩展协同表示算法。首先借助在同一环境下采集到的不同人脸的变化过程,提取人脸的变化共同特征并生成内变基,再融合两种及两种以上不同人脸变化的共同特征生成混合内变基,提高内变基的通用性,建立训练样本与测试样本之间变化的稀疏字典。训练样本在字典帮助下近似构建出测试样本的特征人脸,达到扩展训练样本集的目的,再对人脸协同分类。利用AR库、ORL库、Yale库和Yale B库进行识别实验。结果表明,本文算法能有效提高协同表示算法的识别率,在欠样本情况下识别率提高7.33%~33.17%,在单样本情况下识别率提高6.78%~24.47%。 相似文献
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为了提高基于流形学习理论人脸识别算法的识别率,采用一种将非线性降维与Fisher线性判别相结合的方法。首先利用邻域嵌入算法,将人脸图像测试和训练集的维数降低到合适维度,然后使用Fisher线性判别进行人脸数据集特征的提取,最后将测试集人脸图像特征和训练集人脸图像特征,使用最近邻分类器进行分类。在公开的Olivettifaces和ORL人脸图像数据库上,分别将该算法与几种经典基于流形学习理论的人脸识别算法进行了对比实验,实验结果表明当近邻数比较大时本算法识别率是最高的。 相似文献
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针对人脸识别技术易受光照、姿态、表情等影响 ,为了增强人脸识别算法的鲁棒性,提出首先采用 LBP算法提取人脸图像的局部纹理特征,使用PCA算法将高维的空间人脸图像投影到低维的 特征空间,使 用LDA算法利用人脸类别标签信息寻找最优的投影向量,实现了人脸图像维度进一步地压缩 ,最后使用SVM 分类器分类匹配得到识别结果。分别使用ORL和Yale人脸数据库验证了算法的有效性,实 验结果表明,文 中该方法具有良好的识别性能,与其它的识别算法相比,识别率有了较大的提高。 相似文献
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在获取到的人脸图像不完备以及人脸图像在有遮挡、光照、表情的变化或受到噪声污染时,识别率就会变得十分低,针对这一问题,本文提出了一种基于HOG低秩恢复与协同表征的人脸识别算法HLRR_CRC.首先采用低秩恢复算法得到训练样本和测试样本的干净人脸图像,然后对测试样本中干净的人脸图像和训练样本中干净的人脸图像分别进行HOG特征提取,得到HOG特征向量,以此特征向量为基础,得到测试样本特征矢量的协同表示,最后,通过规则化残差进行分类.在ORL、Extended Yale B和AR数据库上进行测试,实验结果表明,本文算法对光照、噪声较鲁棒,相比于当前的人脸识别算法,本文算法在恶劣光照和噪声下的识别率平均提高29.6%. 相似文献
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主成分分析法(PCA)是人脸识别传统方法之一,是模式识别中一种普遍的线性组合算法.传统PCA算法因光照等外界因素和计算量较大等问题导致识别率较低.为了抑制这些缺点,主要研究基于PCA人脸识别算法改进的二维主成分分析法(2DPCA)和在2DPCA算法的基础上进行第二次特征提取的2DDPCA算法,并对PCA,2DPCA,2DDPCA这3种人脸识别算法在ORL和Yale人脸数据库上进行实验.实验主要从两方面进行分析,特征向量的维数、训练样本数与识别率的关系以及3种方法分别在数据库的时间对比.实验结果表明,提出的2DDPCA算法在不明显降低识别率的基础上,能有效提高识别速率,重建性能好. 相似文献
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针对现有的人脸识别算法由于光照、表情、姿态、伪装等变化而严重影响识别性能的问题,提出了一种基于通用学习框架结合2DPCA的鲁棒人脸识别算法。首先借助于额外的通用训练样本集进行样本的叠加以增加训练样本的数量;然后利用经典的2DPCA算法进行特征提取;最后,利用最近邻分类器对人脸进行分类并完成最终的人脸识别。在基准人脸数据库ORL、FERET及鲁棒人脸数据库AR、扩展YaleB上的实验验证了该算法的有效性及鲁棒性,实验结果表明,相比其他几种人脸识别算法,提出的算法不仅提高了人脸识别率,而且大大地减少了识别所用时间,有望应用于实时鲁棒人脸自动识别系统中。 相似文献
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提出一种主成分分析(PCA)和遗传算法(GA)相结合的人脸识别方法.利用遗传算法进行特征矢量的选择,以构成最有利于分类的特征空间.通过对ORL和Yale两个人脸数据库的实验结果,表明PCA和GA相结合的人脸识别算法优于传统的PCA人脸识别算法. 相似文献
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针对人脸特性,对标准模型的S2层模版提取方法和匹配算法进行改进,并重新定义了C2层特征的平移不变范围,分类器采用简单的多类线性支持向量机(SVM).对ORL和Yale标准人脸库的分类识别结果表明,改进的模型能高效快速地进行人脸识别,识别率分别达到99.86%和97.23%. 相似文献