一种改进的基于主成分分析的人脸识别技术

人脸识别的研究内容主要包括人脸特征提取和识别两部分。文章基于传统的PCA(主成分分析)人脸识别原理及优缺点,采用KPCA(核主成分分析)实现人脸识别的改进。该算法通过非线性映射,把原始图像数据变换到特征空间,再利用PCA实现人脸识别。在MATLAB环境下,进行基于ORL(Olivetti研究实验室)人脸库的实验仿真,KPCA能较好地提取非线性成分,其识别性能优于传统的PCA方法。     

基于改进2DPCA的红外图像人脸识别方法

红外成像具有抗干扰性强、独立于可见光源、防伪装等优点,这使得红外图像人脸识别可以在很大程度上弥补可见光人脸识别技术的缺陷和不足。结合红外图像人脸识别的特点,提出了一种基于改进2DPCA的红外图像人脸识别方法。在特征提取中加入Fisher思想,弥补传统2DPCA的缺陷。实验结果表明,这种识别方法不论从理论上还是从实验上都是可行的,具有良好的识别能力。     

基于概率主成分分析的人脸识别

人脸自动识别是模式识别和图像处理等学科的一大研究热点,在身份鉴别、信用卡识别、护照核对以及监控系统等方面有着广泛的应用。提出一种基于概率主成分分析方法(PPCA)的人脸识别,该方法与传统的主成分分析(PCA)相比,克服了简单的“丢弃”其他非主成分因子,在PPCA中将“丢弃”因子作为噪声成分进行估计．同时PPCA方法是一种基于概率模型的方法,因此很容易延伸为混合模型,对于PPCA概率模型参数,提出利用EM算法对其进行估计。用两个不同的数据集(姿势表情变化集和光照变化集),将PPCA人脸识别算法和传统的PCA算法进行比较,基于PPCA的人脸识别算法中的“丢弃”方差的收敛速度快于传统的PCA算法。实验结果表明．无论是姿势表情变化集,还是光照变化集,PPCA算法的识别率都优于传统的PCA识别算法。     

基于PCA算法的人脸识别方法研究比较

主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法是人脸识别技术中一种广泛应用的数据降维技术。当通过使用PCA变换获得的主成分去重建原始人脸图像时,能使均方误差最小。在传统的PCA基础上,Yang等人提出了2DPCA方法,避免了从图像矩阵向一维向量的转换,并在人脸识别中获得了满意的效果。文章对这两种方法做了理论上比较并给予实验数据支持,实验证明,2DPCA在识别方面略优于传统PCA算法。     

基于Gabor小波和改进2DPCA的人脸识别方法

在人脸识别中,一般传统方法先用Gabor小波变换提取人脸特征后直接进行主成分分析(PCA)会遇到计算量过大,识别率不高等问题。为了克服这些影响,本文提出先对人脸进行2DGabor小波变换提取人脸特征,再用改进的2DPCA(二维主成分分析)进行降维处理,最后用最近邻法进行分类识别。在ORL人脸库上进行实验,该方法明显优于传统的2DGabor+PCA等算法。     

基于PCA和AdaBoost的改进人脸识别算法研究

利用人脸作为特征的生物识别系统是近年来模式识别和图像处理领域的研究热点之一.介绍了一种改进的人脸识别算法.算法以主成分分析(PCA)算法作为主体,以AdaBoost算法作为辅助,把以投影后人脸特征空间中的欧式距离作为识别的主要评判依据.与传统人脸识别系统相比,新算法可以避免系统在识别前进行人脸检测的巨大运算量,并有效区分人脸和非人脸图像,提高运算效率和识别精度.仿真结果表明,这种改进的算法硬件资源占用少,运算时间短,更适合在嵌入式平台上实现.     

一种基于Gabor小波及互协方差降维运算的人脸识别方法

针对传统的人脸识别方法对人脸图像的曝光量、表情比较敏感,并且具有较大类内离散度的缺点,该文提出一种基于Gabor小波以及加权互协方差运算的人脸识别算法。该算法首先对人脸图像提取Gabor特征,然后使用加权的互协方差矩阵对经过处理的特征图像进行降维及特征提取;最后使用最近邻分类器进行分类。在ORL数据库和AR数据库上的实验表明,该方法的降维和识别性能优于传统2DPCA及其改进算法,能兼顾维度简约性和准确性,有效地提高了识别性能。     

一种新颖的基于LDA的人脸识别方法

提出一种基于离散余弦变换(DCT)与．LDA相结合的人脸识别方法，首先利用DCT将图像进行降维，然后在低维空间中利用LDA进行特征提取。利用ORL人脸数据库和我们上海交通大学图像处理与模式识别研究所的人脸数据库进行测试，实验结果分别得到了97．5％和92．6％的正确识别率，表明它可以和其他方法相比较。     

基于多特征联合稀疏表示的人脸识别方法

针对人脸识别问题,提出一种基于多特征联合稀疏表示的方法。首先,分别采用主成分分析(PCA)、核主成分分析(KPCA)和非负矩阵分解(NMF)提取人脸图像的特征矢量。三种特征从线性、非线性以及非负表示三种层面描述了人脸图像的特征。在分类阶段,采用联合稀疏表示对三种特征进行综合决策,考察它们的内在关联。最后,基于三种特征的整体重构误差判定测试样本的类别。实验中,基于AR和Yale-B人脸数据库对提出方法进行性能测试。结果表明文中方法的有效性。     

一种改进的2DPCA车脸识别方法

传统的2DPCA算法在识别的过程中需要计算出训练样本的平均值,在训练样本过多图像分辨率过高的情况下,无疑会使得计算时间过长,为了解决这个问题,在此提出了一种将样本数据重新排列之后提取中间的某些数求简化均值的方法,以此简化均值数重建散布矩阵。实验之后表明,在训练样本较多时且训练图像分辨率较高时,识别速度有大幅提高,且取得了较高的识别率。     

一种稀疏性增强的人脸识别改进算法

针对在现有稀疏表示分类(SRC)算法中,用l1范数取代l0范数并不能得到有效的稀疏解,提出了一种将lp(0≤p<1)范数和新判别规则完美结合的人脸识别方法。首先通过迭代算法求解lp范数最小化问题,以此代替传统SRC中的l1范数来求解编码系数,得到更稀疏和有效的解。为了从稀疏编码系数中捕捉到更多的差分信息,并兼顾残差反映每一类样本的贡献,用系数和与残差之比这一新判别规则来分类测试样本。在AR人脸数据库的实验结果表明,本算法可得到更稀疏有效的解,且可在一定程度上提高识别率,尤其是在伪装情况下,有较为明显的提高。     

AN EVEN COMPONENT BASED FACE RECOGNITION METHOD

This paper presents a novel face recognition algorithm. To provide additional variations to training data set, even-odd decomposition is adopted, and only the even components （half-even face images） are used for further processing. To tackle with shift-variant problem, Fourier transform is applied to half-even face images. To reduce the dimension of an image, PCA （Principle Component Analysis） features are extracted from the amplitude spectrum of half-even face images. Finally, nearest neighbor classifier is employed for the task of classification. Experimental results on OR.L database show that the proposed method outperforms in terms of accuracy the conventional eigenface method which applies PCA on original images and the eigenface method which uses both the original images and their mirror images as training set.     

基于改进的格拉斯曼流形的模糊人脸图像识别

传统算法进行模糊人脸识别的过程中,一旦人脸表情发生变化,人脸特征也将发生改变,导致人脸识别的准确性降低。为此,提出一种基于改进的格拉斯曼流形的模糊人脸识别方法。在格拉斯曼流形上构建全部模糊人脸样本图像的近邻图来估计人脸特征分布的几何结构,然后将其作为正则化项整合到模糊人脸识别的目标函数中,从而获得更精确的人脸特征投影矩阵。仿真实验结果表明,利用改进算法进行模糊人脸识别,能够提高识别的准确率和效率,效果令人满意。     

E-MobileNeXt:face expression recognition model based on improved MobileNeXt

In response to the high complexity and low accuracy of current facial expression recognition networks, this paper proposes an E-Mobile Ne Xt network for facial expression recognition. E-Mobile Ne Xt is built based on our proposed E-Sand Glass block. In addition, we also improve the overall performance of the network through Rep Conv and SGE attention mechanisms. The experimental results show that the network model improves the expression recognition accuracy by 6.5% and 7.15% in RAF-DB and CK+ d...     

基于ILDP的噪声鲁棒人脸识别

针对局部方向模式(LDP)采样不充分和对噪声敏感的缺点,提出了一种改进的LDP(ILDP)人脸描述方法,利用局部井型邻域的梯度信息描述人脸特征。首先,将中心像素的井型邻域根据采样半径分成两个3×3的子邻域,每个子邻域包含按照原来相对位置排列的8个像素;然后,将两个子邻域与Kirsch模板卷积分别得到两组边缘梯度值,ILDP仅使用两组梯度值中各自最大值的方向编码成一个二位八进制数,产生ILDP码;最后,在人脸描述阶段将人脸图像进行分块并把每块转换成ILDP图,再对ILDP图进行直方图统计,将所有子块的直方图连接生成人脸特征。实验结果表明,ILDP比其它同类基于局部纹理特征的单一人脸描述器在对抗随机噪声方面更具鲁棒性。     

一种融合流形学习的视频人脸性别识别改进算法

如何有效利用视频中人脸之间的时空连续性信息来克服人脸分辨率低、图像尺度变化大和姿态、光照变化以及遮挡等问题是视频人脸识别的关键所在.提出了一种基于流形学习的视频人脸性别识别算法.该算法不仅可以通过聚类融合学习来挖掘视频内在的连续性信息,同时能发现人脸数据中内在非线性结构信息而获得低维本质的流形结构.在UCSD/Honda和自采集数据库上与静态的算法比较结果表明,所提算法能够获得更好的识别率.     

基于机器视觉的人脸生物特征改进识别技术

传统识别方法主要通过谱回归和矩阵完整性约束,从带噪声的原始数据中得到干净的输入数据,达到提高识别人脸生物特征的目的,但忽略了低秩投影矩阵对识别带来的干扰,导致识别精度低、效率差的问题,故提出基于机器视觉的人脸生物特征改进识别技术。通过摄像机代替机器视觉对人脸图像进行采集,构建人脸图像双色反射模型,对人脸图像进行预处理,并以机器视觉为基础,结合局部差分二值模型(LDBP),实现对人脸生物特征识别的改进。实验结果表明,相比于传统识别技术,采用改进识别技术在进行人脸生物特征识别方面的识别精度较高,实用性较强,具有一定的优势。     

结合改进CamShift算法的人脸识别门禁系统

人脸识别门禁系统已经得到了广泛的应用,但是要求被识别人员靠近图像采集设备,使用起来极不方便.解决此问题的关键是在被识别人员的正常行走过程中完成人脸识别的任务,然而在人的正常行走过程中,因为角度、表情等变化,可能会导致人脸识别产生错误的结果.针对此问题,设计了一种结合CamShift跟踪算法的人脸识别门禁系统,采用人脸检测的结果来改进CamShift跟踪算法,然后再利用这条CamShift跟踪轨迹上人脸识别结果序列来修正错误识别.实验结果表明该系统能够完成正常行走过程中的人脸识别任务,并且有更高的识别率.     

一种基于改进LBP特征的人脸识别

传统的LBP算子只利用了局部的信息,而忽略了全局信息。MB_LBP算子虽然充分考虑了全局信息,但对局部信息的表示不足。在此提出一种改进后的LBP特征的人脸识别方法,改进后的LBP算子不仅能够利用局部特征,同时也兼顾了全局信息。该方法首先将人脸图像分块,对于每个分块,计算LBP特征,对于得到的LBP特征,根据其中心像素和分块灰度均值关系重新进行计算得到改进后的LBP特征,最后采用最近邻分类器进行识别。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验表明,改进后的识别效果优于使用传统LBP算子和MB_LBP算子。采用改进后的LBP算子,能够明显提高识别率,在ORL和YALE的实验显示能提高3%~8%左右的识别率。