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基于粒子群BP神经网络人脸识别算法 总被引:14,自引:6,他引:8
人脸识别技术就是利用计算机技术对人脸图像进行分析,从中提取有效的特征来识别出人的身份,其关键技术在于人脸特征的描述和模式识别.为此,基于粒子群BP神经网络提出了人脸识别算法.该算法首先用小波变换对人脸图像进行小波分解,形成低频小波子图,然后用离散余弦变换将人脸图像在特征空间中提取,并作为粒子群BP神经网络的输入,由粒子群BP神经网络和后验概率转换器构成人脸识别器.针对ORL人脸库的实验结果表明该方法具有较高的识别率. 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(1)
针对人脸识别中出现的维数过高和计算复杂而导致的识别率低的问题,提出一种基于加权DWT(Discrete Wavelet Transform)和DCT(Discrete Cosine Transform)的粒子群神经网络人脸识别新算法。该算法首先用小波变换对人脸图像进行分解,去除对角线分量影响,提取加权低频和高频的离散余弦变换系数作为特征向量,最后利用粒子群优化BP神经网络进行分类识别。在ORL人脸库上验证了该算法的有效性和可行性。 相似文献
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《计算机应用与软件》2018,(1)
针对小波变换无法准确表达二维奇异曲线的弱点,提出基于曲波(Curvelet)变换特征的人脸识别算法。Curvelet变换可以很好地去逼近奇异曲线,对于人脸图像能实现最优的稀疏表示。该算法采用基于Wrapping的离散Curvelet变换加权算法对训练集的人脸图像进行特征提取生成特征矩阵,再通过PCA方法降低维数后结合稀疏表示分类算法(SRC)进行人脸识别。通过在ORL、Yale和AR三个人脸数据库上的仿真实验以及和基于小波变换类识别算法、LDA算法和SRC算法等比较,实验结果表明该算法在人脸遮挡、姿态变换、表情变换和光照变换等干扰因素的作用下具有较高的人脸识别率和较好的鲁棒性。 相似文献
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提出了融合小波变换和自适应类增广PCA(CAPCA)的人脸识别算法。用离散小波变换对人脸图像进行压缩,提取人脸的低频分量,再利用自适应的类增广PCA方法对小波变换后的人脸低频分量进行特征提取,从而达到进一步降维的目的。不同于类增广PCA,该方法不需要构建样本的类间信息,使用起来更加灵活,又由于小波变换对图像的预处理,算法的识别率和耗时也得到了进一步的优化。Yale和FERET库上的实验表明了该算法的有效性。 相似文献
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DCT特征与SVM分类在人脸检测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
人脸检测作为人脸识别系统的重要一环,越来越受到技术研究和商业应用的关注。针对人脸检测中时间和检测率不能很好保证的情况,提出了使用DCT变换和支持向量机的人脸检测算法。利用离散余弦变换的系数作为支持向量机的输入特征值,证明该方法能提高人脸检测的准确性,并缩短检测时间。 相似文献
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《计算机应用与软件》2017,(5)
针对光照对人脸识别影响的问题,提出一种结合小波变换和光照补偿的人脸识别方法。该方法首先利用离散小波变换将人脸图像的低频子带和高频子带分离,在小波变换的低频子带上分别进行直方图均衡化和对数变换,将处理后的低频子带进行融合构成新的低频子带。接着对高频子带进行阈值去噪后乘以一个标量,构成新的高频子带。最后利用小波逆变换重构出新的人脸图像并利用PCA算法进行识别。实验结果表明,该方法能有效地削弱光照的影响,提高人脸识别率。 相似文献
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基于DWT-DCT-SVM的人脸表情识别 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于二维离散小波一离散余弦变换-支持向量机(DWT-DCT-SVM)面部表情识别算法。该算法先利用DWT在不明显损失图像信息的基础上对表情图像进行变换,变换后的图像数据量大大减少。再利用DCT提取代表原图像绝大部分能量的数据作为表情特征矢量,最后利用SVM来识别。实验表明:本算法提取的500个数据长度的表情矢量在一定条件下能较准确地识别出通用的6种表情,但是泛化性能较差。 相似文献
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本文提出了一种基于简化血流图小波包域DCT系数融合的红外人脸识别方法。首先,基于人体的皮肤温度分布和温度调节机理,结合红外成像原理及生物传热学知识对人脸的血流模型进行简化,把红外人脸温谱图转换成简化血流图,然后将人脸简化血流图进行三级小波包分解,得到小波包分解树,选取其中识别率最高的若干个节点分别进行DCT变换,得到每个节点的特征矩阵,再通过欧氏距离和三阶近邻分类器得到各选中节点的识别结果,最后将这些结果进行决策融合,得到最终的识别结果。实验结果表明,对血流模型的简化可以在几乎不降低识别的同时,减小时间的复杂度,而在小波包域进行DCT系数融合的方法能提取更加有效的人脸特征,从而提高了红外人脸识别的性能。 相似文献
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提出一种新的基于二维离散小波分解和分块离散余弦变换的降维方法.该方法与模式识别领域中用于特征提取和降维的PCA-LDA方法进行了比较.结果表明,此方法与PCA-LDA方法在识别率上大体相当,但它比其更具有计算量小、降维速度快的优点.因此,该方法对于人脸识别是一种有效降维手段. 相似文献
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Face Recognition Using the Discrete Cosine Transform 总被引:28,自引:0,他引:28
An accurate and robust face recognition system was developed and tested. This system exploits the feature extraction capabilities of the discrete cosine transform (DCT) and invokes certain normalization techniques that increase its robustness to variations in facial geometry and illumination. The method was tested on a variety of available face databases, including one collected at McGill University. The system was shown to perform very well when compared to other approaches. 相似文献
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徐奔 《数字社区&智能家居》2009,(23)
提出了将人脸图像的离散小波变换DWT和BP神经网络相结合以达到人脸识别的方法。由于离散小波变换具有良好的多尺度特征表达能力,能将图像的大部分能量集中到最低分辨率子图像,高频部分则对应于图像的边缘和轮廓,能很好的表征人脸图像的特征。而BP神经网络具有很强的分类能力,并且可以运用神经网络的学习算法进行学习。实验表明:二者的结合对人脸识别具有计算量小,识别率高的优点,有很强的实用性。 相似文献
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人脸识别是一种常用的生物特征识别技术,广泛应用于门禁考勤、公安司法等领域。光照、人脸表情与姿态、遮挡等采集条件的变化对 现有人脸识别方法 影响较大,限制了其应用。提出了一种基于曲波变换和余弦测度的人脸识别方法,以提高人脸识别对采集条件的鲁棒性。首先,对待识别人脸图像进行曲波变换,依据曲波系数检测人脸区域的关键点;然后,提取各关键点在不同尺度和方向上的曲波特征,构建人脸特征描述子;最后,依据余弦测度、累加和运算和极值运算求取人脸的最优匹配结果。仿真实验表明,所提方法对光照、姿态、表情和遮挡等变化的鲁棒性强,且识别性能好。 相似文献
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基于平移不变预处理的小波变换的虹膜识别算法 总被引:1,自引:0,他引:1
普通的离散小波变换具有平移敏感性,无法稳定地表示小波域下的虹膜特征.为了减弱虹膜图像的旋转变化对小波分解系数的影响,提出一种基于虹膜的方向能量分布序列的平移不变预处理方法,以校正虹膜纹理图像角度旋转变化.通过对小波变换系数进行阈值化处理,以双位二进制形式编码虹膜特征.在验证模式下,采用加权Hamming距对未知虹膜进行多模板匹配得出识别结果.基于虹膜图像库进行比对实验,结果表明,增强了小波变换编码虹膜特征的可用性,能够有效地进行虹膜识别. 相似文献