基于深度学习的人脸图像扭正算法

人脸识别作为目前最方便的生物特征识别技术,被应用到了很多重要的领域。但是,由于光照以及姿态等因素的影响,使得人脸识别的精度降低,造成人脸识别技术在实际应用中的局限性。针对姿态以及光照因素对人脸的影响,提出一种基于深度学习的人脸扭正算法。该算法将对齐后的人脸图像首先用深度卷积网络自动地提取人脸特征,然后根据提取到的特征得到非正面人脸与正面人脸的映射关系,最后将非正面姿态的人脸扭成正面姿态且处于中性光照下的人脸图像,算法引入了欧式距离与余弦距离两个损失函数来对网络进行优化,进一提高了网络的精度。实验结果表明,该算方法可以有效地实现正面人脸的重构,减少姿态与光照对人脸特征的影响,使人脸识别精度提得到提高。     

角度空间三元组损失微调的人脸识别

针对角度Softmax损失强约束存在的问题,提出一种用角度空间三元组损失对角度Softmax损失预训练模型进行微调的算法。算法首先对原来的卷积神经网络结构进行改进,将1×1卷积核与池化层加在不同残差块间,以进行选择更有效的特征。然后用角度空间下的三元组损失对预训练模型进行微调,以降低困难样本的强约束条件。最后在测试时,分别提取原始人脸图像特征和水平翻转的人脸图像特征,对两个特征相加作为最终的人脸特征表达,以丰富人脸特征信息,提高识别率。实验结果表明,在LFW和YTF人脸数据集分别取得了99.25%和94.52%的识别率,在大规模人脸身份识别中,本文提出的方法在仅用单模型和比较小的训练集就能有效地提高人脸识别率。     

基于图像隶属度的主分量分析人脸识别算法

提出了基于图像隶属度的主分量人脸识别算法.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,然后用主分量分析法构造特征脸子空间.计算训练样本和待测样本在人脸特征空间中的投影向量间的距离.引入图像隶属函数,作为识别分类器进行人脸识别.针对ORL人脸库的实验结果表明该方法具有良好的识别分离能力.     

基于环形对称Gabor变换和分块PCA的人脸识别

提出了利用一种新方法获取合适的环形对称Gabor核函数窗口提取人脸图像的纹理信息,并结合改进的PCA进行人脸识别的方法.首先将人脸与环形Gabor小波函数卷积得到图像在5个尺度上的变换,该过程采用一种新方法获取合适的Ga-bor核函数窗口,以保证与人脸图像卷积后得到更为合理的人脸特征,同时利用一种新的分块PCA方法,将环形Gabor滤波后的子图像分组,对分组后的图像平均分块再进行降维,在空间位置上提取出Gabor人脸细节的主要特征,有效降低了人脸特征冗余.通过实验验证该方法在3.5m内对人脸识别率达到95％,单个人脸识别时间小于0.22 s.     

基于深度卷积神经网络和二进制哈希学习的图像检索方法

随着图像数据的迅猛增长,当前主流的图像检索方法采用的视觉特征编码步骤固定,缺少学习能力,导致其图像表达能力不强,而且视觉特征维数较高,严重制约了其图像检索性能。针对这些问题,该文提出一种基于深度卷积神径网络学习二进制哈希编码的方法,用于大规模的图像检索。该文的基本思想是在深度学习框架中增加一个哈希层,同时学习图像特征和哈希函数,且哈希函数满足独立性和量化误差最小的约束。首先,利用卷积神经网络强大的学习能力挖掘训练图像的内在隐含关系,提取图像深层特征,增强图像特征的区分性和表达能力。然后,将图像特征输入到哈希层,学习哈希函数使得哈希层输出的二进制哈希码分类误差和量化误差最小,且满足独立性约束。最后,给定输入图像通过该框架的哈希层得到相应的哈希码,从而可以在低维汉明空间中完成对大规模图像数据的有效检索。在3个常用数据集上的实验结果表明,利用所提方法得到哈希码,其图像检索性能优于当前主流方法。     

基于身份感知模型的素描人脸识别方法

针对素描图像和光学图像之间存在较大的模态差异这一问题,提出了一种基于身份感知模型的素描人脸识别方法,实现跨模态图像生成和素描人脸识别。该方法应用新的感知损失来监督图像生成网络,生成更好的跨模态图像,减少模态差异带来的识别精度损失,并通过三元组损失来正则化类内和类间距离,增强识别模型的性能,用联合训练策略提升素描人脸识别能力。在UoM-SGFSv2、e-PRIP等素描人脸数据集上的实验结果表明,该方法识别效果优于其他对比算法。     

基于 环形对称Gabor变换和分块PCA的人脸识别方法研究

提出了利用一种新方法获取合适的环形对称Gabor核函数窗口提取人脸图像的纹理信息,并结合改进的PCA进行人脸识别的方法。首先将人脸与环形Gabor小波函数卷积得到图像在5个尺度上的变换,该过程采用一种新方法获取合适的Gabor核函数窗口,以保证与人脸图像卷积后得到更为合理的人脸特征,同时利用一种新的分块PCA方法,将环形Gabor滤波后的子图像分组,对分组后的图像平均分块再进行降维,在空间位置上提取出Gabor人脸细节的主要特征,有效降低了人脸特征冗余。通过实验验证该方法在3.5 m内对人脸识别率达到95%,单个人脸识别时间小于0.22 s。     

基于受试者工作特征pAUC优化的人脸识别系统

基于深度学习的人脸识别技术在大量应用场景中表现出优于传统方法的性能,它们的损失函数大致可分为2类：基于验证的和基于辨识的。验证型损失函数符合开集人脸识别的流程,但实施过程比较困难。因此目前性能较优的人脸识别算法都是基于辨识型损失而设计的,通常由softmax输出单元和交叉熵损失构成,但辨识型损失并没有将训练过程与评估过程统一起来。本文针对开集人脸识别任务提出一种新的验证型损失函数,即最大化受试者工作特征(ROC)曲线下的部分面积(pAUC);同时还提出一种类中心学习策略提高训练效率,使提出的验证型损失和辨识型损失有较强的可比性。在5个大规模非限定环境下的人脸数据集上的实验结果表明,提出的方法和目前性能最优的人脸识别方法相比,具有很强的竞争性。     

结合CNN不同层信息的全变量建模人脸特征表达学习方法

如何学习有效的人脸特征表达是人脸识别的关键性问题。现有基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的人脸深度特征表达学习方法大多在人脸图像经过了有效检测和校正的情况下，能够获得优异的性能，而在复杂场景下其推广性和鲁棒性受到极大限制。对此，本文提出了结合CNN不同层信息的全变量建模人脸特征表达学习方法，将提取的人脸局部深度特征中所包含的差异信息按照子空间进行建模，有效聚合局部深度特征的同时得到人脸在低维子空间的特征表达（iVector）。在IJB-A（IARPA Janus Benchmark A）上的实验结果表明，与现有的深度特征表达相比，该方法学习得到的人脸iVector表达能够显著提升人脸识别系统的识别性能和计算效率。      

基于本征空间的多姿态人脸识别方法

多姿态人脸识别是目前人脸识别中的难点,已有方法的识别率普遍不是很高.利用PCA对不同姿态的人脸分别建立特征子空间,将待识别人脸图像向相应的特征子空间投影的方法,可以提高多姿态人脸的识别率.实验结果表明,该方法对样本多姿态的人脸图像识别率可以达到97%.     

基于卷积神经网络和监督核哈希的图像检索方法

当前主流的图像检索方法采用的视觉特征,缺乏自主学习能力,导致其图像表达能力不强,此外,传统的特征索引方法检索效率较低,难以适用于大规模图像数据.针对这些问题,本文提出了一种基于卷积神经网络和监督核哈希的图像检索方法.首先,利用卷积神经网络的学习能力挖掘训练图像内容的内在隐含关系,提取图像深层特征,增强特征的视觉表达能力和区分性;然后,利用监督核哈希方法对高维图像深层特征进行监督学习,并将高维特征映射到低维汉明空间中,生成紧致的哈希码;最后,在低维汉明空间中完成对大规模图像数据的有效检索.在ImageNet-1000和Caltech-256数据集上的实验结果表明,本文方法能够有效地增强图像特征的表达能力,提高图像检索效率,优于当前主流方法.     

Learning an identity distinguishable space for large scale face recognition

Implementing face recognition efficiently to real world large scale dataset presents great challenges to existing approaches.The methodin this paper was proposed to learn an identity distinguishable space for large scale face recognition in MSR-Bing image recognition challenge(IRC). Firstly, a deep convolutional neural network (CNN) was used to optimize a 128 B embedding for large scale face retrieval. The embedding was trained via using triplets of aligned face patches from FaceScrub and CASIA-WebFace datasets. Secondly, the evaluation of MSR-Bing IRC was conducted according to a cross-domain retrieval scheme. The real-time retrievalin thispaperwas benefited from the K-means clustering performed on the feature space of training data. Furthermore, a large scale similarity learning (LSSL) was applied on the relevant face images for learning a better identity space. A novel method for selecting similar pairs was proposed for LSSL. Compared with many existing networks of face recognition, the proposed model was lightweight and the retrieval method was promising as well.     

一种改进的二进制哈希编码方法

为了应对手工视觉特征与哈希编码过程不能最佳地兼容以及现有哈希方法无法区分图像语义信息的问题,提出一种基于深度卷积神经网络学习二进制哈希编码的方法.该方法基本思想是在深度残差网络中增加一个哈希层,同时学习图像特征和哈希函数;以此同时提出一种更加紧凑的分级哈希结构,用来提取更加接近图像语义的特征.经MNIST、CIFAR-10、NUS-WIDE数据集的实验,结果表明该方法优于现有的哈希方法.该方法不仅统一了特征学习和哈希编码的过程,同时深层残差网络也能得到更接近图像语义的特征,进而提高了检索准确度.     

加权联合降维的深度特征提取与分类识别算法

为了降低卷积神经网络计算的复杂度,改善特征提取过程中的过拟合现象,解决经典网络模型不能有效处理大尺寸图片的问题,采用了加权联合降维的特征融合与分类识别算法,根据两特征的识别贡献率对主成分分析法（PCA）降维处理和随机投影（RP）处理结果进行加权融合,然后将结果提供给卷积神经网络进行处理,提取图像分类的高层特征,使用欧氏距离分类器对识别对象进行分类,并进行了理论分析和实验验证。结果表明,经过加权联合降维对数据进行预处理,PCA矩阵与RP降维矩阵之比重达到6:4,识别率高达96%以上。该算法有效提高了准确率,使大尺寸图片在深度学习网络中有良好的识别效果,改善了网络的适应性。     

基于Gabor和PCA的面部图像识别方法

文中利用Gabor变换和PCA降维的优点,提出了Gabor+PCA的面部图像识别方法.该方法先提取图像的Gabor特征,然后将Gabor特征与原图像特征结合构成新的融合特征并用PCA降维,最后用KNN分类器分类.所提Gabor+PCA方法不仅能挖掘出图像的细节信息,而且拓宽了特征空间的维数.另外,Gabor+PCA方法...     

一种应用于人脸识别的核正交等度规映射算法

针对人脸识别中的特征提取,提出了一种新的核正交等度规映射(KOIsoP,kernel orthogonal isometric projection)人脸识别算法。首先用核方法提取人脸图像中的非线性信息,并将其投影在一个高维非线性空间,从而更好地提取人脸非线性流形结构信息。然后通过等度规映射做一线性映射得到基向量。最后正交化得到的基向量,使得算法更利于保留人脸非线性子流形空间与距离有关的结构信息和重构样本,以便获得更好的识别效果。ORL和PIE库上的人脸识别实验验证了算法的有效性。     

采用新型纹理特征的2DLDA人脸识别算法

针对现有基于纹理特征的人脸识别算法中纹理特征维数偏大且对噪声较敏感等不足,提出了用于描述人脸图像大尺度局部特征的中心四点二元模式（Center Quad Binary Pattern, C-QBP）和用于描述图像小尺度局部特征的简化四点二元模式（Simplified Quad Binary Pattern, S-QBP）两种互补的新型纹理特征。在此基础上,实现基于新型纹理特征的2DLDA人脸识别算法。首先对人脸图像进行多级分割,再对所产生的图像块提取C-QBP和S-QBP纹理特征,构建纹理特征矩阵。最后,采用2DLDA子空间学习算法实现基于新型纹理特征的人脸识别。实验结果表明,本文所提出的人脸识别算法的识别率明显高于其他基于纹理特征和子空间学习的人脸识别算法。当每一类训练样本数统一设置为5,特征维数为48×4时,在ORL人脸库上,本文所提出的人脸识别算法的识别率达98.68%;在YALE人脸库上,特征维数为48×36时,识别率达99.42%;在FERET人脸库上,特征维数为48×26时,识别率为91.73%。      

基于主元分析和Fuzzy ART模型的人脸识别算法

本文从子空间的理论出发,先用一写数量的人脸榇一构造优化的“人脸空间”,“人脸空间”能更好的描述人脸图象矢量的分布。把人脸图象在子空间进行投影得到人脸的特征向量。然后在Ｆｕｚｚｙ ＡＲＴ模型的基础上设计发类器。用４０组共计４００张人脸图象结系统进行测试,实验结果表明识别率在９５％以上,系统具有良好的识别能力和鲁棒性。     

融合半监督降维与稀疏表示的人脸识别方法

由于人脸图像数据的维数都较高,将稀疏表示分类用于人脸识别时计算量很大,为了提高人脸识别系统的效率,提出了一种融合半监督降维和稀疏表示的人脸识别方法。首先利用半监督降维算法对图像进行降维处理,在较低的维数空间快速取得较高的识别率,然后利用稀疏表示分类进行人脸识别,取得比传统的最近邻分类器更高的识别率,最后在ORL人脸库上进行实验验证。结果表明,利用该融合算法可快速有效地提高人脸图像的识别效果。