云计算平台下的人脸识别

对云计算平台下的人脸识别方法进行研究,在Hadoop平台上建立基于支持向量机分类模型的人脸识别方法,以发挥Map Reduce并行计算优势,提高识别效率。由于常规LBP算子和深度LBP算子识别人脸特征不同,所以该文使用加权方式结合两种算子,以发挥各自的优点。最后,使用人脸识别领域应用最为广泛的Yale B人脸数据库、ORL人脸数据库以及FERET人脸数据库对该文研究的云计算平台下的人脸识别算法进行实例分析。实验结果表明,所研究的识别方法的识别准确率要高于使用传统方法的识别率。在相同云计算平台下,使用BP神经网络和RBF神经网络建立分类器与该文研究的人脸识别方法进行对比,结果表明,在云计算平台下,使用SVM分类器进行人脸识别的效果优于BP神经网络和RBF神经网络分类器。     

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。     

基于LBP人脸识别算法的预处理研究

该文对人脸识别过程中的预处理进行研究,用高斯平滑、直方图均衡化和Sobel算子对图像进行预处理,通过改进前后在Feret人脸库的实验结果比较其识别率,观察各预处理方法对LBP算子性能的影响。大量的实验表明,结合高斯平滑预处理、Sobel与LBP的算法识别率提高最大。     

基于泰森多边形特征分解的人脸识别

针对在复杂背景下传统的人脸识别方法存在算法复杂、鲁棒性差以及精确度低等不足,提出一种基于泰森多边形特征分解的人脸识别算法.首先建立高斯肤色模型并融合人脸几何特征实现粗定位;然后,根据人脸区域各特征部位的特性对人脸特征点定位同时采用两次泰森多边形进行特征分割,使每个特征点分割到各自的特征区域内,从而有利于形成编码;最后,运用LBP算子对多尺度多方向的Log-Gabor幅值信息进行纹理描述,并统计其分布规律.实验结果表明,该算法简单,鲁棒性强,具有较高的识别精度.     

基于复杂背景下人脸图像识别相关算法的应用

针对人脸图像系统介绍了基于复杂背景下人脸图像识别算法的应用,针对人脸识别问题,研究信息融合在人脸识别方法中的应用.本研究工作通过改进的LBP模式进行人脸识别,把彩色图像与人体生理特征结合到一起进行分析,给出了改进LBP算法公式,通过LBP算法公式计算出权重值,达到了提高人脸识别鲁棒性的效果.     

基于LBP特征和贝叶斯模型的单样本人脸识别

针对单样本人脸识别这一人脸识别中的难点问题,提出了一种基于局部二元模式(LBP)直方图特征和贝叶斯(Bayes)模型的人脸识别方法.首先在独立的训练集上学习同类样本和异类样本的LBP直方图特征的相似度先验信息,估计同类和异类的类条件概率密度函数,在识别过程中利用一对图像的LBP直方图相似度计算该对图像属于同一类的后验概...     

基于LBP的人脸识别技术设计与实现

传统人脸识别技术识别效率较低,不能得到科研人员的认证,提出了基于LBP的人脸识别技术设计。设计提取LBP子模式特征具体流程,可获取实际情况下的图像分成级数以及分解区域大小;根据子空间变换和子模式特征构造提取出多尺度LBP子模式特征;通过人脸特征匹配对多尺度各层LBP子模式特征进行加权,以此为基础对分类性能展开分析,完成人脸识别技术的设计。实验结论可知,该技术具有较高的识别效率。     

基于LMSRBP和软直方图交的人脸表示与识别算法

针对传统局部二进制模式(LBP)存在的固有缺陷,即小尺度LBP算子无法反应人脸图像的宏观特征,大尺度LBP算子特征维数通常很高,提出一种局部多尺度多分辨率二进制模式(LMSRBP)的人脸表示算法。通过使用高斯金字塔得到一系列不同尺度不同分辨率的人脸图像,然后对这些图像使用同种LBP算子得到LMSRBP特征谱。该方法在不改变特征维数的情况下,能同时提取出图像的微观和宏观特征。在分类器设计方面,考虑不同面部区域对识别贡献不同的问题,提出软直方图交方法构建多弱分类器,最后集成所有弱分类器得到识别结果。在YaleB,ORL标准人脸库上的实验结果表明,该改进算法能显著提高人脸识别率。     

基于LBP算子与EMD的人脸识别算法

提出了基于LBP算子与EMD的人脸识别算法．该方法先通过图像预处理,把光照变化控制在一定范围内,然后提取图像的局部LBP特征,获得图像的LBP直方图．EMD可以准确地计算直方图的距离,因此本文采用EMD方法对LBP直方图进行计算,完成对图像相似性的度量．在GTAV人脸库上的实验结果表明,本文算法对光照变化和噪声更加鲁棒,EMD测度方法比X2测度方法具有更高的识别率．     

小波变换和LBP对数域特征提取的人脸识别算法北大核心CSCD

为了改善复杂光照条件下人脸识别的性能,提出结合小波变换和LBP(Local Binary Pattern,LBP)提取复杂光照下人脸图像的对数域特征来进行人脸识别。本文首先将人脸图像由空域变换到对数域,再做两级离散小波分解,并利用高频分量重构原图,也即对人脸图像进行高通滤波,滤除低频光照成分,以达到复杂光照补偿的目的,最后利用分块LBP提取光照补偿后图像的局部纹理特征,并将这些特征应用于人脸识别。基于Yale-B和CMU-PIE人脸库上的实验结果显示本文算法对复杂光照具有较强鲁棒性,具备提取复杂光照条件下人脸图像有效特征的能力。