基于压缩感知的鲁棒性人脸表情识别

为了有效提高噪声背景下的人脸表情识别性能,提出一种基于压缩感知的鲁棒性人脸表情识别方法.先通过对腐蚀的测试样本表情图像进行稀疏表示,再利用压缩感知理论寻求其最稀疏的解,然后采用求得的最稀疏解信息实现人脸表情的分类.在标准的Cohn-Kanade表情数据库的实验测试结果表明,该方法取得的人脸表情识别性能优于最近邻法、支持向量机以及最近邻子空间法.可见,该方法用于人脸表情识别,识别效果较好,鲁棒性较高.     

基于分类稀疏表示的人脸表情识别

为挖掘不同人脸表情图像的统计特性差异,提出一种基于分类稀疏表示的表情识别算法。首先通过对不同类别表情图像的字典学习,构建满足各类表情图像统计特性的基函数子集,进而采用Lasso算法获得表情图像在由基函数集所张成特征子空间中的稀疏表示,最后通过比较表情图像在各基函数子集上的重构误差实现不同表情的分类识别。基于JAFFE人脸表情数据库的实验结果表明,该算法可以有效克服人脸身份对表情识别的影响,具有较高的表情识别率和鲁棒性。     

基于稀疏表示的遮挡人脸表情识别方法

用基于稀疏表示的分类方法识别遮挡人脸表情时,遮挡字典不具有冗余度且身份特征易干扰表情分类.针对此问题,文中提出一种基于稀疏表示的遮挡人脸表情识别方法.该方法首先通过对图像多级分块得到具有冗余度的遮挡字典,然后通过稀疏分解求出待测图像的稀疏表示系数,最后在待测图像所在的子空间内实现表情类别判断.该方法使待测图像的分解系数变得更稀疏,同时避免身份特征对表情分类的干扰.在Cohn-Kanade和JAFFE人脸库上的遮挡表情识别实验表明,该方法对遮挡人脸的表情识别具有较强的鲁棒性.     

增强的两阶段测试样本稀疏表示方法

TPTSSR方法是一种基于L2范数的稀疏表示方法,在人脸识别中获得了成功的应用。然而,当训练样本较少时,TPTSSR方法就不能够正确有效地给出测试样本的稀疏表示,致使识别性能急剧下降,并且该算法对最近邻数M的取值也比较敏感。为了提高算法的识别性能和鲁棒性,本文通过增加噪声样本来解决训练本集不充分的问题。基于ORL、Yale、AR和FERET人脸库上的实验结果表明,所建议的策略提高了算法的识别性能和增强了其鲁棒性。     

分块最大相似性嵌入稀疏编码的人脸识别

图像相似性先验嵌入的方法能有效提升基于稀疏编码表示的人脸识别在低维特征空间的识别性能.针对非受控人脸图像存在表情变化、部分遮挡和伪装的问题,提出基于图像分块的最大相似性嵌入稀疏编码表示的人脸识别方法.该方法首先将训练图像和测试图像进行同样的非重叠分块;然后计算测试图像与各训练图像对应分块间的相似性,并以其最大值度量图像间的相似性;最后将提取的最大块相似性信息嵌入到稀疏编码表示的人脸识别中.在AR标准人脸库上的测试表明,与全局相似性嵌入的加权稀疏编码表示分类方法相比,文中方法在训练样本和测试样本同时存在表情变化、遮挡和伪装的人脸识别中具有较大的性能提升.     

基于微分算子的三维人脸表情识别

基于拉普拉斯微分算子提出了一种用于三维人脸样本的表情识别方法。首先使用曲面变形的方法对三维人脸样本进行样本配准处理。然后基于拉普拉斯微分算子计算三维人脸的表情特征,并根据训练样本的特征向量集构建一个关于三维人脸表情的字典。最后使用稀疏表示方法对三维人脸表情进行识别分析。实验结果表明,该方法能够有效地提高三维人脸表情识别的准确率。     

弱光照环境下人脸表情图像识别方法研究

对弱光照环境下人脸表情图像进行识别,可以更好地对人类的情感进行分类,有利于人类在现实社会中的沟通。当前方法利用提取人脸表情图像的一维特征完成对弱光照环境下人脸表情图像的识别,该方法无法对人脸表情图像进行详细地描述,导致人脸表情图像在识别时经常出现识别精度低、速度慢的问题。为此,提出一种基于BP神经网络的弱光照环境下人脸表情图像识别方法。该方法首先利用自相似性对带有噪声的图像进行图像区域划分,并依据统计学习获得线性空间,通过对空间的投影获得不含噪声的人脸表情图像区域向量,将人脸表情图像进行重组,得到去噪后的图像,然后利用Cabor变换对人脸表情图像特征进行提取,采用AdaBoost对弱分类器以及人脸表情图像样本进行训练,并通过多次弱分类器的迭代,得到最终的人脸表情图像强分类器,完成对弱光照环境下人脸表情图像的识别。实验结果证明,所提方法可以提高人脸表情图像的识别准确率,加快识别速度,为该领域的研究发展提供强有力依据。     

基于双密度双树复小波变换多字典的人脸特征稀疏分类方法

基于超完备字典的人脸稀疏表示方法的难点是其字典构成。针对此问题,首先采用双密度双树复小波变换(DD-DT CWT)提取人脸图像不同尺度的高频子带,然后根据能量平均分布最大原则选择能量较大的部分子带构成对应尺度的超完备字典。同时,将测试样本相应的人脸DD-DT CWT子带特征看成超完备字典中原子的线性组合,并组合多字典上的稀疏表示进行识别。在AR人脸图像库上进行了实验,结果表明该方法是一种有效的人脸特征表示及分类方法。     

基于HOG特征的加权稀疏表示人脸识别算法

在人脸识别中,为了进一步提高人脸图像对光照等外界因素的鲁棒性,提出一种基于HOG特征的加权稀疏表示算法,将加权稀疏表示方法和HOG特征以及随机投影方法相融合,以降低复杂度,提高识别性能。首先,统计每一幅图像的方向梯度直方图(HOG)特征,并对每一幅图像进行归一化处理,削弱人脸图像中的光照影响;其次,对归一化后的图像引入随机矩阵算法,进行多次随机投影,得到每个样本所对应的稀疏系数,利用样本之间的距离作为稀疏系数的权值;在此基础上,对传统稀疏表示分类器进行改进,样本经随机矩阵多次投影和稀疏表示后会产生多个重构残差,最后利用样本的重构残差和对样本进行识别分类。ORL人脸库和GT人脸数据库上的实验证明该方法对光照等外界物理因素有着很好的鲁棒性。     

基于子空间稀疏系数的表情识别方法

提出了一种运用SRC（Sparse Representation based Classification）在个体子空间里,进行表情识别的新方法。用Gabor滤波器,提取表情图像的特征。进行稀疏分解,得到稀疏表示系数。根据稀疏系数确定待测图像所在的子空间,在子空间里,完成表情识别。这种方法较好地避免了不同个体对表情识别的干扰,从而提高了表情识别的正确率。在Cohn-Kanade和JAFFE人脸库上的表情识别实验表明,该方法对表情识别非常有效。     

基于稀疏表示的KCCA方法及在表情识别中的应用

在面部表情识别中,由于图像特征中存在与情感语义无关的信息及噪声干扰等因素,在一定程度上影响表情识别的准确性。传统的基于核典型相关分析的识别方法难以有效克服这些因素的影响。为尽可能排除这些影响表情识别的因素,提出一种基于稀疏表示的核典型相关分析方法,并将其应用于表情识别中。该方法的基本思想是应用稀疏学习方法来自动选择表情特征矩阵中的关键特征谱成分进行表情特征与情感语义特征之间的相关性建模,然后通过建立的模型完成对待测表情图像的语义特征估计,并用于表情的分类识别。为验证所提方法较传统的基于核典型相关分析方法的优越性,选取国际标准表情数据库JAFFE进行实验,实验结果证实了所提方法的有效性。     

稀疏保留判决分析在人脸表情识别中的应用

提出一种基于稀疏保留判决分析的人脸表情识别方法——SPDA方法。引入稀疏描述理论结合半监督判决分析SDA,通过稀疏重构处理,可获得图像的局部结构信息。由于稀疏描述本身具有的判决性,SPDA只需少量的样本就能获得较好的效果。CED-WYU和JAFFE的2个表情数据库的识别结果表明,该方法能有效提高识别率。     

稀疏判决分析在表情识别中的应用

提出了一种基于稀疏判决分析的人脸表情识别方法,称之为SDA。SDA引入稀疏表述并结合半监督判决分析SSDA,通过稀疏重构处理,获得图像的局部结构信息,且由于稀疏表述本身具有的判决性,SDA只需很少样本就能获得较好的效果。基于JAFFE和CED-WYU两个表情数据库的识别结果表明,基于SDA的特征提取方法能有效地提高识别率。     

基于特征优选和字典优化的组稀疏表示表情识别

针对在小样本人脸表情数据库上识别模型过拟合问题,文中提出基于特征优选和字典优化的组稀疏表示分类方法.首先提出特征优选准则,选择相同类级稀疏模式、不同类内稀疏模式的互补特征构建字典.然后对字典进行最大散度差优化学习,使字典在不失真重构特征的同时具有较高鉴别能力.最后联合优化后的字典进行组稀疏表示分类.在JAFFE、CK+...     

面向非特定表情的加权和稀疏分类方法

针对在非特定人脸表情识别中,表情纹理特征的利用率不高问题,提出了一种改进的加权局部二值模式（LBP）和稀疏表示相结合的人脸表情识别方法。为了有效利用面部器官的局部纹理信息,采用改进的加权LBP算子提取人脸局部纹理特征,然后用获取的特征值组成训练样本,最后根据稀疏表示理论进行表情分类。在 JAFFE和CK人脸库上的实验结果表明,该方法对非特定人脸表情的识别效果有了明显提高。     

基于多尺度稀疏表示的面部疲劳识别

针对疲劳驾驶严重威胁道路交通安全的问题,提出了一种基于多尺度稀疏表示的面部疲劳识别算法。该算法首先通过Gabor小波获取面部多尺度多方向的疲劳特征;然后采用2D-PCA方法对提取的特征进行降维处理,提高算法的执行效率;最后通过稀疏表示的方法构造疲劳的超完备字典并完成疲劳识别。实验在自建的疲劳数据库中完成,结果显示所提算法的疲劳识别率达到94.5%,具有一定的可行性。     

融合LBP和局部稀疏表示的人脸表情识别

为更好获取人脸局部表情特征,提出了一种融合局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）和局部稀疏表示的人脸表情特征与识别方法。为深入分析表情对人脸子区域的影响,根据五官特征对人脸进行非均匀分区,并提取局部LBP特征;为精细刻画人脸局部纹理,整合人脸局部特征,设计了人脸局部稀疏重构表示方法,并根据表情对各局部子区域的影响因子,加权融合局部重构残差进行人脸表情识别。在JAFFE2表情人脸库上的对比实验,验证了该方法的可行性和鲁棒性。     

基于全局和分离部件融合的双L1稀疏表示人脸图像识别算法

考虑到人脸识别中全局与局部信息的互补作用,提出基于全局和分离部件相结合的双L1稀疏表示人脸图像识别算法.首先在L1稀疏表示的基础上,对入脸进行全局稀疏逼近.其次,在分离部件识别模型中,抽取并对齐稍有重叠的几个人脸部件,分别进行稀疏表示,然后使用基于稀疏表示残差的相似度投票方法,将各部件逼近结果综合.最后在决策层上将全局与部件的稀疏表示加权集成,形成双L1稀疏表示分类器.在公用人脸数据库上的实验表明,集成分类器优于各单一模块的识别性能,且由于融合了对光照、表情等变化不敏感的部件信息,系统鲁棒性得到提高.