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1.
基于DiagPCA（对角主成分分析）及平均脸的方法对二维主成分分析（2DPCA）方法进行了改进,既考虑到构造2DPCA训练样本人脸间散布矩阵时使特征最大化,减少了同类人脸之间的特征差异,又利用图像矩阵对角化将图像的行、列关系联系起来,并利用ORL人脸数据库进行实验。结果显示,该方法可提高人脸识别率,且降低了特征提取的时间。 相似文献
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基于2DGabor小波与2DPCA的人脸识别方法 总被引：3，自引：0，他引：3
2DGabor小波变换能够将相邻区域的像素联系起来,从不同的频率尺度和方向反映局部范围内图像像素灰度值的变化,2DGabor小波变换系数描述了图像上各给定位置附近区域的灰度特征。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。提出了2DGabor小波变换和2DPCA相结合的人脸识别方法,实验证明,2DGabor小波变换＋2DPCA的算法在识别效果上优于Gabor小波变换＋DPCA的算法。 相似文献
3.
郑豪 《南京晓庄学院学报》2009,25(6)
文章讨论了模块2DPCA(two-dimensional principal eomponent anallysis)的人脸识别方法.传统的PCA方法是在特征抽取之前将子图像矩阵转化为图像向量,这样会造成维数增大.二维主成分分析算法(2DPCA)作为模式识别领域的一种重要算法,它直接利用原始二维图像矩阵,生成特征提取所需的图像协方差矩阵,具有较高健壮性.模块2DPCA是2DPCA的推广,模块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,将分块得到的子图像矩阵直接用于构造总体散布矩阵,然后利用总体散布矩阵的特征向量进行图像特征提取.与2DPCA相比,模块2DPCA方法在识别性能上优于PcA.、比2DPCA更具有鲁棒性.最后就模块2DPCA存在的问题进行了讨论. 相似文献
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针对常见的基于PCA的人脸识别方法在识别过程中所遇到的计算量大、分类特征不佳等问题,提出了基于遗传算法的PCA+2DPCA的人脸识别方法,并通过实验,利用ORL人脸数据库验证了该方法的可行性。 相似文献
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二雏主成分分析(2DPCA)是一种图像表示的新技术，与PCA相比，2DPCA的基础是二雏图像矩阵。而不是一维向量，因此，在特征提取之前图像矩阵不需要预先转变为一维向量，实验结果表明，使用2DPCA的识别率均高于PCA，而且2DPCA在图像特征提取方面比PCA更有效。 相似文献
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针对人脸识别系统中的主成分分析和线性判别分析两种特征提取方法的优缺点,提出了一个融合特征提取方法,并构造了一个能够将图像数据空间的人脸映射到人脸特征空间中并实施识别的实验系统。最后分析了该系统的构成与特点,并给出了实验测试结果。 相似文献
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赵深茂 《绵阳师范学院学报》2010,29(5):121-125
提出了对PCA和2DPCA人脸识别方法进行先插值。该方法先对原始图像插值,降低图像的维数,再用PCA和2DPCA方法进行鉴别分析。在ORL人脸库和YALE人脸库上的实验表明,插值后的PCA和2DPCA人脸识别方法可以在低失真的情况下较大的提高效率。 相似文献
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基于特征脸加权组合的人脸识别 总被引：1，自引：0，他引：1
将基于主成分分析的特征脸人脸识别方法进行改进,以提高人脸识别率.首先利用主成分分析法提取人脸图像的特征脸,然后经图像重构得到二阶特征脸,最后将两种特征脸组合,构造组合特征,用三阶近邻法进行识别.在ORL人脸数据库上的试验结果表明,组合特征脸法用于人脸识别有较高的可行性和较好的稳定性,且在识别率上优于特征脸方法,准确率达到93.8%. 相似文献
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二维最大散度差鉴别准则和二维Fisher鉴别准则抽取的特征具有很强的相关性.本文在此基础上,通过对传统的基于向量的典型相关分析方法进行分析改进,提出了一种新的直接基于图像二维鉴别特征矩阵融合的二维典型相关分析方法,并将其应用于人脸识别的特征融合过程中.较基于向量的典型相关分析,该方法计算过程中构造的协方差矩阵维数大幅度减小.这在一定程度上避免了人脸识别中存在的"高维小样本问题",另一方面也使算法的速度明显提高. 相似文献
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为了弥补传统PCA方法在人脸识别时易受光照、表情和姿态影响的缺陷,提出了一种基于独立特征提取的MPCA方法(ModularPCABasedonIndependentFeature,IFMPCA)。首先,选取人脸训练样本中具有相似光照、表情和姿态的图像进行分块,使各个子模块更接近高斯分布;然后,通过求出子模块图像的散布矩阵和最优投影矩阵得到最优独立特征矩阵;最后,利用最小距离分类器进行样本的分类。在Yale人脸数据库上的实验结果表明,IFMPCA算法在人脸正确识别率方面优于传统PCA算法。 相似文献
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研究一种基于摄像头的快速人脸识别方法,具体步骤为:利用摄像头捕捉人脸图像,采用图像处理算法从所抓取的图像中提取能代表人脸的特征信息;然后对这些信息进行分析和处理利用主成分分析算法对人脸进行识别;最后采用VC++程序语言开发了基于摄像头的人脸识别系统。实验结果表明,该系统具有采集速度快,易读性和可移植性强的特点,并且具有很强的实用性。 相似文献
12.
针对目前手指静脉识别算法中的局部特征提取算法在信息量上利用不充分、特征不够稳定以及静脉结构不够突出等问题,提出一种基于多尺度局部特征融合的手指静脉识别方法。首先对图像进行归一化及自适应直方图均衡（CLAHE）处理,然后应用多尺度方向模板提取一阶局部静脉方向特征,之后在方向特征基础上计算局部均值二值算子（MLBP）,得到二阶局部纹理细节特征,最后采用最优权值方式融合一阶梯度上的局部静脉方向特征和二阶梯度上的局部纹理细节特征。相比其它传统局部特征提取算法,这种多阶梯度融合方式提高了特征的稳定性,对图像信息量的利用更加充分。与MMNBP和NMRT算法相比,该算法在噪声图像库中的识别率分别从40.99%、39.22%提升至51.04%,在正常图像库中的识别率分别从82.79%、84.66%提升至89.53%。 相似文献
13.
文章首先对人脸图像做三层小波变换,分析了小波分解后的各个小波子带图像,研究了每一个小波子带单独运用主成份分析方法进行人脸识别的识别率,然后利用Boosting算法中的投票组合原则,组合各小波子带来进行人脸识别,与传统的主成份分析方法相比,具有更高的识别率. 相似文献
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针对传统的线性分析方法中都需要的平均样本的共性,提出了基于中间样本的人脸识别．这种方法有效去除了干扰样本对平均样本的影响,并结合彩色人脸识别,提出了基于中间样本的彩色人脸鉴别特征抽取及自动识别方法．最后,在国际通用的AR标准彩色人脸库中进行了大量实验,验证了算法的有效性． 相似文献
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针对机器视觉中的图像识别问题,提出一种新的基于结构平衡网络的图像识别方法。从一种新的结构平衡网络（特殊的复杂网络）视角重新审视平面灰度图像,将图像灰度矩阵视为结构平衡网络的连接关系（权值）矩阵（像素点可不作为节点）,通过Hadamard乘积变换得到像结构平衡矩阵,再利用像结构平衡矩阵的拓扑结构,产生新的图像识别特征参量对图像进行描述。该方法具有高速率、高识别率、尺度不变性及旋转不变性等特点。最后的实验仿真验证了该方法的有效性。 相似文献
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在单样本或者小样本的人脸识别系统中,常常会面临样本数量不足的问题,为解决少样本情况下的分类精度,以及利用原始特征或者目标特点重构的虚拟样本过于单一等问题,提出一种自适应非负矩阵分解（NMF）的人脸识别方法。该方法首先在矩阵分解过程中构造不同矩阵维度和迭代次数参数下的重构样本;然后利用QR分解稀疏表示方法进行人脸分类;最后,通过选取最优参数组合,调整重构样本,直至达到最佳分类效果。在ORL、Yale和AR 3个数据库上的实验结果表明,该算法在最佳参数下,尤其是单样本情况下对比基于原样本方法的准确率平均提高了约5%,最高提高了约10%～15%。 相似文献
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梅蓉 《河南职业技术师范学院学报》2014,(4):70-74
为了提高人脸识别率,研究了一种基于边缘二值图像特征向量提取的方法。通过局部二值模式提取特征向量,考虑到边缘二值图像特征向量与局部二值模式提取的特征向量的区别,提出了将这两类特征向量通过PCA方法融合实现人脸识别的方法。实验结果表明基于两类特征向量融合的人脸识别方法可以有效地提高识别率。 相似文献
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通过对图、完全图和正则图概念的介绍,详细地描述了图嵌入的方法,同时对主成分分析、线性鉴别分析、局部保持投影、保持近邻嵌入、L1图及其嵌入等经典的特征提取算法进行了详细的代数推导,列出了详细的推导过程,得出这些经典算法可以用图嵌入理论来解释的结论,最后得出特征提取算法的核心在于算法的图构造. 相似文献