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1.
为了减少光照、姿态变化对人脸识别的影响,提出一种基于Contourlet变换和PCA的人脸识别方法：首先利用Contourlet变换对人脸图像进行多尺度多方向分析,得到低频子带图像和高频子带图像,然后对分解后的低频子带和高频图像进行PC A分析,最后将提取出的低频特征以及高频统计特征组合成特征向量进行人脸识别。在orl人脸数据库和Yale人脸数据库上的实验结果证明：与PCA方法相比,该方法能够有效减少光照、姿态变化影响,提升人脸识别率。 相似文献
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在人脸识别系统中,提取人脸特征成为关键。提出将人脸图像中的器官分割出来,作为模板在图像库中逐一匹配,再将各器官匹配的相关系数进行加权平均,其中最大值对应的图像即为与待测图像最相似的图像,从而达到人脸识别的目的。实验证明,该方法的人脸识别效果很好,且不受光照、表情等影响。 相似文献
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《实验室研究与探索》2015,(5)
针对现实人脸识别中由于光照、表情、姿态或其他物体引起的面部遮挡而严重影响识别率的问题,提出了受限直方图均衡化的低频DCT系数重变换算法。首先,将图像划分成多个互不重叠的局部小块,使用受限直方图均衡化对局部子块进行局部对比拉伸以实现去噪;然后,通过缩减适当数目的低频DCT系数来消除人脸图像中的光照变化;最后,利用核主成分分析进行特征提取,最近邻分类器完成最终的人脸识别。在ORL、扩展Yale B及1个户外人脸数据库上的实验验证了所提算法的有效性及鲁棒性,表明相比几种线性表示算法,本文算法在处理鲁棒人脸识别时取得了更高的识别率。 相似文献
4.
李小丽 《安徽科技学院学报》2016,30(5):55-61
本文提出一种基于梯度图及PHD(Partial Hausdorff Distance)距离的人脸识别算法.首先,为了使识别独立于光照变化,所有图像均转换为梯度图,其次,采用Hausdorff距离进行图像的匹配,实验结果显示该方法适用于人脸识别,且距离计算对于光照,及较小的姿态、表情变化具有一定的鲁棒性.最后,实验采用AR及FERET人脸数据库,并与EM(Edge Map)与LEM(Line segment Edge Map)算法进行比较. 相似文献
5.
刘悦婷 《咸阳师范学院学报》2015,(2):49-52
为提高人脸识别率,提出一种小波树和主元分析的人脸识别算法。该算法先利用小波变换公式,在人脸图像上计算出一个小波近似分量,并对该近似分量进行二次小波分解,相应地计算出各小波近似分量;其后对三层分解的小波近似系数进行重新组合,得到新样本集;最后在此样本集上使用主元分析进行人脸识别。ORL和CAS-PEAL-R1人脸库的MATLAB程序仿真实验结果表明,与基于图像矩阵的二维主元分析(2D-PCA)相比较,新方法的人脸识别率为95%,对光照条件、脸部表情变化有良好的鲁棒性。 相似文献
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刘静 《渭南师范学院学报》2012,(12):77-79
对于人脸图像的规范化处理是人脸识别过程中的重要步骤.采用基于投影和几何变换的人脸图像规范化方法,对人脸图像水平垂直投影算法和几何变换算法进行了分析,并在ORL人脸库上进行实验.实验结果表明,该算法对人脸图像处理效果明显,适用于对人脸图像的规范化. 相似文献
8.
刘金魁 《漯河职业技术学院学报》2014,(2):47-48
近20年来,由于计算机技术的发展和对人脸识别的应用需求,人脸识别成为模式识别最活跃的领域之一。人脸识别是指采用机器对人脸图像进行分析处理,从而提取出有效的识别信息,达到身份辨认的目的。人脸识别技术涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络等多门学科,还与人脑的认知科学紧密相关,是一个富有挑战性的课题。 相似文献
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人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术.用摄像机采集人脸图像,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部一系列相关技术处理,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别,达到识别不同人身份的目的.在该项目实现过程中,本文首先调用了OPENCV自带关于人脸识别的函数facedetect 来进行初步人脸识别得到的初步效果,用肤色做出了静态人脸识别,在图片上显示了人脸,并用椭圆形框对其识别. 相似文献
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为了解决由姿态和光照变化引起的误识率,提出了一种利用稀疏统计形变模型,进行三维人脸形状重建,通过调整角度,解决人脸图像姿态发生改变的方法.运用球面谐波商图像的方法,估计原始输入图像的光照属性,对生成的模型进行标准化的姿态和光照重构,解决了原始输入图像中由于姿态和光照不同所引起的识别误差.实验表明,该方法能够有效地提高对三维人脸的识别率. 相似文献
12.
人脸检测是人脸信息处理领域的一项关键技术。本文通过选取YcbCr颜色空间,建立高斯肤色模型,然后对其验证和分析,随后对二值化图像进行阈值分割、数学形态学处理等一系列去噪处理来实现人脸检测中肤色分割过程,从而将非肤色成份尽可能排除,将可能的候选的人脸区域分割出来,为日后的人脸定位节省了大量的时间,对人脸识别的研究具有积极意义。 相似文献
13.
宫志鹏 《漯河职业技术学院学报》2013,12(2):42-44
提出了一种基于肤色的人脸检测方法,通过在YCbCr颜色空间内对人脸图像进行建模,实现人脸的初定位,再使用形态学理论对候选人脸区域做处理,从而实现人脸区域的精确定位。通过仿真实验发现,提出的方法相对于神经网络和模板匹配方法可以较好地适应光照变化,并且解决了计算量大的问题,提高了算法的实时性。 相似文献
14.
针对人脸识别中人脸图像的特征提取问题,提出了一种将全局特征与局部特征相融合的人脸识别方法.全局特征的提取采用主成分分析算法.主动外观模型定位58个特征点,在其中17个特征点处进行Gabor小波变换则可提取局部特征.归一化的全局匹配度(局部匹配度)可由测试图像和训练图像的全局特征(局部特征)得到.对归一化的全局匹配度和局部匹配度进行融合后,融合匹配度最大的训练图像所属的类即为识别结果.实验利用2个人脸图像数据库(AR和SJTU-IP-PR)测试该方法的识别率,结果表明该方法要优于PCA和EBGM,并且在一定的表情、光照和姿态变化的条件下是有效、稳健的. 相似文献
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郭宇 《鞍山师范学院学报》2015,(6):29-32
肤色测量在基于颜色特征的人脸识别、皮肤科临床和美容护肤等领域有着广泛的应用。文中应用数字图像处理技术在HSV色彩空间中对影响肤色测量的几个环境因素进行了实验研究。研究发现,人类皮肤的饱和度S和亮度V对电压波动呈现出较好的鲁棒性,而色调H受电压稳定性的影响相对较大。研究还发现,特征参量（ S＋V）／H会随着温度的降低而减小,随着湿度的减小而增加,受测量环境温、湿度的影响较大。同时研究结果表明参量（ S＋V）／H对颜色的变化具有较强的分辩能力,可以较好地描述红斑类和白斑类皮肤病的颜色变化过程。 相似文献
16.
针对复杂背景和可变光照条件下,彩色静止图像的人脸检测问题,综合利用YCbCr和HSI颜色空间下的肤色模型,先进行肤色分割,定位出候选人脸,再用AdaBoost级联分类器进行检测验证,有利于提高检测效率,降低误检率。 相似文献
17.
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
18.
为实现便捷、可靠的日常婴儿心率实时监测,提出一种基于面部图像的非接触式婴儿心率实时监测方法。首先引入欧拉视频放大技术,对一定时间间隔内视频的每一帧图像进行颜色增强处理,从而改善婴儿面部颜色变化微弱、所含心率信息不明显的问题;然后,通过Adaboost算法从每一视频帧中识别出婴儿面部,并从婴儿面部选取脸颊区域作为敏感区域以提取脉搏波信号,以此为基础提出一种改进的反射光强模型,抑制日间因环境光变化引起的干扰以及运动噪声干扰,提高脉搏波信号信噪比;此外采用摄像头的红外自主光源,通过一种基于相空间重构的单通道独立成分分析法分离夜间脉搏波信号的运动噪声,解决因夜间光照条件差引起的婴儿心率监测困难的问题;最后开发整个系统上位机应用程序,并通过实验验证该方法正确性和有效性。 相似文献
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对于复杂人脸模式、脸部特征的提取,是人脸自动识别技术的关键,本文对固定背景下人脸图像特征的定位和提取算法进行了分析.文中首先对彩色图像背景进行分割,得到二值化图像;然后采用边界搜索方法确定人脸外接矩形;最后在色度空间中,结合SUSAN角点检测方法,实现人眼、嘴角定位,完成了人脸图像特征的提取和识别.实验证明,该算法在降低运算区域的同时,降低了运算复杂度和其他干扰因素,并且在速度、效率、准确性方面均有良好的性能. 相似文献
20.
A color based system using multiple templates was developed and implemented for detecting human faces in color images. The
algorithm consists of three image processing steps. The first step is human skin color statistics. Then it separates skin
regions from non-skin regions. After that, it locates the frontal human face(s) within the skin regions. In the first step,
250 skin samples from persons of different ethnicities are used to determine the color distribution of human skin in chromatic
color space in order to get a chroma chart showing likelihoods of skin colors. This chroma chart is used to generate, from
the original color image, a gray scale image whose gray value at a pixel shows its likelihood of representing the skin. The
algorithm uses an adaptive thresholding process to achieve the optimal threshold value for dividing the gray scale image into
separate skin regions from non skin regions. Finally, multiple face templates matching is used to determine if a given skin
region represents a frontal human face or not. Test of the system with more than 400 color images showed that the resulting
detection rate was 83%, which is better than most color-based face detection systems. The average speed for face detection
is 0.8 second/image (400×300 pixels) on a Pentium 3 (800 MHz) PC.
Project (No. 60203013) supported by National Natural Science Foundation of China 相似文献