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《科技广场》2017,(8)
人脸识别技术是人脸识别系统以人脸图像作为识别身份的媒介。主成分分析(Principal Components Analysis)~[1-2]即是人脸识别算法中一种常用的方法,算法寻求的是能最大程度代表原始信息的特征信息。理解了算法的原理,基于平台实现了人脸识别系统。该系统首先对图像进行预处理,预处理的目的是为了减弱光照、噪声等非线性因素的干扰,再以人脸库中的部分图像为训练样本,采用算法计算训练样本得到特征脸向量,然后用工具箱~[3]中的函数对训练样本进行训练得到模型,通过训练出来的模型用部分测试样本进行预测,最后分类识别得出结果。实验证明,该系统识别率较高,具有一定的参考和研究价值。 相似文献
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针对传统方法的人体动态行为智能识别方法存在识别率较低等问题,提出基于神经网络的人体动态行为智能识别方法。对人体动态行为数据预处理,并构建人工神经网络模型,实现人工神经网络训练以及特征提取;将视频的光流图像放置于卷积神经网络模型中,获取图像的时域特征;融合人工神经网络特征与时域特征,并将其放入SVM中进行类别划分,实现基于神经网络的人体动态行为智能识别。仿真实验研究结果表明,所提方法能够有效提升人体动态行为识别准确率,并且整个方法的综合性能较好。 相似文献
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《科技风》2017,(13)
本文基于对数字图像处理问题的研究,建立了图像预处理模型与图像相似度计算模型,同时从轮廓检测与提取和特征识别方面对模型进行了修正。第一,在图像预处理模型中,本文采用Niblack二值化算法对人脸斑点、肤色和皱纹等一些皮肤细节部分进行滤波处理,通过设置阈值来除去皮肤细节等问题,实现对图像特征区域的粗略提取。第二,在边缘检测模型中,本文采用的是高斯滤波和拉普拉斯边缘检测算法相结合的方法,使用高斯—拉普拉斯算子对图像实行边缘检测,通过检测得到进而获取人脸的轮廓。第三,在图像相似度计算中,本文建立了基于SVD奇异矩阵分解的PCA主成分分析模型,实现对图像特征向量的提取,然后采用巴氏距离算法计算人脸轮廓图像相似度。 相似文献
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有效地提取特征和设计好的分类方法是人脸识别的关键,本文结合隶属度函数提出一种基于图像分块的二维线性判别分析识别方法。首先对人脸样本图像等量划分为若干个子模块,再直接对子模块图像矩阵进行二维线性判别分析提取特征,得到子模块低维特征矩阵,最后算出测试图像子模块相对于训练类对应子模块的隶属度,选取几个隶属度最大的子模块进行权值叠加,被测试图像最终归属于叠加结果最大的一类。该方法既克服了小样本问题又具有更人性化的分类设计。在ORL和FERET人脸数据库上的实验结果表明,提出的方法不仅运算量小而且识别率也明显优于其它方法。 相似文献
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车辆自动识别分类技术是智能运输系统的重要组成部分,它对特定地点和时间的车辆进行识别和分类,并以之作为交通管理、收费、调度、统计的依据.要实现我国公路收费自动化、管理规范科学化,车型自动识别方法的研究势在必行.本文研究基于车型图像代数特征的车型识别方法.该方法首先利用背景差分法从背景图像中提取出运动车辆,并对车型图像进行预处理,然后采用特征并行融合的方法即用PCA方法,最后通过支持向量机分类器进行车型识别. 相似文献
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针对传统考生身份认证方法的缺陷,提出一种基于人脸识别的考生身份认证系统。首先利用图像采集系统采集考生人脸图像,然后对人脸图像进行特征提取和特征选择,并将人脸特征输入到人脸特征库进行匹配,最后采用支持向量机算法对人脸进行分类识别。实验结果表明,该系统提高了考生身份识别的正确率,减少了识别时间,能够很好满足实际考试的要求。 相似文献
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人脸表情识别是指通过面部表情特征的计算,实现表情的分类.研究了基于面部运动特征的表情识别方法,提出基于神经网络的表情识别方法.该方法提出一种基于多层BP神经网络进行表情分类的方法,其特征提取利用脸部运动编码系(FACS)进行;训练BP网络作为依据运动特征进行表情分类的判别方法.实验表明分别时上下半边脸的运动单元(AU)进行训练和测试,取得了较好的识别效果. 相似文献
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在MATLAB环境下,取ORL人脸数据库的部分人脸样本集,基于PCA方法提取人脸特征,形成特征脸空间,然后将每个人脸样本投影到该空间得到一投影系数向量,该投影系数向量在一个低维空间表述了一个人脸样本,这样就得到了训练样本集。同时将另一部分ORL人脸数据库的人脸作同样处理得到测试样本集。然后基于最近邻算法进行分类,得到识别率,接下来使用BP神经网络算法进行人脸识别,最后通过基于神经网络算法和最近邻算法进行综合决策,对待识别的人脸进行分类。 相似文献
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为了对具有不同表情和姿势等特征的人脸进行有效识别,同时解决以往人脸识别方法的维数灾和识别准确率低的问题,提出了一种基于Garbor滤波和双核LSSVM的人脸识别方法。首先,采用Gabor滤波器提取原始人脸图像在不同尺度和方向上的人脸特征向量,然后采用主成分分析法对特征向量降维以解决维数灾问题。为了解决传统最小二乘支持向量机方法中核函数选取不能同时具有较强外推能力和插值能力的缺点,设计了一种新的核函数综合加权了多项式核函数和径向基函数。最后,采用训练样本数据对LSSVM进行训练得到最终的人脸分类模型。采用Matlab仿真工具对文中方法进行仿真,并与其它方法进行对比,实验结果表明文中的方法能有效地实现对人脸表情进行分类,且具有分类效率高和识别精度高的优点。 相似文献
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针对部分遮挡的人脸表情识别,提出了一种基于部分遮挡判断的人脸表情识别方法：首先对包含表情信息的静态图像进行Gabor小波变换,提取表情特征矢量,然后用最大相关分类器对特征矢量分类。实验表明,该方法对局部遮挡的人脸表情识别有较强的鲁棒性。 相似文献
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《科技通报》2016,(10)
在远程可视化紫金山地区盗伐立木三维图像特征识别的研究中,传统的图像特征识别方法忽略了紫金山地区所处复杂环境的影响,从而导致对此地区的可视化研究局限于二维局部细节特征,无法实现远程可视化精准识别。针对此问题提出了一种基于特征转化的立木图像纹理特征识别方法,分析紫金山地区遭盗伐区域的背景环境,分析和现存的立木图像二维信息,并将采集得到的砍伐地区立木二维图像纹理特征矩阵实现迭代分解,在此基础上将不能够识别的立木边缘缺陷特征转化成可识别的三维图像纹理特征,最终实现远程可视化识别。实验结果表明,相比传统方法,本文提出的方法应用于在远程可视化系统识别方面具有更高的精准度。 相似文献
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为了进一步提高人脸图像的识别率,提出了一种相关分析融合的人脸图像识别算法。首先通过采用压缩测量数据得到人脸图像,然后通过划分子模式的方法去除图像中的小样本,提取局部特征,采用成分分析提取人脸图像的整体特征,通过算法对人脸图像特征进行融合,从而消除人脸部冗余信息,最后通过3个人脸数据集对算法进行测试。仿真实验表明,本文的算法相对于参比算法,提高了人脸图像识别精度,具有很好的鲁棒性。 相似文献
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提出了一种人脸关键点检测方法,该方法用了少量的正面图像,不用归一化人脸图像,而传统的人脸关键点检测方法需要对图像进行严格预处理。随机森林是一种分类器融合算法,可以很好地解决多类分类问题,虽然LBP特征简单,但其可以包含大量的纹理信息。利用改进的LBP特征与随机森林相结合,构成一种对人脸关键点检测的方法。通过高斯平滑图像的LBP特征的提取,对每个点生成特征,计算出有用的特征作为正例,并且与反例集合变为训练集。通过随机森林分类器进行分类,误差率较低,仅在10％左右。 相似文献
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由于姿态、光照、表情、遮挡等变化引起的面部特征变化仅出现在整个图像的局部区域中,使用整体图像进行特征提取和识别的传统人脸识别方法效果不佳。为解决上述问题,提出了一种融合子图分割和多类支持向量机的人脸识别方法。首先,将人脸图像分割成多个不重叠的子图像;然后采用广义二维Fisher线性判别分析对每个子图像和整体图像进行局部和全局特征提取,并使用SVM做为图像分类器;最后,通过融合各个SVM分类器的决策给出人脸识别结果。在ORL人脸数据库上对所提出的SD-MSVM方法进行了灵敏度、特异度和K折交叉验证测试,实验结果表明,新的SD-MSVM方法各项指标均优于传统的全局特征提取方法。 相似文献
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《科技通报》2016,(7)
针对HIFU超声图像中目标的自动识别和分割进行了研究。提出了一种结合了动态阈值分割和K-最近邻(KNN)纹理分类方法的全自动图像分割方法。首先对图像进行预处理,减小噪声干扰。然后进行动态阈值分割,得到包括目标轮廓在内的很多轮廓。同时利用KNN纹理分类方法对预处理后的图像进行分类,其中用到的纹理特征通过灰度共生矩阵计算得到。接着将动态阈值分割结果与KNN分类结果做一个与运算,与运算以后的结果通过形态学操作和区域滤波就得到准确的目标区域轮廓。从对HIFU超声图像的分割结果和对该方法的评价结果来看,该全自动图像分割方法是可行并且有效的,有可能进一步将其投入实际应用中去。 相似文献
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为解决人脸定位过程中人脸图像处理困难、定位结果不准确以及人脸易受环境影响的问题,本文提出了利用图像信息熵对人脸进行定位的方法。首先引入了图像信息熵对图像进行色彩空间转化,采用MATLAB进行人脸阈值分割;然后根据人脸肤色与人身体肤色不同对人脸进行处理;最后利用人脸的眼、嘴等像素点信息熵值的比较对人脸进行定位。实验结果表明:可以利用图像信息熵进行人脸定位,方法简单,适应性强,定位结果不受客观因素的影响,识别结果准确。 相似文献