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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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文章对人脸的特征提取进行了深入的研究,提出了基于Gabor小波的局部导数模式的特征提取方法。基于Gabor的局部二值模式(LGBP)和基于Gabor的局部导数模式(LGDP),主要针对LBP以及多阶的LDP算法分别在灰度图像和Gabor小波图像进行识别实验,并对比其实验结果。得出的结果可以看出高阶的LDP算法的识别效果比LBP算法好。随着LDP阶数的增高,其获得的人脸的细节越详细,在三阶时效果越好,高于三阶的LDP算法其获得的信息会包含较多的噪声不利于识别。而基于Gabor的识别方法的识别率高出了在灰度图像的识别率。所以得出三阶的基于Gabor的局部倒数模式(LGDP)具有最高的识别效果。 相似文献
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提出一种针对部分遮挡的人脸图像进行分类识别的新算法。采用Gabor小波变换对人脸图像进行特征提取,从而得到图像的Gabor特征矩阵。并利用支持向量机的方法实现遮挡人脸的分类识别。经仿真实验证明该算法有效。 相似文献
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非负矩阵分解方法将人脸图像表示为基图像的线性组合,较好地提取了人脸的局部特征。应用非负矩阵分解和奇异值分解相结合的方法识别人脸,实验结果表明,这种方法并不能有效提高识别率。位面切割可有效降低人脸图像中的噪声信息,基于这一认识,笔者提取了将位面切割应用于人脸识别的方法,在ORL人脸库上的实验证明了这一方法的有效性。 相似文献
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Gabor小波滤波器的应用可以转化为在不同的问题中如何合理选取Gabor滤波器参数的问题,不同的应用场合参数选取的依据应有所不同。本文通过实验给出了Gabor滤波器在人脸特征检测方法中参数的选择依据并给出具体的参数。 相似文献
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针对传统人脸图像纹理特征识别方法中存在的计算量大,样本训练与测试时间较长,识别正确率较低等问题,提出一种新的基于PCA模型的人脸图像纹理特征高精度识别方法。在人脸图像预处理过程中,采用Gabor滤波器确定人脸图像训练样本中的双眼位置,结合卷积运算与人脸几何模型从图像中分割出目标人脸区域,并对分割得到的图像进行规范化处理;采用PCA模型对预处理后的图像进行降维与特征向量提取,并根据选取的主要纹理特征以及欧式距离近似度量结果,实现人脸图像纹理特征高精度识别。实验结果表明,所提方法的识别准确度高于实验对比方法,且样本训练时间与测试时间明显缩短,具有较好的鲁棒性。 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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针对人脸特征的提取问题,提出了在SVM的基础上结合局部二值模式(LBP)加权算法。首先描述了人脸图像的LBP和深度LBP特征,通过加权形成人脸特征向量,通过这些向量采用支持向量机进行分类,依托人脸数据库进行仿真。实验结果表明,本文算法提高了人脸平均识别率以及识别效率,具有一定的推广价值。 相似文献
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针对人脸特征的提取问题,提出了在SVM的基础上结合局部二值模式(LBP)加权算法。首先首先描述了人脸图像的LBP和深度LBP特征,通过加权形成人脸特征向量,通过这些向量采用支持向量机进行分类,依托人脸数据库进行仿真。实验结果表明,本文算法提高了人脸平均识别率以及识别效率,具有一定的推广价值。 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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本文分别介绍了一种基于指纹人脸识别的多生物特征身份认证方法,并针对传统的指纹人脸方法提出相应的改进算法。对指纹识别,本文提出采用局部归一化方法结合Gaussian滤波器来计算指纹方向,再对局部脊线补偿法(Loca lRidge Compensation)进行快速运算,能够更加快速准确地进行指纹识别。人脸识别通过定位人脸位置并且进一步提取人脸特征来进行匹配,使用LBP(Local binary patterns)算子对人脸样本进行局部特征提取,对LBP处理后的人脸图像使用主成分分析(PCA)进行降维,并采取了极限学习机(Extreme learning machine,ELM)分类器进行匹配,将指纹、人脸的识别结果在决策层进行融合,最后做出判断,从而得到准确稳定的身份认证系统。 相似文献
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提出了一种利用人脸图像的局部奇异值和灰色关联分析进行人脸识别的方法。该方法的关键是不在整幅人脸图像上进行,而是在人脸的不同区域进行奇异值分解以提取更丰富的信息和克服"小样本"效应。 相似文献
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表面的纹理特征常被用于目标的识别。这种特征被广泛的应用于各个领域,比如基于纹理特征的人脸识别系统、监视、身份识别等。局部二值模式纹理特征方法(LBP)是最成功的基于纹理特征的人脸识别方法。由于LBP的巨大成功,出现了许多LBP的变异方法,比如多层LBP、中心对称LBP、主LBP等。本文的主要目的在于研究各种LBP的变异方法在人脸识别中的有用性。同时本文还评估了各种实际问题,比如光照变化、旋转、人脸图像表示的变化等在不同LBP人脸识别方法中的影响。基于实际人脸图像数据库的验证表明局部纹理模式(LTP)和局部衍生模式(LDP)具有更好的识别性能。 相似文献
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文章提出了一种基于神经网络的人脸图像识别方法.这种方法利用主元分析法提取人脸图像的人脸特征(矢量),在径向基神经网络(RBFNN)上实现对人脸图像的分类识别. 相似文献
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研究基于图像的人脸准确识别问题.人在佩戴眼镜的情况下,脸部受到眼镜遮挡,造成无法提取眼部区域特征,人脸主要特征丢失,造成识别准确率下降.为了避免上述缺陷,提出了少量特征相关性计算的人脸识别方法.对提取的人脸图像少量的特征参数进行非线性变换处理,获取特征向量权值系数.利用小波变换方式计算人脸特征相关性系数,通过少量特征相关性进行人脸识别.实验证明,这种眼部特征图像人脸识别方法提高了佩戴眼镜情况下,人脸识别的准确率,取得了满意的效果. 相似文献