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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 339 毫秒
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   

2.
人脸图像的归一化对于人脸识别系统是一个承上启下的步骤.本文提出了一种基于眼定位的人脸图像归一化方法.首先在人脸区域采用形态方法定位眼睛中心点;然后以双眼中心点为基准的进行旋转校正,保证了人脸方向的一致性;其次根据人脸各部分比例关系切割出人脸矩形区域,对切割后人脸矩形区域进行图像缩放,保证人脸位置和大小的一致性,实现了几何归一化;最后采用光照归一化方法,消除不均匀光照及亮度不一致,达到光线归一化.该方法应用在识别系统中效果良好.  相似文献   

3.
针对小波变换在人脸识别中存在识别正确率较低的问题,提出了一种基于二维经验模式分解的人脸识别方法。首先利用二维经验模式分解对人脸图像进行分解,再提取各分解子图像的能量作为人脸特征向量,并采用支持向量机进行训练和识别。经剑桥大学ORL人脸库的图像识别实验表明,所提方法的识别率高于小波方法,正确率达到98.6%。  相似文献   

4.
针对传统Adaboost人脸检测算法中光照不均匀、图像检测正确率低的问题,提出一种基于Adaboost算法的人脸光照补偿检测方法。介绍Adaboost人脸检测算法的处理流程以及直方图均衡化原理,并将Adaboost算法和直方图均衡化相结合,实现人脸检测。检测结果表明,与传统的Adaboost人脸检测方法相比,新方法对于光照不均匀图像的人脸检测有很好的效果。  相似文献   

5.
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   

6.
刘政  董洪伟  杨振 《教育技术导刊》2009,19(10):156-159
针对传统方法及机器学习方法对大量三维人脸数据、训练样本数量与质量依赖性大的问题,采用基于光照立体的方法,利用人脸图像重建三维人脸。综合利用基于法线的模型变形法和非刚性变形法,提出一种基于法线的非刚性变形算法。利用SFS算法计算顶点法线,然后使用法线和局部刚性约束使参考模型变形,进而得到与参考模型具有一致网络结构的三维人脸模型,从而得到三维人脸图像。该方法与传统方法相比,节省了大量样本要求,并且立体效果更好。  相似文献   

7.
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   

8.
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   

9.
提出一种基于Adaboost算法对人脸图像进行情绪识别的方法。先将视频进行图像数据采集,再通过基于Haar特征值的自适应增强计算,即Adaboost计算检测人脸特征,将迁移机器学习技术运用到多任务的卷积式神经网络,然后利用卷积神经网络的情绪回归计算人脸表情的效价和唤醒度得分。不但可以解决对复杂背景图像的高误检率问题,而且还可以解决对多姿态单人脸图像的低检率问题。经仿真试验证明,该方法对单人脸、多人脸和复杂背景多人图像都有较好的测量效果,实用性较强。  相似文献   

10.
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   

11.
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   

12.
为了获取更加全面的整体与局部人脸特征,得到更高的人脸识别率,提出一种基于方向梯度直方图(HOG)特征与卷积神经网络的人脸识别新方法。该方法首先提取人脸图像的HOG特征,然后将HOG特征图像作为卷积网络的输入数据进行训练,改进网络结构,在全连接层之后采用Softmax loss和center loss两个损失函数进行监督,最后在训练得到的网络模型上对人脸图像进行识别操作。实验结果表明,该方法在ORL人脸集上的识别率达到97.5%,相比于其它人脸识别算法具有一定优越性。  相似文献   

13.
为了弥补传统MPCA(Modular Pfindpl Component Analysis)方法在人脸识别中忽略子图像之间差异的缺陷,本文提出了一种基于独立特征提取的MPCA方法(Modular PCA Basedon Independent Feature,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,然后将训练样本的子图像和测试样本的子图像进行最优投影,得到子特征矩阵.最后,求得样本间的距离,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   

14.
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   

15.
针对光照角度变化在人脸识别中的影响,提出一种改进的基于特征脸和欧氏距离的人脸识别。该方法本质上是主要成分分析方法,并用ORL人脸数据进行了实验验证。实验证明该方法是基本可行的,对实际应用有一定的参考价值。  相似文献   

16.
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   

17.
王罡 《考试周刊》2011,(84):160-161
本文提出了一种真实感三维人脸自动建模方法,只需一张光照均匀的人脸正面头像,通过自动提取面部的关键特征点重建人脸的几何模型,最后从图像上获取面部纹理信息得到真实感的三维人脸。实验表明该方法能较真实有效地重建三维人脸。  相似文献   

18.
介绍了一种基于肤色模型与改进Adaboost算法相结合的人脸检测方法。该方法首先利用肤色在YcbCr空间中的聚类特性,对图像进行预检测,得到候选人脸区域,进而采用改进的Adaboost方法对弱分类器进行级联,得到最终的人脸分类器。在特征选择上,使用基于像素的多层特征(Pixel Based Hierarchical Feature,PBHF),以解决传统Adaboost方法检测时间过长的问题。实验结果表明,该人脸检测方法比单纯采用Haar like 特征的人脸检测方法更加有效。  相似文献   

19.
对线性回归分类算法进行了改进。考虑了线性回归分类算法中没有考虑的类间信息,通过选择类模式的投影方向判别不同类的模式,不同类的模式互相远离,相同类的模式尽可能靠近来估计投影矩阵;再利用投影矩阵将训练图像及测试图像投影到各类的特征子空间;最后,计算出测试图像与训练图像间的距离,利用K-近邻分类器完成人脸的识别。在FERET人脸数据库上进行实验验证。实验结果表明,相比其他回归分类算法,本算法取得了更好的识别效果。  相似文献   

20.
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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