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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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小波变换能够充分突出某些特征的主要特点,通过小波变换可以将一张高维数的图片变换成低维数的图片,且人脸识别所需要的主要特征保持不变,通过主成份分析可以进一步降维。改进了基于小波变换和主成份分析提取特征〖JP〗向量的人脸识别方法,开发了基于小波变换及支持向量机的人脸识别系统,实现了对普通图片和视频的人脸识别。 相似文献
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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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在掌纹采集过程中,由于受光照噪声的影响,以及手掌的弓形常常给掌纹采集带来噪声.基于此,提出小波变换子带杂交的一种新颖掌纹识别算法.该算法综合考虑小波同层各子带及相邻层子带分解系数的噪声特点,采用基于掌纹图像空间能量加权,再由二维主元分析(Two-dimensional Principle component Analysis,2DPCA)算法降维、去相关,最终由最小距离分类器完成掌纹识别.基于香港理工大学公布的PolyU掌纹数据库的实验,此算法正确识别率达到100%.同2DPCA算法相比,提出的算法不仅正确识别率较高,识别效率也较高. 相似文献
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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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《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
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黄晓青 《宁夏师范学院学报》2014,(6):79-82
提出了一种基于非抽样小波变换的模糊逻辑图像融合方法.该方法利用非抽样小波对红外与可见光图像进行多尺度分解变换,可分别得到原图像的高频子带系数和低频子带系数;低频子带系数的融合准则采用自适应模糊逻辑算法,高频子带系数的融合准则采用绝对值最大法,最后对融合后的各子带系数进行非抽样小波逆变换得到融合图像.仿真实验表明,该方法对红外与可见光图像融合效果好且运算处理速度更快. 相似文献
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人脸识别是一个难度和实用性并举的研究方向。在实际情况中摄取的图像往往伴随着噪声的存在,噪声对识别率有着至关重要的影响,本研究针对实际中无法提取完全无噪声图像的问题,运用小波包降噪方法对图像进行全局阚值和独立闻值去噪．取得了较为理想的效果。 相似文献
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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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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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人脸识别是计算机视觉和模式识别领域的一个活跃课题,有着十分广泛的应用前景。给出了一种基于PCA和LDA方法的人脸识别系统的实现。首先该算法采用奇异值分解技术提取主成分,然后用F isher线性判别分析技术来提取最终特征,最后将测试图像的投影与每一训练图像的投影相比较,与测试图像最接近的训练图像被系统识别出,图像的比较采用了欧几里德距离,仿真结果表明了该方法的有效性。 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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The eigenface method that uses principal component analysis （PCA） has been the standard and popular method used in face recognition. This paper presents a PCA - memetic algorithm （PCA-MA） approach for feature selection. PCA has been extended by MAs where the former was used for feature extraction/dimensionality reduction and the latter exploited for feature selection. Simulations were performed over ORL and YaleB face databases using Euclidean norm as the classifier. It was found that as far as the recognition rate is concerned, PCA-MA completely outperforms the eigenface method. We compared the performance of PCA extended with genetic algorithm （PCA-GA） with our proposed PCA-MA method. The results also clearly established the supremacy of the PCA-MA method over the PCA-GA method. We further extended linear discriminant analysis （LDA） and kernel principal component analysis （KPCA） approaches with the MA and observed significant improvement in recognition rate with fewer features. This paper also compares the performance of PCA-MA, LDA-MA and KPCA-MA approaches. 相似文献
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基于2DPCA和改进的LDA算法的人脸识别技术 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高人脸识别的准确率,缩短图像特征提取的时间,提出了一种将二维主成分分析（简称2DPCA）与改进的线性鉴别分析（简称LDA）相结合的人脸识别方法。该法首先以图像矩阵为分析对象,直接利用原始图像矩阵构造图像的协方差矩阵。以进行特征提取和2DPCA分析;再采用改进的线性鉴别分析。得到最佳的分类特征,从理论上有效解决了传统的线性鉴别分析在人脸识别中存在的“边缘类”问题：最后．在ORL人脸库上检验了该识别方法的性能。实验结果表明,该方法抽取的鉴别特征有较强的鉴别能力。 相似文献
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针对基于复杂网络图像识别方法建模复杂度过高问题,提出一种基于双网络模型的灰度图像识别新方法。首先将像素点作为复杂网络节点,基于灰度乘积构建图像的结构平衡网络模型以及基于欧氏距离构建复杂网络模型,然后分别计算两种网络模型的拓扑特征参量,形成最终的图像特征识别参量。相比现有基于复杂网络的图像识别方法,该方法在理论上能够降低图像建模复杂度,提高图像识别速度。使用 YALE 人脸数据库进行仿真对比实验,结果表明,该方法的图像识别速度为传统复杂网络方法的 35%,正确率提高了 4%。 相似文献
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刘新业 《沈阳教育学院学报》2008,10(2):83-85
根据人脸图像的特点以及后续处理的要求,主要使用了各种滤波方法对人脸图像进行预处理,进行预处理后的人脸图像利用形态学和BP神经元网络实现识别。实验结果表明取得较好的识别效果。 相似文献
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This paper introduces a new enhancement method for multi-spectral satellite remote sensing imagery, based on principal component
analysis (PCA) and intensity-hue-saturation (IHS) transformations. The PCA and the IHS transformations are used to separate
the spatial information of the multi-spectral image into the first principal component and the intensity component, respectively.
The enhanced image is obtained by replacing the intensity component of the IHS transformation with the first principal component
of the PCA transformation, and undertaking the inverse IHS transformation. The objective of the proposed method is to make
greater use of the spatial and spectral information contained in the original multi-spectral image. On the basis of the visual
and statistical analysis results of the experimental study, we can conclude that the proposed method is an ideal new way for
multi-spectral image quality enhancement with little color distortion. It has potential advantages in image mapping optimization,
object recognition, and weak information sharpening. 相似文献