一种基于贝叶斯特征的视频图像人脸检测

提出了一种基于仿射运动模型和贝叶斯理论的视频图像人脸检测方法.建立仿射运动模型进行运动估计,提取运动对象区域;对训练图像提取人脸与非人脸的统计特征,利用贝叶斯准则建立概率模型;根据贝叶斯分类器和支持向量机分类器将图像特征分为人脸类与非人脸类,从而检测出视频运动图像中的人脸区域.     

基于差分能量图和CGBP的微表情识别

微表情是一种不能自主控制和伪装的面部表情,其与诚信度的关系密切,具有持续时间短且难以识别的特征.为提高计算机自动识别微表情的准确性,提出一种基于差分能量图和中心化Gabor二值模式（centralized Gabor binary patterns,CGBP）的微表情识别方法.该方法首先利用差分法计算微表情序列的能量得到差分能量图,获得人脸面部肌肉相位的变化;其次将Gabor与中心二值模式CBP相结合,得到CGBP算子对能量图进行微表情的特征提取;最后利用ELM分类器进行微表情分类识别.在CASME微表情库上的实验结果表明,该方法比LBP-TOP、DTSA3、Gabor、VLBP、CBP-TOP算法更能有效地获得微表情序列的时空纹理特征,平均识别率为86.54%.      

基于K-L变换的人脸识别系统

围绕人脸识别问题对人脸特征提取及识别技术进行了研究.主要有:运用灰度投影提取出在简单背景中的人脸图像,进行归一化操作;以类间散布矩阵作为产生矩阵,通过K-L变换降维并提取出代数特征,为了减少计算量,运用了奇异值分解,最后用最小距离分类器分类对图像进行分类.实验结果表明本方法的有效性.并且对人脸姿态,表情,光照等都具有一定的免疫性.     

Adaboost人眼定位方法改进与实现

提出了基于改进的Adaboost方法来实现人脸图片中人眼的精确定位.首先在待检测的图片中利用人脸分类器定位出人脸,然后在所得人脸图像上进一步利用人眼分类器精确定位人眼.改进后的Adaboost算法与传统方法相比,具有构建分双层分类器所需要的特征数目降低、算法精确性提高和实时性的特点.     

基于小波变换和线性判别分析的人脸识别方法

提出了将人脸图像的小波分解和线性判别分析结合以达到人脸识别的方法.首先对人脸图像作小波分解,并将分解后的低频系数进行线性判别分析进一步降低人脸特征向量的维数,最后利用最近邻分类器进行分类识别.实验表明,该方法的正确识别率高于传统的特征脸识别方法.     

一种结合2DLPP与2DPCA的人脸识别方法

为解决二维局部保持投影(2DLPP)需要较多数据表示人脸特征的缺陷,提出了一种新的二维局部保持投影主成分分析方法(2DLPP-PCA).通过对人脸图像在行、列方向同时进行2DLPP和2DPCA投影,2DLPP-PCA 不仅能减少保存人脸特征所需要的数据量,而且能有效地提取人脸的局部特征和全局特征.在ORL、Yale和CAS-PEAL-R1人脸数据库上的实验结果表明,2DLPP-PCA是一种高性能的特征提取方法,当训练样本数为6时,2DLPP-PCA在ORL数据库上的最佳平均识别率达到99％以上.     

基于Gabor滤波的多分类器集成人脸表情识别

脸部表情的识别分类是一个非常复杂的问题,采用传统的方法很难取得满意的结果.为此,通过Gabor滤波器对人脸部图像进行滤波,提取滤波后图像的统计信息作为表情识别的特征信息,采用多分类器集成的方法对得到的神经网络输出向量进行线性加权集成得到最终的识别结果.实验结果表明了该方法的正确性.     

基于HOG-Gabor特征融合与Softmax分类器的交通标志识别方法

为了提高交通标志识别的正确率和实时性,提出了一种基于HOG-Gabor特征融合与Softmax分类器的交通标志识别方法。采用Gamma矫正方法提取HOG特征,采用对比度受限的自适应直方图均衡化方法提取Gabor特征,基于线性特征融合原理,将提取的HOG和Gabor特征向量直接串联,得到刻画交通标志的融合特征向量,采用Softmax分类器对融合特征向量进行分类,采用德国交通标志识别基准(GTSRB)数据库测试了所提方法的有效性,比较了基于单特征与融合特征的交通标志识别效果。试验结果表明:在图像增强过程中,针对HOG特征,采用Gamma矫正方法的分类正确率最大,为97.11%,针对Gabor特征,采用限制对比度的直方图均衡化方法的分类正确率最大,为97.54%;采用Softmax分类器的最小分类正确率为97.11%,耗时小于2s;针对HOG-Gabor融合特征,采Softmax分类器的识别率高达97.68%,因此,基于HOG-Gabor特征融合与Softmax分类器的交通标志识别方法的识别率高,实时性强。     

���ڴʰ�ģ�͵����������֤�㷨

随着火车票实名制的不断推广,人工核实身份的验票方式已不能满足实际需求,鉴于此本文提出一种基于词包模型的人脸身份认证算法,通过人脸比对自动完成身份核实.首先提取每幅图像的尺度不变特征变换(SIFT)描述子;其次利用词包模型(BOVW)构建人脸的典型特征;随后训练SVM分类器,将同一人不同年龄段的图像作为同一类,针对同一人的类内相似性和不同人的类间差异性进行建模;最后通过SVM分类器分别对旅客图像和其身份证图像进行分类,根据所属类别的一致性判断是否属于同一人.实验结果表明,本算法能有效地进行身份认证,并且针对图像质量较低、光照情况不可控的情况仍可达到比较高的准确率.     

一种新的图像中人眼定位方法

采用一种人脸-人眼两层结构的定位方法.首先利用YCbCr空间的肤色模型粗定位可能的人脸区域,然后利用支持向量机的训练结果组成分类器,对人眼进行初检,最后根据人脸特征完成信息融合,最终标定人眼.实验结果表明:该方法在简单及复杂背景下都能够得到较高的定位速度和精确度,具有较好的鲁棒性.