基于DCT的人脸特征提取

设计一个准确性和鲁棒性均很好的人脸识别系统．该系统利用DCT来提取人脸特征，并且采用归一化技术来提高人脸对几何特征与光照的鲁棒性．并在人脸图像库中对系统进行了测试．实验表明，该系统的识别率和速度要比采用其他识别方法的系统好很多．①     

基于人脸轮廓的人脸归一化方法

人脸识别作为生物识别技术的一种,具有无接触、安全和方便的特点.人脸识别技术广泛应用于人机交互、交易认证及安防等领域,一直是生物识别技术研究的热点.人脸检测、特征定位、人脸归一化和特征提取是人脸识别研究的重点,决定着人脸识别系统的最终性能.设计了基于人脸轮廓的人脸归一化方法,根据归一化中出现的问题,进一步提出了人眼位置与人脸轮廓结合的人脸归一化方法.实验结果表明在Yale人脸图像库上人眼位置与人脸轮廓结合的人脸归一化方法具有更高的正确率.     

基于结构先验的人脸图像超分辨率技术概述

人脸图像超分辨率技术,又名人脸幻觉,可根据给定的低分辨率人脸图像中恢复出对应的高分辨率人脸图像.该技术无论是在学术界还是在工业界都具有非常广泛的应用前景.人脸,作为一种具有高度结构先验的对象,其结构先验可以为网络提供结构信息,从而辅助人脸图像超分辨率任务的执行,改善人脸图像超分辨率性能.因而许多基于结构先验的人脸图像超分辨率方法被提出.为了了解和掌握基于结构先验的人脸图像超分辨率技术的发展状况,本文对其进行了系统的总结与归类,主要从先先验、并行先验、中间先验和后先验,四个方面对基于结构先验的人脸图像超分辨率技术进行概述.最后分析基于结构先验的人脸图像超分辨率技术存在的问题与挑战.     

基于图片特征与人脸姿态的人脸识别方法研究

针对人脸识别中在非限定条件下（如背景、光照等因素发生变化时）人脸多角度多姿态识别精度低的问题与现有基于识别模型的方法无法快速更新人脸类别,提出了基于图片特征与人脸姿态的识别方法,通过对人脸姿态的识别,最大程度的匹配人脸数据库中的人脸信息,使用VGG16卷积神经网络训练模型提取图片特征,生成特征向量,再使用支持向量机分别训练提取出的特征,与人脸数据库中信息进行比对,从而精确识别人脸。通过在Pubfig与FERET人脸库上实验结果表明,所采用的算法精度较高。     

一种人脸对象的区域分割方法

人脸特征的提取通常是先把人脸中包含特征信息的区域分割出来,然后分别对每个区域进行特征定位和提取。这样可以克服将整个人脸作为一个研究对象来处理所存在的复杂性,减少背景和其它物体的干扰,提高特征提取的准确性。还可以减少图像数据处理量,节省处理时间。在分析用在人脸对象区域分割的常用方法基础上,采用基于眼间带状人脸区域垂直梯度图的人脸对象区域分割方法对五官进行分割。实验结果表明:这种方法具有很高鲁棒性,并且算法实现简单。     

人脸定位系统的研究

以投影思想为主要研究方法,以人脸定位的各关键步骤为主要应用目标,系统研究了人脸定位的技术和方法,并描述了人脸定位的主要过程。     

基于LVQ神经网络的人脸朝向识别方法

为了满足图像和视屏中人脸的位置,朝向和旋转都不是固定的特点,利用LVQ神经网络模型对图像中人脸朝向识别进行研究.实验采用Matlab工具箱进行LVQ神经网络设计,实现对人脸朝向的判断.实验结果显示,LVQ神经网络可以根据输入图像的二值信息,以较高准确率判断该图像的人脸朝向.     

基于特征提取的实时交互式三维人脸表情动画研究

动漫产业的发展带来了三维动画制作技术的发展，而人脸表情动画制作是决定动画质量的关键因素。文章在分析当前三维人脸表情动画设计存在问题和发展趋势的基础上，提出基于特征提取的实时交互式三维人脸表情动画设计方法，对三维动画中的人脸表情动画进行了有益的探索。     

具有最佳类间可分离性的弹性图匹配人脸验证新方法

针对传统弹性图匹配中成本函数未能有效体现人脸形状差异，又无法自动确定各成本分量权值的问题，提出了利用支持向量机增强弹性图匹配的人脸验证新方法．该方法首先在成本函数中引入面部几何特征相似度成本，使其充分体现人脸形状差异，然后将成本函数各分量组成一个相似度向量，利用支持向量机进行学习，并利用所得分类器的判别式生成新成本函数．新成本函数反映了各成本分量的重要性，具有最佳类间可分离性．实验表明，本方法动态匹配误差降低了约1．5个像素，人脸验证准确率比传统方法提高了6．6％．     

一种新的基于DCT变换的人脸表征

DCT变换是一种与KL变换非常相似的次最优变换算法.由于它独立于信号量,并且在维数下降、特征提取方面都非常接近经典的KL变换算法,因此DCT变换已经适用于模式识别领域.文章针对人脸图像,基于DCT变换,提出了一种融合整体DCT变换和分块加权DCT变换提取人脸图像的整体特征系数和局部特征系数,用于人脸表征的新方法.实验结果表明,本方法无论是在识别率还是在时间性能方面都优于传统的KL变换.     

基于PCA与ICA的人脸识别算法研究

ICA是一种基于数据高阶统计信息的有效的数据独立特征提取技术,它能够更好地表示人脸的局部特征,ICA是PCA从二阶统计分析向高阶统计分析的拓展.本文提出了一种加权融合这两种技术的人脸特征提取算法,并结合不同的相似性度量进行了人脸识别实验.结果表明,该方法比用一种单独的特征提取方式识别率要高.     

运用竞争反样本的人脸认证算法

为了在认证中增强类间可鉴别性,通过引入竞争反样本,提出一种新的人脸认证算法.算法中,测试人脸不仅与所声明客户人脸进行匹配比对,同时也与各竞争反样本逐一计算匹配分值.所有分值综合起来,形成最终认证决策.设计最近邻反样本决策、全体反样本决策、最近邻域反样本决策等3种方案,并结合开集模式的人脸认证领域分别在多个人脸库、不同特征和不同分类器上进行实验和比较.在该文的测试中,新算法的3种方案与原有基于相似度的认证算法相比,错误率依次平均降低25.13%、30.24%、30.97%.     

基于小波分析的人脸识别算法

提出一种利用小波分析提取人脸特征的方法。对人脸图像做小波分解,用网格划分其子图像,在各子块上提取统计特征,用其训练多分类支持向量机模型,最后用训练好的支持向量机进行人脸识别。选择ORL人脸库对该算法进行实验,与PCA算法的比较结果证明了该算法在识别性能方面的优越性。     

标准正面人脸图象的特征提取

人脸的识别技术（ＦＲＴ）是当前模式识别领域的一个热点课题,人脸特征的自动提取是人脸自动识别过程中至关重要的一步,文中采用基于人脸几何特征的方法,设计一个初步的自动人脸特征提取系统,首先通过改进后的边缘检测和阈值技术在头肩型图象中找到头部轮廓,再利用“三停五眼”的标准进一步确定五官大概的位置,最后提取出７个有效的特征点,本系统建了一个包含５０个人脸图象的数据库,实验结果表明这种方法可以有效地获取头部轮廓一人脸特征点。     

基于统计特征融合的人脸识别

从理论上分析了PCA分析的主元特征向量仅仅表示了图像的整体信息,不能表示图像的微小变化,而非零最小特征向量仅仅反映了图像的细微变化,将主元特征向量和非零最小特征向量进行有机的结合,并用于人脸统计识别. 试验结果表明,本文介绍的方法比PCA的人脸识别方法优越, 在一定程度上克服了人脸姿态表情的影响.     

Sparse Representation for Face Recognition Based on Constraint Sampling and Face Alignment

Sparse Representation based Classification (SRC) has emerged as a new paradigm for solving recognition problems. This paper presents a constraint sampling feature extraction method that improves the SRC recognition rate. The method combines texture and shape features to significantly improve the recognition rate. Tests show that the combined constraint sampling and facial alignment achieves very high recognition accuracy on both the AR face database (99.52%) and the CAS-PEAL face database (99.54%).     

人脸识别技术的研究

人脸识别技术研究作为对人身份鉴别研究的重要方面,目前已经提出了许多的识别方法,取得了一定的研究成果。本文就人脸识别技术的一些研究方法进行综述,讨论人脸识别的关键技术及其应用和发展前景。     

基于伪模块2D PCA的人脸识别方法

在模块2D PCA方法的基础上提出了伪模块2D PCA的人脸识别方法.该方法不仅保留了模块2D PCA方法在特征抽取之前无需将图像矩阵转化为图像向量、能快速降低鉴别特征的维数、可以完全避免使用矩阵的奇异值分解等优点,而且在降维的同时尽可能保持了原样本的变化信息,使得降维后的同类数据样本尽可能保持相似.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,伪模块2D PCA在识别性能上优于模块2D PCA.