国家教育部博士点基金(20100191120012)
- 作品数：7 被引量：39H指数：4
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- 一种仿生的人脸不变特征提取方法被引量：7
- 2011年
- 为了提高基于子空间算法的人脸识别的识别率,提出一种仿生的人脸不变特征提取方法。通过模拟初级视皮层（V1）的信息处理机制,构建一个二层结构的分层网络提取人脸图像的不变特征。网络的第1层模拟V1简单细胞的功能,通过稀疏编码方法学习获得一组类似V1简单细胞的滤波器,利用该组滤波器提取图像的光照不变特征;第2层模拟V1复杂细胞的功能,通过局部极大值运算对第1层的输出在空间和尺度邻域内进行合并,得到对光照、表情、轻微姿态变化和面部局部细节变化具有鲁棒性的人脸不变特征。以此不变特征代替原始人脸图像作为子空间算法的输入,从而提高识别率。在FERET和ORL人脸库上的实验表明,相对于直接使用子空间算法,方法将识别率提高了4.95%~20.35%。
- 杜兴龚卫国张睿
- 关键词：人脸识别分层网络
- 用于分类的样本保局鉴别分析方法被引量：3
- 2011年
- 针对高维数据分类中鉴别特征降维方法的小样本问题和有效维度丢失问题,结合最新提出的片对齐框架和保局投影提出了样本保局鉴别分析方法。该方法通过分别构造每个样本的类内近邻图和类外近邻图,并将所有样本的类内近邻图和类外近邻图结合起来,形成了所有样本的类内近邻和类外近邻关系。然后,在使所有样本的类内近邻尽可能地聚集在一起的同时使类外近邻尽可能地分开,得到从高维输入空间到低维特征空间的最优映射关系。该方法有效避免了高维数据分类的小样本问题且扩展了鉴别分析的低维特征空间的有效维度。在ORL、FERET和PIE等人脸库上的高维数据分类实验证实,样本保局鉴别分析方法显著优于经典的鉴别特征降维方法。与基于片对齐框架提出的鉴别局部对齐方法相比,样本保局鉴别分析方法在FERET库上的分类识别精度提高了4.5%以上。
- 杨利平辜小花叶洪伟
- 关键词：保局投影降维
- 模拟生物视觉机制的彩色人脸识别方法被引量：6
- 2012年
- 为了充分利用彩色图像提供的信息提高人脸识别的性能,提出了一种模拟生物视觉机制的彩色人脸识别方法。该方法首先构造一种模拟人类的色彩感知机制的对立色模型,将彩色人脸图像描述为对立色形式。然后,模拟初级视皮层的信息处理机制,从图像对立色描述的亮度分量和色度分量分别提取人脸的纹理特征和色彩特征。最后,分别对纹理特征和色彩特征进行分类识别,并将二者的识别相似度融合得到最终的人脸识别结果。该方法利用对立色模型提高了色彩特征对光照变化的鲁棒性,并且综合利用彩色图像的色彩和纹理信息提高了人脸识别的精度,特别是对模糊图像的识别精度。在彩色FERET人脸库和AR人脸库上的实验表明,相对于直接对灰度图像进行识别的方法,该方法对清晰图像的识别率提高了4.5%～16.3%,而对模糊图像的识别率提升更加显著。
- 杜兴龚卫国仲建华
- 关键词：彩色人脸识别纹理特征
- 基于视觉感知和边缘保持的光照不变人脸识别被引量：11
- 2013年
- 提出一种具有视觉感知特性和边缘保持特性的光照不变人脸识别方法.方法在各向异性扩散算法基础上引入视觉感知机制,提出具有视觉感知特性的图像梯度替代传统的图像空间梯度,使算法更符合人类视觉系统特性;同时,考虑到传统各向异性扩散算法采用的传递系数受参数影响较大,易产生明显的边缘锐化现象,提出一种新的传递系数,该系数不受参数影响,能够始终保持良好的边缘保持特性.新方法所获的光照不变人脸图像保持了良好的边缘,并极大程度上消除了光晕和白斑现象.在EYaleB和CMU PIE人脸图像库上的实验验证了该方法的有效性.
- 辜小花
- 关键词：人脸识别视觉感知各向异性扩散
- 有监督图优化保局投影被引量：8
- 2011年
- 研究了保局投影中近邻图的构造及更新问题,提出了一种有监督图优化保局投影(SGoLPP)特征提取方法,并应用于人脸识别。不同于传统的保局投影(LPP)算法预先设定权值矩阵并通过一次优化求解投影矩阵,SGoLPP将权值矩阵作为学习项引入到目标函数,通过交替迭代更新逐步获得最优权值矩阵和最优投影矩阵。同时,通过引入类别信息,始终对同类样本点对的权值进行更新,有效地抑制了异类样本的干扰。在UCI模拟数据集上,SGoLPP在较少的迭代次数下获得了更好的聚类和分类效果。在Yale,UMIST和CMU PIE人脸库上,SGoLPP的平均识别率比LPP、有监督保局投影(SLPP)和图优化保局投影(GoLPP)分别高出26.6%、4.8%和8.8%。实验显示本文提出的SGoLPP算法在样本可分性与鲁棒性方面具有优势,可有效地提取人脸特征。
- 辜小花龚卫国杨利平
- 关键词：有监督学习保局投影特征提取人脸识别
- 鉴别相对梯度直方图特征提取与分类方法被引量：2
- 2014年
- 在相对梯度直方图特征的基础上,结合Fisher线性鉴别分析和角度距离相似性度量方法,提出了一种鉴别相对梯度直方图特征提取与分类方法。充分利用相对梯度直方图和鉴别分析的优势,使所得特征保留更多的对分类有利的信息;引入角度距离相似性度量,很好地克服了传统余弦相似性度量的缺陷,使人脸分类更准确。通过FERET、YaleB和PIE 3个人脸图像子集上的实验证实,鉴别相对梯度直方图特征提取与分类方法能显著提升图像梯度描述特征的分类精度,并对人脸的光照变化具有良好的健壮性。
- 杨利平李丙海
- 关键词：人脸识别
- 正则化保局鉴别分析方法被引量：3
- 2012年
- 提出一种正则化保局鉴别分析方法(RLPDA)并将其应用于人脸识别.受样本有限制约和大量噪声干扰,保局类内散布矩阵的零特征值及小特征值估计不准确,进而影响鉴别保局投影算法的性能.结合倒数谱模型对保局类内散布矩阵的特征值进行正则化,并利用正则化后的特征值对相应的特征空间加权,使人脸空间被保留,噪声空间被削弱,而零空间则被加强.通过分析鉴别信息在数据空间的分布可发现,RLPDA方法有效利用整个特征空间的鉴别信息,有利于提高算法的识别精度,同时从原理上回避小样本问题.在FERET和UMIST人脸数据库上的识别结果表明,RLPDA是一种有效的人脸特征提取方法.
- 辜小花龚卫国杨利平
- 关键词：正则化特征提取人脸识别
