江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ11225)
- 作品数：4 被引量：14H指数：2
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- 相关机构：江西科技师范学院江西财经大学江西电力职业技术学院更多>>
- 发文基金：江西省教育厅科学技术研究项目国家自然科学基金更多>>
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- 基于简化血流图小波包域DCT系数决策融合的红外人脸识别
- 2011年
- 本文提出了一种基于简化血流图小波包域DCT系数融合的红外人脸识别方法。首先,基于人体的皮肤温度分布和温度调节机理,结合红外成像原理及生物传热学知识对人脸的血流模型进行简化,把红外人脸温谱图转换成简化血流图,然后将人脸简化血流图进行三级小波包分解,得到小波包分解树,选取其中识别率最高的若干个节点分别进行DCT变换,得到每个节点的特征矩阵,再通过欧氏距离和三阶近邻分类器得到各选中节点的识别结果,最后将这些结果进行决策融合,得到最终的识别结果。实验结果表明,对血流模型的简化可以在几乎不降低识别的同时,减小时间的复杂度,而在小波包域进行DCT系数融合的方法能提取更加有效的人脸特征,从而提高了红外人脸识别的性能。
- 谢志华孙俊杰
- 关键词：红外人脸识别小波包离散余弦变换
- LBP与鉴别模式结合的热红外人脸识别被引量：7
- 2012年
- 为了提取具有鉴别能力的红外人脸图像局部结构特征,提出一种基于LBP(local binary pattern)鉴别模式的红外人脸识别方法。传统的LBP均匀模式,提取自然图像中占主导地位的信息用于识别,但占主导地位的信息不一定是最适合识别的。为了提取有效的鉴别模式特征,基于监督学习的思想,在LBP模式下引入可分性标准,对不同LBP模式进行有效的模式选择,从而抽取适合识别的鉴别模式。最后,为了利用人脸的空间位置信息,结合分块和直方图技术得到最后的识别特征。实验结果表明,本文鉴别模式可以提取更适合识别的特征,识别性能优于传统的基于均匀模式的LBP方法。
- 谢志华伍世虔方志军
- 关键词：红外人脸识别
- 面向时延数据的分块PCA红外人脸识别被引量：5
- 2012年
- 时延数据下的高识别性能是红外人脸识别系统应用的基础,提出一种基于分块PCA的红外人脸识别方法,提高红外人脸识别系统对时延数据识别率.为了充分利用图像的局部特征,对图像进行大小分块,并对各分块图像进行主成分分析;然后,为了缓解外部环境温度对识别的影响,通过训练学习不同温度下的红外人脸数据,去除每个图像块受环境温度影响较大的特征值.最后,为了结合整体特征,并将余下的特征值组合成特征向量用于识别.实验结果表明,本文提出的方法可以提高红外人脸识别系统对时延数据的识别率.
- 谢志华伍世虔方志军卢宇
- 关键词：分块PCA标准差红外人脸识别归一化
- 基于统计回归模型的红外人脸温度归一化被引量：2
- 2011年
- 为了减小环境温度对红外人脸图像的影响,本文提出了一种基于统计回归模型的红外人脸温度归一化方法.为了得到环境温度与红外人脸温谱图在对应像素点灰度之间的关系,将环境温度改变值和对应人脸上的温度变化值作为研究对象,利用统计回归方法对这两个对象进行二次多项式拟合即可得到环境温度变化和对应的人脸上温度变化的函数关系.通过得到的函数关系,建立归一化模型对红外图像进行温度归一化处理,减小环境温度对红外人脸识别的影响.实验结果表明:相对于归一化前的图像,温度归一化后的红外人脸图像与参考图像之间的信噪比有了明显改善,本文提出的归一化方法提高了红外人脸识别识别率.
- 谢志华刘国栋伍世虔方志军卢宇
- 关键词：红外人脸识别信噪比
