基于判别公共向量的单训练样本人脸识别 被引量：2

1

作者 李瑞东 祝磊 +1 位作者 余党军 陈偕雄 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期181-184,共4页

提出一种新的基于判别公共向量(Discriminative Common Vector)的单样本人脸识别算法.该方法基于人脸类内方差相似的假定,通过引入单人多样本的辅助人脸集来估计类内方差,解决了单训练样本情况下样本类内方差无法估计的问题.在FERET人... 提出一种新的基于判别公共向量(Discriminative Common Vector)的单样本人脸识别算法.该方法基于人脸类内方差相似的假定,通过引入单人多样本的辅助人脸集来估计类内方差,解决了单训练样本情况下样本类内方差无法估计的问题.在FERET人脸库的测试结果表明,在面部细节、光照、表情变化的情况下,该方法都具有较好的识别效果. 展开更多

关键词 判别公共向量 单训练样本 人脸识别

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单训练样本条件下的人脸识别算法研究 被引量：2

2

作者 钟森海 汪烈军 张莉 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期25-27,共3页

由于主成分分析法和线性判别分析法等传统方法对单训练样本的识别能力弱,甚至直接失效。本文提出了二维小波变换与矩阵的最大间距准则或矩阵的线性判别分析相融合的人脸特征提取算法。即首先将原图像进行三层二维小波变换,然后对每层的... 由于主成分分析法和线性判别分析法等传统方法对单训练样本的识别能力弱,甚至直接失效。本文提出了二维小波变换与矩阵的最大间距准则或矩阵的线性判别分析相融合的人脸特征提取算法。即首先将原图像进行三层二维小波变换,然后对每层的近似分量分别进行最大间距准则或线性判别分析处理,最后用欧氏距离判别。在ORL人脸数据库上取得的实验结果表明,本文提出的算法能够提高单训练样本条件下的人脸识别率,同时也满足实时性要求。 展开更多

关键词 小波变换 最大间距准则 单训练样本 特征提取

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基于“SOM脸”的选择性单训练样本人脸识别 被引量：1

3

作者 谭晓阳 刘俊 张福炎 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期44-47,共4页

基于“SOM脸”计算模型提出一种新的人脸局部区域重要程度度量方法 ,并用于进行选择性单训练样本人脸识别。从机器人脸识别的角度 ,并未预先人为设定任何重要区域 ,而是通过学习来自动发现这些对机器而言相对重要的人脸区域 ,即包含类... 基于“SOM脸”计算模型提出一种新的人脸局部区域重要程度度量方法 ,并用于进行选择性单训练样本人脸识别。从机器人脸识别的角度 ,并未预先人为设定任何重要区域 ,而是通过学习来自动发现这些对机器而言相对重要的人脸区域 ,即包含类信息相对丰富的区域 ,并将其进行可视化。实验结果表明 ,在利用了人脸局部区域重要程度信息后 ,识别算法的性能和效率均得到提高 ;特别是仅选择人脸图像中若干部分重要的区域用于识别时 ,在提高识别效率的同时 ,识别性能未见明显下降。 展开更多

关键词 人脸识别 单训练样本人脸识别 自组织神经网络

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基于trace变换特征的单训练样本人脸识别算法 被引量：2

4

作者 张亮 王磊 +1 位作者 董吉文 赵磊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第11期139-144,共6页

提出了基于trace变换不变性特征的人脸识别算法,提高了单训练样本下姿势和表情变化后的识别率。应用一阶Scharr算子、二阶尺度适应的高斯型拉普拉斯算子(LOG)和Harris滤波器定位特征点,选择合适的泛函在特征点的邻域内进行trace变换得... 提出了基于trace变换不变性特征的人脸识别算法,提高了单训练样本下姿势和表情变化后的识别率。应用一阶Scharr算子、二阶尺度适应的高斯型拉普拉斯算子(LOG)和Harris滤波器定位特征点,选择合适的泛函在特征点的邻域内进行trace变换得到具旋转和尺度不变性的特征描述子。根据特征描述子的特征向量和坐标值实现由粗到精的匹配,整个过程不涉及参数选择问题,保证了算法的稳定性。实验结果证明该算法降低了姿势和表情变化时识别率低的影响,并减少了算法运行时间。 展开更多

关键词 人脸识别 单训练样本 trace变换 特征提取 特征匹配

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基于小波子带融合的单训练样本掌纹识别方法 被引量：1

5

作者 张延强 李哲谦 王博涵 《轻工学报》 CAS 2017年第5期88-94,共7页

针对目前大多数掌纹识别方法对于单训练样本系统识别性能欠佳的问题,提出一种基于小波子带融合的主成分分析方法,用于单训练样本掌纹识别.该方法将小波低频子带与水平和垂直高频子带相结合进行身份识别,使用低通滤波增强相应边缘信息的... 针对目前大多数掌纹识别方法对于单训练样本系统识别性能欠佳的问题,提出一种基于小波子带融合的主成分分析方法,用于单训练样本掌纹识别.该方法将小波低频子带与水平和垂直高频子带相结合进行身份识别,使用低通滤波增强相应边缘信息的鲁棒性,以提高高频子带的识别性能,然后采用求和算子对各匹配分数进行融合.实验结果表明,对于单训练样本掌纹识别,该方法平均识别率达89.93%,较传统方法有6%~9%的性能提升. 展开更多

关键词 小波分解 主成分分析 匹配分数融合 单训练样本掌纹识别

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K邻域分块自动加权的单样本人脸识别算法 被引量：3

6

作者 魏明俊 许道云 秦永彬 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2017年第9期1505-1512,共8页

在人脸识别问题中,当每类训练样本有且仅有一个时,由于类内缺乏足够的特征变化信息来预测人脸复杂的特征变化,从而导致常用分类算法的识别准确率急剧下降。目前最好的解决方法大致可分为两类:一是生成虚拟的训练样本以扩大训练集;二是... 在人脸识别问题中,当每类训练样本有且仅有一个时,由于类内缺乏足够的特征变化信息来预测人脸复杂的特征变化,从而导致常用分类算法的识别准确率急剧下降。目前最好的解决方法大致可分为两类:一是生成虚拟的训练样本以扩大训练集;二是学习稀疏变化字典以表示复杂特征变化。针对此问题,在引入稀疏变化字典来表示人脸复杂特征变化的基础上,提出一种基于K邻域分块自动加权的单样本识别算法。通过对测试样本进行分块,然后对每一个子分块求K邻域分块,以组成虚拟的同类别测试样本集;同时提出了一种自动加权策略,对这些分块在分类中的比重进行加权,最后通过一种改进的投票机制确定分类结果。通过与已有的单样本识别算法进行比较,并在公共人脸数据库AR、CMU Multi-PIE和ORL上进行实验,结果表明该方法有助于提高单样本识别问题的分类准确率。 展开更多

关键词 单训练样本 人脸识别 稀疏变化字典 K邻域分块 自动加权 投票机制

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基于模糊决策和MSD的单样本人脸识别算法 被引量：4

7

作者 王晓洁 李晓东 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第19期200-202,共3页

当每个人只有一个训练样本时,最大散度差鉴别分析在人脸识别中的识别性能会降低,为了解决这一问题,提出了基于模糊决策和最大散度差鉴别分析的单样本人脸识别算法。通过对每个训练样本进行适当的分块,从而获得较多的训练样本个数,在这... 当每个人只有一个训练样本时,最大散度差鉴别分析在人脸识别中的识别性能会降低,为了解决这一问题,提出了基于模糊决策和最大散度差鉴别分析的单样本人脸识别算法。通过对每个训练样本进行适当的分块,从而获得较多的训练样本个数,在这些新的训练样本集上应用类内中间值最大散度差鉴别分析算法得到最优投影矩阵,并基于这个最优投影矩阵可以计算训练样本和待测试样本的特征。对模糊决策方法进行分类。在著名的ORL和FERET人脸数据库上的大量实验结果表明,该算法可以提高识别率。 展开更多

关键词 人脸识别 最大散度差鉴别分析 模糊决策 单训练样本

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基于支持向量机和Candide-3的单样本人脸确认 被引量：1

8

作者 马俊容 胡峰松 林斌 《计算机应用与软件》 CSCD 2010年第6期213-215,共3页

目前已有的正面人脸识别方法大多要求有充分数量的训练样本,不能适应单人单个训练样本的情况。提出了一种基于支持向量机SVM的单训练样本人脸确认方法,首先产生人脸Candide-3模型,通过对重建模型的旋转产生姿态不同的数字人脸,将产生的... 目前已有的正面人脸识别方法大多要求有充分数量的训练样本,不能适应单人单个训练样本的情况。提出了一种基于支持向量机SVM的单训练样本人脸确认方法,首先产生人脸Candide-3模型,通过对重建模型的旋转产生姿态不同的数字人脸,将产生的数字人脸和原始样本一起作为训练数据,用SVM进行分类确认,取得了接近于多样本情况下的识别率。在ORL人脸库的实验结果表明,本方法能更好地适应单样本情况下的人脸确认,比同类人脸确认方法具有更高的识别率。 展开更多

关键词 人脸确认 单训练样本 支持向量机 Candide-3

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基于虚拟样本扩张法的单样本人脸识别算法研究 被引量：6

9

作者 单桂军 《科学技术与工程》 北大核心 2013年第14期3908-3911,3916,共5页

随着人脸识别技术的不断发展,单样本人脸识别已成为当今的一个热点。针对单样本人脸识别问题,提出了一种基于虚拟样本扩展的人脸识别方法,为给定的单训练样本增加虚拟图像,以增强单训练样本的分类信息,并对原样本及其虚拟样本进行特征变... 随着人脸识别技术的不断发展,单样本人脸识别已成为当今的一个热点。针对单样本人脸识别问题,提出了一种基于虚拟样本扩展的人脸识别方法,为给定的单训练样本增加虚拟图像,以增强单训练样本的分类信息,并对原样本及其虚拟样本进行特征变换,划分得到更多的子图像,利用二维主成分分析(2DPCA)实现特征抽取,一定程度上减轻了人脸的表情、姿态、光照等因素对识别效果的影响,提高了识别率。提出的方法分别在ORL及FERET两大人脸数据库上得到了验证。 展开更多

关键词 人脸识别 单训练样本 虚拟样本 二维主成分分析

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FLDA在单样本人脸识别中的应用研究 被引量：1

10

作者 马龙 万康康 韩小纯 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第4期175-177,共3页

随着人脸识别技术的不断发展,单样本人脸识别已成为当今的一个热点。针对单样本人脸识别问题,提出一种基于通用框架学习的人脸识别方法。以大量的通用样本与各个单样本按一定比例叠加的方式,增加每个类的训练样本总数,有效地运用FLDA方... 随着人脸识别技术的不断发展,单样本人脸识别已成为当今的一个热点。针对单样本人脸识别问题,提出一种基于通用框架学习的人脸识别方法。以大量的通用样本与各个单样本按一定比例叠加的方式,增加每个类的训练样本总数,有效地运用FLDA方法进行特征抽取,将所有样本投影到特征子空间,再利用最近邻方法完成人脸识别,一定程度上减轻了人脸的表情、姿态、光照等因素对识别效果的影响,提高了识别率。该方法的有效性分别在ORL及Yale两大人脸库上得到了验证。 展开更多

关键词 人脸识别 单训练样本 通用框架学习 FISHER线性判别分析

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基于PCA和LCN单样本光照不变人脸识别研究

11

作者 刘佳 宋涛 宋玉 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第8期180-183,共4页

传统的基于PCA(Principal Component Analysis)和局部对比度正则化的单样本光照不变人脸识别,使用直方图均衡化和局部对比度正则化削弱不均匀光照的影响,使用马氏距离度量数据间的距离,使用均值滤波器计算图像各像素邻域的期望。在PIE(P... 传统的基于PCA(Principal Component Analysis)和局部对比度正则化的单样本光照不变人脸识别,使用直方图均衡化和局部对比度正则化削弱不均匀光照的影响,使用马氏距离度量数据间的距离,使用均值滤波器计算图像各像素邻域的期望。在PIE(Pose Illumination Expression)和Extended Yale B人脸数据库上,随机抽取单训练样本评估多种光照预处理方法、距离度量和两种计算像素邻域期望的方法。实验结果表明,使用局部和全局对比度正则化进行光照预处理,距离度量使用简化的马氏距离,使用二维高斯滤波器计算像素邻域的期望可以达到最好的识别效果。 展开更多

关键词 基于PCA的人脸识别 局部对比度正则化 光照不变 单训练样本 距离度量

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通用学习框架在单样本人脸识别中的应用研究

12

作者 马龙 刘伟 文举荣 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第8期179-181,231,共4页

针对单样本人脸识别问题,提出一种基于通用学习框架的人脸识别方法。以大量的通用样本与各个单样本按一定比例叠加的方式,增加每个类的训练样本总数,有效地运用了2DPCA方法进行特征抽取,将所有样本投影到特征子空间,再根据最大隶属度原... 针对单样本人脸识别问题,提出一种基于通用学习框架的人脸识别方法。以大量的通用样本与各个单样本按一定比例叠加的方式,增加每个类的训练样本总数,有效地运用了2DPCA方法进行特征抽取,将所有样本投影到特征子空间,再根据最大隶属度原则完成人脸识别,明显提高了识别率。该方法的有效性分别在ORL及FERET人脸数据库上得到了验证。 展开更多

关键词 人脸识别 单训练样本 通用学习框架 二维主成分分析

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自适应通用学习框架在人脸识别中的应用研究 被引量：1

13

作者 于延 王建华 孙惠杰 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第7期173-176,共4页

现实生活中,人脸识别系统通常必须面对单样本每人（SSPP）的问题,即在数据库中每个人只有1张训练样本。这种情况下,系统不能很好地学习训练样本的判别信息,因而许多流行的人脸识别方法将不能很好地奏效。为了解决这个问题,自适应通用学... 现实生活中,人脸识别系统通常必须面对单样本每人（SSPP）的问题,即在数据库中每个人只有1张训练样本。这种情况下,系统不能很好地学习训练样本的判别信息,因而许多流行的人脸识别方法将不能很好地奏效。为了解决这个问题,自适应通用学习（AGL）方法利用一个通用判别模型来更好地区分各个单训练样本,同时,采用双线性表示算法来推测类间矩与类内矩;使得FLDA可以应用于单样本人脸识别。在ORL及FERET的实验表明,与其他几种常用的方法相比较,AGL在处理单样本人脸识别问题上取得了更好的结果。 展开更多

关键词 人脸识别 单训练样本每人 通用学习框架 FISHER线性判别分析

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基于特征关联性的人脸高层特征研究 被引量：1

14

作者 陈雁翔 刘磊 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1049-1054,共6页

在特殊应用领域，注册者只能注册一张人脸信息，使得人脸注册信息极为有限，给人脸识别带来很大的限制。文章以参考集为基础，开展了基于特征关联性的人脸高层特征研究，通过对参考集中该人脸的所有图片特征均值和训练集、测试集中数据... 在特殊应用领域，注册者只能注册一张人脸信息，使得人脸注册信息极为有限，给人脸识别带来很大的限制。文章以参考集为基础，开展了基于特征关联性的人脸高层特征研究，通过对参考集中该人脸的所有图片特征均值和训练集、测试集中数据进行距离计算，将对应训练集、测试集中的各人脸的距离依次组合构成向量作为该脸的高层特征，该方法在很大程度上解决了注册信息缺失的问题；在Multi-PIE库和扩展YaleB库中进行了实验，并与基于稀疏表示的分类（sparse representation-based classifier，SRC）算法进行了对比。实验表明：该算法比余弦距离分类方法人脸识别的正确率提高5％～6％；与SRC算法相比，该算法更具有优越性。研究结果对单训练样本条件下的人脸识别研究有一定作用。 展开更多

关键词 人脸识别 单训练样本 参考集 特征关联 基于稀疏表示的分类算法

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基于分块聚类的多流形判别分析人脸识别 被引量：1

15

作者 王丽艳 李伟生 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第9期2853-2855,共3页

针对传统的人脸识别算法在处理单样本人脸识别时由于训练样本不足而影响识别率的问题,提出了一种基于分块聚类的多流形判别分析(MMDA)算法。将每个单训练样本划分成若干大小相等且互不重叠的局部小块,利用聚类算法将局部小块聚类到各个... 针对传统的人脸识别算法在处理单样本人脸识别时由于训练样本不足而影响识别率的问题,提出了一种基于分块聚类的多流形判别分析(MMDA)算法。将每个单训练样本划分成若干大小相等且互不重叠的局部小块,利用聚类算法将局部小块聚类到各个类所属的流形上,并使用特征变换最大化类与类之间的分离性;最后,计算出测试人脸的流形与所有训练样本流形之间的距离,采用最近邻分类器完成人脸的识别。在ORL及FERET两大人脸数据库上的实验验证了算法的有效性及可靠性,识别率可分别高达77.22%、57.59%,实验结果表明,相比几种较为先进的人脸识别算法,该算法在处理单训练样本人脸识别问题时取得了更好的识别效果。 展开更多

关键词 人脸识别 单训练样本 多流形判别分析 子空间学习 分块聚类

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基于均匀LBP和稀疏编码的人脸识别算法 被引量：5

16

作者 董文彧 冯瑞 郭跃飞 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第1期175-178,共4页

人脸识别一般都要先对人脸特征做维数约简,再做识别。有些传统的维数约简算法对训练样本的数量有一定的要求,比如对分类比较有效的LDA算法。而现实应用中,数据库往往只能为每个人脸对象提供数量非常有限的图片,甚至是单样本。提出一种... 人脸识别一般都要先对人脸特征做维数约简,再做识别。有些传统的维数约简算法对训练样本的数量有一定的要求,比如对分类比较有效的LDA算法。而现实应用中,数据库往往只能为每个人脸对象提供数量非常有限的图片,甚至是单样本。提出一种基于均匀LBP(Local Binary Pattern)算子和稀疏编码的人脸识别方法,使用少量关键特征代替维数约简过程,解决训练样本稀少的问题。在Stirling人脸库上进行测试,获得较高的识别率和鲁棒性,证实了算法的有效性。 展开更多

关键词 LBP算子 稀疏编码 人脸识别 单训练样本 鲁棒性

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