基于形态学小波理论和SVM神经网络的人脸识别 被引量：2

1

作者 李伟 彭玉峰 《河南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第5期61-64,共4页

主要研究了快速识别人脸的基本算法,它包括人脸检测和人脸识别两部分.人脸检测部分利用肤色电平的聚类特性和形态学处理检测出准人脸图像,再利用小波特征提取出特征进行人脸认证.人脸识别部分采用支持向量机(SVM)神经网络进行人脸识别.... 主要研究了快速识别人脸的基本算法,它包括人脸检测和人脸识别两部分.人脸检测部分利用肤色电平的聚类特性和形态学处理检测出准人脸图像,再利用小波特征提取出特征进行人脸认证.人脸识别部分采用支持向量机(SVM)神经网络进行人脸识别.支持向量机神经网络对二类判别具有很强的识别能力.对于N类判别需连续使用N次.该方法识别速度快,且不受发型、头饰、眼镜等的影响.仿真证明了该方法的有效性. 展开更多

关键词 形态学理论 小波变换 支持向量机神经网络 人脸识别

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基于BP神经网络的主分量分析人脸识别算法 被引量：12

2

作者 赵立强 张晓华 +1 位作者 高振波 张洪亮 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第36期226-229,共4页

提出了基于BP神经网络的主分量人脸识别算法。该算法首先用小波变换对人脸图像进行小波分解,形成低频小波子图,然后用主分量分析法构造特征脸子空间,将人脸图像在特征空间的投影作为BP神经网络的输入,由BP神经网络和后验概率转换器构成... 提出了基于BP神经网络的主分量人脸识别算法。该算法首先用小波变换对人脸图像进行小波分解,形成低频小波子图,然后用主分量分析法构造特征脸子空间,将人脸图像在特征空间的投影作为BP神经网络的输入,由BP神经网络和后验概率转换器构成人脸识别器。针对ORL人脸库的实验结果表明该方法具有较高的识别率。 展开更多

关键词 人脸识别 BP神经网络 主分量分析(PCA) 小波变换

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基于WT/PCA的自适应神经网络人脸识别方法 被引量：3

3

作者 黄贤武 仲兴荣 王加俊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2003年第6期1-3,6,共4页

提出一种基于小波变换和自适应人工神经网络的PCA人脸识别方法。该方法首先在预处理中对图像进行光照强度的补偿,然后用小波变换的方法提取人脸图像的低频子带,再用PCA方法提取特征分量,并用BP人工神经网络进行训练和识别。此算法将PCA... 提出一种基于小波变换和自适应人工神经网络的PCA人脸识别方法。该方法首先在预处理中对图像进行光照强度的补偿,然后用小波变换的方法提取人脸图像的低频子带,再用PCA方法提取特征分量,并用BP人工神经网络进行训练和识别。此算法将PCA优化的特征抽取与神经网络的自适应性相结合,取得了较高的识别率和优良的抗噪声性能。 展开更多

关键词 人胜识别 光照补偿 小波变换 BP人工神经网络 PCA

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软组合概率神经网络分类器人脸识别方法 被引量：4

4

作者 翟俊海 赵文秀 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第7期305-308,共4页

概率神经网络分类器具有学习速度快、易于实现的特点,而且其输出是后验概率,使得分类器的软组合变得容易。利用概率神经网络的这些特点,提出了软组合概率神经网络分类器人脸识别方法,该方法包括3步:(1)对人脸图像做不完全小波包分解;(2... 概率神经网络分类器具有学习速度快、易于实现的特点,而且其输出是后验概率,使得分类器的软组合变得容易。利用概率神经网络的这些特点,提出了软组合概率神经网络分类器人脸识别方法,该方法包括3步:(1)对人脸图像做不完全小波包分解;(2)用包含低频成分的小波子空间图像训练概率神经网络分类器;(3)用模糊积分组合训练好的分类器。将该方法与3种基于矩阵子空间的人脸识别方法在JAFFE、YALE、ORL和FERET 4个人脸数据库上进行了实验比较,结果表明,提出的方法在识别精度和CPU时间两方面均优于其他3种方法。 展开更多

关键词 概率神经网络 人脸识别 模糊积分 小波变换 子空间

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基于GNSA多尺度模型的人脸识别 被引量：1

5

作者 赵明华 游志胜 +2 位作者 赵永刚 吕学斌 穆万军 《光电工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期93-96,共4页

考虑近似图像信息和细节图像信息,提出了 GNSA 多尺度模型。该模型利用具有 1 个隐含层和 50 个隐单元的神经网络建立不同尺度图像间的映射关系;使用反向传播算法训练神经网络,确定这种映射关系;根据该映射关系由低分辨力图像估计高分... 考虑近似图像信息和细节图像信息,提出了 GNSA 多尺度模型。该模型利用具有 1 个隐含层和 50 个隐单元的神经网络建立不同尺度图像间的映射关系;使用反向传播算法训练神经网络,确定这种映射关系;根据该映射关系由低分辨力图像估计高分辨力图像。采用亮度相似性和对比度相似性量化估计图像与目标图像间的相似程度。实验表明,以该模型分析得到的两种相似性分别为 89.907%和 96.196%;以该模型为基础的人脸识别系统对光照具有很好的鲁棒性。 展开更多

关键词 模式识别 人脸识别 小波变换 多尺度分析 神经网络尺度自回归

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基于提升小波变换与学习矢量量化网络的鉴别分析方法 被引量：1

6

作者 陈蕾 黄贤武 +1 位作者 刘家胜 仲兴荣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第9期2038-2040,共3页

提出了一种基于提升小波变换(LWT)和学习矢量量化网络(LVQ)相结合的鉴别分析方法。提升小波又叫作第二代小波,比传统的第一代小波变换更为快速有效,利用它的多分辨率特性,可以获取输入图像的低频信息并使图像降维。LVQ算法是在有教师状... 提出了一种基于提升小波变换(LWT)和学习矢量量化网络(LVQ)相结合的鉴别分析方法。提升小波又叫作第二代小波,比传统的第一代小波变换更为快速有效,利用它的多分辨率特性,可以获取输入图像的低频信息并使图像降维。LVQ算法是在有教师状态下对竞争层进行训练的一种学习算法。LVQ网络结构简单,但却表现出比BP网络更强的有效性和鲁棒性。在ORL标准人脸库及现实人脸图像上的实验结果表明该方法具有很好的鉴别分析能力。 展开更多

关键词 提升小波变换 学习矢量量化 鉴别分析 神经网络 人脸识别

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采用数学形态学的零件跟踪与LabVIEW的识别研究 被引量：2

7

作者 盛党红 夏庆观 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2009年第10期133-138,共6页

提出基于数学形态学的运动零件图像序列跟踪和用相对边缘像素系数作为运动零件图像特征的识别方法。首先,对运动零件图像序列进行数学形态学的膨胀、腐蚀和区域填充处理,提取运动零件图像序列的质心运动轨迹,完成运动零件的跟踪。然后,... 提出基于数学形态学的运动零件图像序列跟踪和用相对边缘像素系数作为运动零件图像特征的识别方法。首先,对运动零件图像序列进行数学形态学的膨胀、腐蚀和区域填充处理,提取运动零件图像序列的质心运动轨迹,完成运动零件的跟踪。然后,对跟踪的零件图像进行小波多尺度边缘检测,将被检测的边缘轮廓图像分成若干个子区域并分别统计各子区域的边缘像素量,各子区域中的相对边缘像素系数作为零件的特征,将这些特征作为神经网络的输入样本,由神经网络实现识别。给出基于LabVIEW环境的实验结果,结果表明,提出的方法是有效的。 展开更多

关键词 数学形态学 目标跟踪 小波变换 神经网络 模式识别 LABVIEW环境

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基于WT和LVQ网络的多姿态人脸识别 被引量：1

8

作者 陈蕾 黄贤武 孙兵 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第21期47-49,共3页

提出了基于小波变换和学习矢量量化网络相结合的新方法进行人脸识别。小波变换具有良好的多尺度特征表达能力,能将图像的大部分能量集中到最低分辨率子图像,可以很好地对图像降维和表征人脸图像的特征。LVQ算法是在有教师状态下对竞争... 提出了基于小波变换和学习矢量量化网络相结合的新方法进行人脸识别。小波变换具有良好的多尺度特征表达能力,能将图像的大部分能量集中到最低分辨率子图像,可以很好地对图像降维和表征人脸图像的特征。LVQ算法是在有教师状态下对竞争层进行训练的一种学习算法。LVQ网络结构简单,但却表现出比BP网络更强的有效性和鲁棒性。实验表明该方法对表情和姿态变化的人脸具有良好的分类性能和识别效率。 展开更多

关键词 小波变换 学习矢量量化 神经网络 分类 多姿态人脸识别

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基于小波变换与卷积神经网络的羊脸识别模型 被引量：6

9

作者 黄铝文 谦博 +2 位作者 关非凡 侯紫霞 张其 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期278-287,共10页

为解决养殖场条件下羊只的个体识别问题,本文基于小波变换与卷积神经网络,提出一种融合频域特征与空间域特征的羊脸识别模型DWT-GoatNet。首先采集总计30只高相似度西农萨能奶山羊日间、夜间两种不同光照环境下的面部图像,基于SSIM指标... 为解决养殖场条件下羊只的个体识别问题,本文基于小波变换与卷积神经网络,提出一种融合频域特征与空间域特征的羊脸识别模型DWT-GoatNet。首先采集总计30只高相似度西农萨能奶山羊日间、夜间两种不同光照环境下的面部图像,基于SSIM指标剔除其中相似度过高的样本,接着进行图像裁剪,并通过模糊、调整亮度、平移、旋转、加入噪声、缩放等方法完成数据增强;然后,设计基于二维离散小波变换(2D-DWT)与卷积运算的羊脸特征提取模块,完成特征融合;之后,以前述羊脸特征提取模块为基础,添加分类模块,进行卷积神经网络搭建;最后,进行超参数组合寻优,形成羊脸识别模型。试验结果表明,本文所构建的羊脸识别模型在日间、夜间两种不同光照环境下测试集上识别准确率分别可达99.74%和99.89%,高于AlexNet、VGGNet-16、GoogLeNet、ResNet-50、DenseNet-121等经典卷积神经网络模型,说明所构建模型适用于羊只的个体识别,为精准养殖、农险理赔领域相关工作提供了有效解决方案。 展开更多

关键词 羊脸识别 小波变换 卷积神经网络 频域特征 特征融合

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基于两级分类器串行的人脸识别

10

作者 李春英 汤志康 +1 位作者 郑芳平 曹元大 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第7期2485-2489,共5页

在分析人脸特征提取和分类器的基础上,提出一种两级分类器串行结合的模型进行人脸识别。在第一级分类器中利用极坐标傅立叶变换提取全局特征通过相似度匹配进行粗略的筛选,第二级分类器中利用改进的协同神经网络,基于原始灰度图像的小... 在分析人脸特征提取和分类器的基础上,提出一种两级分类器串行结合的模型进行人脸识别。在第一级分类器中利用极坐标傅立叶变换提取全局特征通过相似度匹配进行粗略的筛选,第二级分类器中利用改进的协同神经网络,基于原始灰度图像的小波变换提取内在特征,进行精细识别。研究分析了分类器串行结合模型中阈值的选取与系统精度、速度间的关系。在自建人脸库和Yale B人脸库上的实验结果表明,两级分类器串行的识别模型在保证较高系统识别率的前提下可以提升系统的速度。 展开更多

关键词 人脸识别 特征提取 傅立叶变换 小波变换 协同神经网络

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基于概率神经网络优化DWT-2DLDA的高噪声人脸识别

11

作者 易欣 郭武士 朱海 《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第10期57-60,63,共5页

针对人脸识别中的原始图像存在噪声而影响识别性能的问题,提出了基于概率神经网络优化二维子空间分析的人脸识别方法。首先,使用离散小波变化对图像进行预处理;然后,利用二维线性判别分析进行特征提取;最后,利用概率神经网络完成人脸分... 针对人脸识别中的原始图像存在噪声而影响识别性能的问题,提出了基于概率神经网络优化二维子空间分析的人脸识别方法。首先,使用离散小波变化对图像进行预处理;然后,利用二维线性判别分析进行特征提取;最后,利用概率神经网络完成人脸分类。在ORL和FEI量大通用人脸数据库及自己搜集的数据库上的实验结果表明,在添加噪声的情况下,识别率也可高达98.9%,相比几种较新的识别方法,本文方法取得更好的识别性能。 展开更多

关键词 概率神经网络 高噪声 人脸识别 二维线性判别分析 离散小波变换

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基于加权DWT和DCT的粒子群神经网络人脸识别算法

12

作者 丁欢欢 杨永红 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第1期156-158,229,共4页

针对人脸识别中出现的维数过高和计算复杂而导致的识别率低的问题,提出一种基于加权DWT(Discrete Wavelet Transform)和DCT(Discrete Cosine Transform)的粒子群神经网络人脸识别新算法。该算法首先用小波变换对人脸图像进行分解,去除... 针对人脸识别中出现的维数过高和计算复杂而导致的识别率低的问题,提出一种基于加权DWT(Discrete Wavelet Transform)和DCT(Discrete Cosine Transform)的粒子群神经网络人脸识别新算法。该算法首先用小波变换对人脸图像进行分解,去除对角线分量影响,提取加权低频和高频的离散余弦变换系数作为特征向量,最后利用粒子群优化BP神经网络进行分类识别。在ORL人脸库上验证了该算法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 人脸识别 小波变换 离散余弦变换 粒子群优化算法 BP神经网络

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基于神经网络的二维主成分分析人脸识别算法

13

作者 邵天双 金丽华 《计算机应用与软件》 CSCD 2011年第3期227-230,共4页

提出基于神经网络的二维主成分分析人脸识别算法。通过图像的预处理改善了图像的质量,提高了图像的亮度和对比度,降低了图像的维度,然后利用二维主成分分析方法进行人脸关键特征的提取,并将该特征作为神经网络的输入,用改进的神经网络... 提出基于神经网络的二维主成分分析人脸识别算法。通过图像的预处理改善了图像的质量,提高了图像的亮度和对比度,降低了图像的维度,然后利用二维主成分分析方法进行人脸关键特征的提取,并将该特征作为神经网络的输入,用改进的神经网络作为分类器,并通过实验证明了算法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 人脸识别 神经网络 二维主成分分析 小波变换

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结合小波变换与数学形态学的电缆局放信号识别与降噪方法 被引量：3

14

作者 杨翠茹 彭向阳 余欣 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2023年第6期619-624,共6页

针对大部分电缆局放(PD)信号识别方法在噪声影响下的识别准确率低、波形失真等问题,提出了一种基于小波变换与数学形态学的电缆PD信号识别及降噪方法。该方法利用最大重叠离散小波变换提取PD信号的高频和低频特征,结合重构和数学形态法... 针对大部分电缆局放(PD)信号识别方法在噪声影响下的识别准确率低、波形失真等问题,提出了一种基于小波变换与数学形态学的电缆PD信号识别及降噪方法。该方法利用最大重叠离散小波变换提取PD信号的高频和低频特征,结合重构和数学形态法滤除噪声。利用自适应神经网络学习小波变换后的特征,最终完成PD信号的识别分类。基于某变电站实测PD信号波形对所提方法进行实验分析结果表明,信号降噪处理后的信噪比与均方误差分别为5.439 dB、0.251,且整体的识别准确率超过了88%,均优于其他对比方法,具有良好的应用前景。 展开更多

关键词 电缆局放信号 信号识别 信号降噪 最大重叠离散小波变换 数学形态学 自适应神经网络 白噪声 脉冲噪声

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选煤厂工况环境下人脸识别方法研究

15

作者 高宏杰 丛昊然 郭秀才 《工矿自动化》 北大核心 2021年第3期66-70,78,共6页

针对选煤厂人脸图像信息易受复杂环境因素影响导致识别难度较大的问题,研究了一种选煤厂工况环境下的人脸识别方法。对归一化的选煤厂原始人脸图像进行Gabor小波变换,得到8个方向、5个尺度下的特征图谱;用改进AR-LGC编码算法进行编码,... 针对选煤厂人脸图像信息易受复杂环境因素影响导致识别难度较大的问题,研究了一种选煤厂工况环境下的人脸识别方法。对归一化的选煤厂原始人脸图像进行Gabor小波变换,得到8个方向、5个尺度下的特征图谱;用改进AR-LGC编码算法进行编码,并对编码后同一尺度下不同方向的图谱进行特征融合,得到图像的融合特征图;将融合特征图划分为多个子块,统计分块直方图并加权级联得到直方图特征向量,将特征向量送入残差神经网络中训练,实现对选煤厂人员的人脸识别。改进AR-LGC编码算法增强了选煤厂人脸图像纹理相关度,解决了图像纹理相关度不足的问题,在弱化干扰特征的同时,保留了人脸图像中更多重要特征,缓解了人员面部受煤灰污染的问题。实验结果表明:当选煤厂人脸受到煤灰污染时,采用改进AR-LGC编码算法提取的特征保留了局部特征粗粒度,具有较好的抗噪性;本文方法的识别率为94.5%,平均耗时为0.9330 s,与同类算法相比,在牺牲部分时间性能的条件下提升了识别率,牺牲的时间性能在可接受范围内。 展开更多

关键词 选煤厂 人脸识别 特征提取 GABOR小波变换 AR-LGC编码算法 残差神经网络

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