一种三通道特征融合人脸识别方法.pdf
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一种三通道特征融合人脸识别方法.pdf
本发明公开一种三通道特征融合人脸识别方法,具体步骤如下:步骤1,采集不同的人脸图像组成数据集;对数据集做预处理得到预处理图像集;步骤2,建立基于三通道特征融合的BP神经网络模型,包括粗采样通道20、LBP通道19、细采样通道18;步骤3,用预处理图像集对基于三通道特征融合的BP神经网络模型进行训练;步骤4,输入待识别的图像,利用训练好的基于三通道特征融合的BP神经网络模型进行特征相似度对比,输出最高相似度及其图像;步骤5,设定阈值,根据步骤4中输出的相似度与阈值作比较,判别与待识别的图像中是否为同一个人。
一种基于动静特征融合的人脸识别方法.pdf
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一种基于面部纹理特征融合的人脸表情识别方法.docx
一种基于面部纹理特征融合的人脸表情识别方法高婷婷李航殷守林摘要:针对人脸表情识别领域受噪声和遮挡等因素影响识别率不高的问题,结合局部和全局特征,提出一种基于面部表情的情感分析混合方法。首先,通过将梯度直方图(HOG)与复合局部三元模式(C-LTP)融合来进行特征提取;其次,将HOG和C-LTP提取的特征融合到单个特征向量中;最后,采用多类支持向量机分类器把特征向量进行情感分类;最后,将提出的方法在3个公共表情图像数据库中与现有的表情识别方法进行对比实验。结果表明,提出的方法在MMI,JAFFE,CK+数据
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本发明公开了一种融合矩阵和向量特征提取的Foley‑Sammon人脸识别方法。首先,计算人脸图像矩阵水平方向上的两维Foley‑Sammon鉴别向量矩阵,再计算人脸图像矩阵垂直方向上的两维线性鉴别向量矩阵,然后利用两个鉴别向量矩阵实现人脸图像的双向压缩。将压缩后的每个人脸图像分别按行和列拉成向量后融合成一个向量数据。提取融合后向量数据的鉴别信息。最后用最近邻分器对结果进行分类处理,实现人脸图像的准确识别。本发明在水平方向上采用Foley‑Sammon的方法和垂直方向采用两维线性鉴别方法提取鉴别信息,可以得
基于Gabor二值模式与三维梯度直方图特征融合的人脸识别方法.pdf
本发明涉及基于二维图像的人脸识别算法提取人脸纹理特征进行识别,但是光照、表情、人脸姿态等会对其产生不利影响。三维人脸特征能更精确地描述人脸的几何结构,并且不易受化妆和光照的影响,但只采用三维人脸数据进行人脸识别又缺少人脸纹理信息,因此文中将二维人脸特征与三维人脸特征相融合进行人脸识别。采用基于Gabor变换的二维特征与基于新的分块策略的三维梯度直方图特征相融合的算法进行人脸识别。首先,提取二维人脸的Gabor特征;然后,提取三维人脸基于新的分块策略的三维梯度直方图特征,旨在提取人脸的可辨别性特征;接下来,