基于单演同相幅值模式的人脸识别方法

针对单演信号表述仅利用幅值和方向而忽略相位信息的问题,提出了一种单演同相幅值模式方法。用多尺度的单演滤波器提取人脸的单演幅值和相位信息,将相位量化并根据相位量化的结果对幅值累加和二值编码,从而获得若干张单演同相幅值模式图。将每一张PMMSP图分块并提取直方图特征,用BFLD对特征进行降维。这样能有效提升特征的判别能力并降低算法的时间和空间复杂度。在CAS-PEAL人脸库和AR人脸库上的实验证明了该算法的有效性。

中心对称幅值相位二值模式单样本人脸识别

针对传统单样本人脸识别效果不佳的问题,提出一种基于中心对称幅值相位二值模式(CMPBP)的单样本人脸识别算法。将人脸图像分别与高斯函数的一阶导数做卷积运算,求取图像的梯度分量,计算出梯度幅值和梯度相位;将梯度相位量化,用中心对称局部二值模式(CSLBP)算子对梯度相位和幅值分别编码,将三者串接形成人脸图像的CMPBP特征;分块统计直方图的信息,把所有小块的直方图串联后作为人脸图像的特征向量,利用直方图相交进行分类识别。在AR和CMU-PIE人脸库上验证了该方法的有效性,其对光照变化、表情变化和部分遮挡等环境下单样本人脸识别具有较好的效果。

相对边缘方向幅值模式耦合SIFT的人脸识别算法

人脸识别易受到光照变化、遮挡等影响,降低了识别准确率,为此提出一种基于相对边缘方向幅值模式(relative patterns of oriented edge magnitudes,RPOEM)与尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)的人脸识别算法。检测脸部的关键点,利用k-均值对这些特征点进行聚类;为消除光照变化的干扰,计算图像的相对梯度幅值,对其进行离散化分解与Gaussian滤波处理;采用局部二值模式编码生成RPOEM特征;引入加权因子,对RPOEM与SIFT特征进行加权组合;通过定义非一致度量来完成对人脸识别的共形预测。实验结果表明,与已有的人脸识别技术对比,所提算法具有更高的识别准确率,对多种复杂背景具有更强的鲁棒性。

基于压缩动态模式分解的滚动轴承健康监测指标构建

目前轴承健康监测指标主要通过统计模型和机器学习等方法建立,其过程比较繁琐且需要人工干预。动态模式分解(DMD)在振动信号分析中已得到有效应用,但DMD在高采样频率下计算耗时严重且占用的计算空间较大。本文结合压缩感知算法和DMD,提出了基于压缩动态模式分解(CDMD)的滚动轴承健康指标构建方法。首先利用一个低维随机观测矩阵生成压缩的Hankel矩阵,以提高轴承振动信号的奇异值分解速度;然后以模式分解得到的特征值为基础,计算出特征值实部的峭度和模式幅值的均方根值(RMS),从而构成更加简单而有效的轴承健康指标。通过仿真信号和实验信号对本文方法进行验证,结果表明,CDMD可以代替DMD实现信号的加速分解并获得精确的特征值,所构建的指标能有效区分轴承生命周期中的不同运行阶段。

基于中心对称梯度幅值相位模式的单样本人脸识别

针对传统人脸识别算法在单训练样本情况下识别效果不佳的问题,提出一种基于中心对称梯度幅值相位模式(CSGMP)的单样本人脸识别算法。首先,提取人脸图像的梯度幅值和相位信息;然后,用一种新的中心对称局部方向模式(CSLDP)算子对梯度幅值进行编码,再将梯度相位量化到8个区间进行编码,将二者融合形成人脸图像的CSGMP特征;最后,分块统计直方图特征信息,将所有块的直方图串联后作为人脸图像的特征向量,利用最近邻分类器分类识别。在YALE和AR人脸库上进行测试的结果表明,本文所提方法简单有效,对光照变化、表情变化和部分遮挡等环境下单样本人脸识别具有较好的效果。

融合单演特征和CS-LBP的单样本人脸识别

针对单样本情况下传统人脸识别方法识别效果不佳的问题,提出一种融合单演幅值、相位和方向的单演中心对称幅值相位方向模式(MCSLBP)的人脸识别方法。首先采用中心对称局部二值模式(CS-LBP)对同一尺度下的单演幅值进行编码,并将单演相位量化到4个区间进行编码,同时对单演水平方向和垂直方向进行二值编码,然后将三者融合成MCSLBP特征;最后对不同单演尺度空间中的MCSLBP模式图进行分块,提取每一小块的直方图特征并串联后用最近邻分类器进行分类识别。在CAS-PEAL和AR人脸库上的实验结果表明,MCSLBP方法对具有光照、表情和遮挡变化的单样本人脸识别具有较好的识别效果。

基于POEM_SLPP的人脸识别算法

针对方向边缘幅值模式(patterns of oriented edge magnitudes,POEM)提取的人脸特征维数过高和计算复杂度较大的问题,提出了结合方向边缘幅值模式和有监督的局部保持投影(patterns of oriented edge magnitudes_supervised locality preserving projections,POEM_SLPP)的人脸识别算法。首先,采用POEM算子进行特征提取;其次,将高维特征数据投影到SLPP算法求出的低维样本空间进行降维;最后,采用最近邻法对测试样本进行分类。在CAS-PEAL-R1人脸库上的实验结果表明,在表情、背景、饰物、时间、距离测试集上,该算法的平均识别率较POEM+LPP算法提高了22%,较POEM+PCA提高了2%。

一种新融合算法的维吾尔族人脸识别

针对维吾尔族人脸在光照以及部分遮挡下的辨识率下降和鲁棒性差的问题,提出了二维离散余弦变换(2DDCT)与方向边缘幅值模式(POEM)相融合的维吾尔族人脸识别算法。首先,把维吾尔族人脸图像分块处理,并使用2DDCT把其分块后的维吾尔族人脸图像转换为频域状态;其次,压缩维吾尔族人脸图像以排除维吾尔族人脸图像中无用信息,即中频部分与非低频部分,并进行二维离散余弦逆变换(IDCT)得到重构的维吾尔族人脸图像;然后,经POEM计算维吾尔族人脸图像的特征量得到其相应的POEM直方图并把直方图级联在一起,作为该中心特征点的POEM纹理直方图,得到维吾尔族人脸特征点的纹理特征信息;最后,采用深度学习算法进行分类识别。本文通过实验提出的算法,在自建的维吾尔族人脸库中能够进一步提高其人脸识别率,在维吾尔族人脸数据库中其运算速度也有很大提高。实验结果表明,该算法尤其是在维吾尔族人脸数据库中拥有较好的识别精度,具有很强的鲁棒性,特别是在光照以及部分遮挡下具有很强的优势。