基于支持向量机和特征向量提取的人脸识别框架

为了研究支持向量机在人脸识别中的应用,提出了人脸识别框架,该框架首先利用特征向量提取算法对人脸进行特征提取,得到人脸面部纹理特征数据,然后采用支持向量机对提取的数据进行训练,得到人脸模板,并依据人脸模板对人脸进行识别。实验采用ORL人脸数据库作为实验数据,使用LBP算法提取特征向量,使用LIBSVM训练得到人脸模板数据库,当模板人脸数与预测人脸数比值一定时,随着人数增加,其预测的正确率会有所下滑;当人数一定时,人脸模板与预测人脸数值上升,其正确率会有所上升。当选择一个相对合适的模板比例时,正确率将会达到89.29%以上。实验结果表明,提出的框架对于人脸具有良好的识别能力。

基于统计特征的图像篡改评价模型

为了实现图像篡改手段的定性分析,构造了基于图像统计特征的篡改评价模型。该模型提取图像的LTP三值模式特征、LBP纹理特征和WLD局部特征,利用SVM分类器,实现对自然图像、计算机生成图像、复制-粘贴图像、拼接篡改图像、重获图像的多分类。实验结果表明,该模型能够在盲环境下实现图像的有效分类,客观分析图像篡改手段,综合正确检测率为85%。

基于空间纹理相似性的图像角点特征匹配算法

针对传统图像角点特征匹配算法的匹配速度慢且准确率低等问题,提出一种基于空间纹理相似性的图像角点特征匹配算法。首先,计算图像目标上角点对应的空间距离矩阵;然后,通过计算图像角点的空间距离矩阵在对应角点邻域LBP特征向量上的瑞利商,将角点在图像灰度特征空间内的度量问题转换为纹理特征空间内幅值的度量问题;最后,根据角点对应的瑞利商的大小实现不同图像间的角点特征匹配。对不同条件下采集的图像进行角点特征匹配,得到的匹配结果表明该算法不仅能够很好地适应图像光照、几何变化,得到的匹配正确率较高,同时与传统算法相比该算法在运行时间上也有大幅度的降低,当处理特征数量较小时平均降低48 ms,而匹配特征数量较多时能够降低2 408 ms。