为了解决人脸识别算法设计与测试中图像样本背景单一,难以测试算法在自然环境中的识别效率这一问题,采用了分类实践的方法,建立了基于自然状态背景的人脸图像数据库;同时,设计了图像采集系统,实现了多种状态采集模式,使图像数据库状态丰富.该图像数据库建立了多种状态子库,包括姿态子库、光照子库、表情子库、佩戴饰物子库、时间跨度子库,同时还包括了夜间模式下的人脸图像.研究结果表明:该数据库对于设计高效算法,测试算法在不同状态下的鲁棒性具有很大的价值.该成果对于人脸识别算法的研究和开发具有一定的应用和参考意义.

人脸图像特征提取matlab代码用于图像分类的计算机视觉特征提取工具箱 该工具箱的目的是简化与图像分类相关的任务的常用计算机视觉功能（如HOG，SIFT，GIST和Color）的特征提取过程。 包含的功能的详细信息在中提供。 除了提供一些受欢迎的功能外，该工具箱还设计用于与不断增长的现代数据集一起使用-处理是分批完成的，并在一台机器上完全并行化（使用parfor），并且可以轻松地分配跨具有通用文件系统的多台计算机（许多大学中的标准群集设置）。 使用局限性线性编码对以单词袋方式提取的特征（“颜色”，“ hog2x2”，“ hog3x3”，“ sift”，“ ssim”）进行编码，以允许快速使用线性分类器培训+测试。 以我的经验，我发现“ hog2x2”或“ hog3x3”作为全局图像功能最为有效，并且与包含互补信息的“颜色”功能结合使用时，往往会表现得更好。 该工具箱可在Matlab和Octave上使用。 八度可能仍然存在一些兼容性问题，并且不支持并行处理。 安装 在使用代码之前，您需要下载此存储库并编译mex代码： $ git clone http://github.com/adikh

本系统目的是使模糊的人脸图片变清晰, 核心问题是去模糊，与图像超分辨率和图像修复问题不同。图像超分低分辨率图像与高分辨率图像本身差别不大，只有细微的极小局部的差别，而图像修复则是图像中缺失一部分，需要复原成原图，除去缺失部分其余部分和原图一模一样。总之，模糊图像增强是一个全局的图像超分问题和局部的图像修复的结合问题，核心是图像去模糊。

该人脸库可用于人脸识别算法，该数据库包含5760个单个光源图像，每个10个对象在576个观察条件下看到（9个构成×64个照明条件）。对于特定姿势中的每个主体，还捕获具有环境（背景）照明的图像。因此，图像的总数实际上是5760 + 90 = 5850。

170幅灰度人脸图像 The Japanese Female Facial [removed]JAFFE) Database

j基于matlab的SVM支持向量机人脸识别仿真，采用PCA降维，包含人脸图像数据库。 for iExpressionPerPerson= 1:nExpressionPerPerson nSplPerClass(iExpressionPerPerson) = sum( (trainLabel == iExpressionPerPerson) ); end multiSVMStruct = multiSVMTrain(TrainData, nSplPerClass, nExpressionPerPerson); save SVM_model.mat multiSVMStruct A0 B0 display('..............................'); display('训练结束。');

基于多模态生理数据的连续情绪识别技术在多个领域有重要用途, 但碍于被试数据的缺乏和情绪的主观性, 情绪识别模型的训练仍需更多的生理模态数据, 且依赖于同源被试数据. 本文基于人脸图像和脑电提出了多种连续情绪识别方法. 在人脸图像模态, 为解决人脸图像数据集少而造成的过拟合问题, 本文提出了利用迁移学习技术训练的多任务卷积神经网络模型. 在脑电信号模态, 本文提出了两种情绪识别模型: 第一个是基于支持向量机的被试依赖型模型, 当测试数据与训练数据同源时有较高准确率; 第二个是为降低脑电信号的个体差异性和非平稳特性对情绪识别的影响而提出的跨被试型模型, 该模型基于长短时记忆网络, 在测试数据和训练数据不同源的情况下也具有稳定的情绪识别性能. 为提高对同源数据的情绪识别准确率, 本文提出两种融合多模态决策层情绪信息的方法: 枚举权重方法和自适应增强方法. 实验表明: 当测试数据与训练数据同源时, 在最佳情况下, 双模态情绪识别模型在情绪唤醒度维度和效价维度的平均准确率分别达74.23%和80.30%; 而当测试数据与训练数据不同源时, 长短时记忆网络跨被试型模型在情绪唤醒度维度和效价维度的准确率分别为58.65%和51.70%.

caffe c++实战：通过训练好的模型对人脸图像进行特征提取（单张图像）................

为了缓解线性判别分析(linear discriminant analysis,LDA)方法在小样本情况下出现的矩阵奇异性问题,针对彩色人脸图像,利用其四元数矩阵表示模式,在人脸识别中引入基于四元数表示的二维LDA、双向LDA方法.这些方法充分利用了彩色图像的空间分布信息,通过在行、列方向降维提取图像的2DLDA、BDLDA特征,缓解了类内散度矩阵的奇异性问题.在FERET彩色人脸数据库及AR彩色人脸数据库上的大量实验证明,本文方法与基于四元数矩阵表示的2DPCA、BDPCA算法相比,识别性能均有提高.

论文对比分析了人脸识别预处理过程中图像增强的处理算法，中值滤波和直方图均衡化。分析了OpenCV机器视觉库的优点和使用方法，在VC++6.0和Matlab开发环境下实现了所分析的算法，并在ORL人脸库上进行实验。实验结果表明文中所采用的算法处理人脸样本效果明显，具有较强的针对性，适合用于对人脸图像进行预处理，且OpenCV机器视觉库可以作为人脸识别系统的开发工具。