保局投影在图像集匹配中的应用

图像集匹配是模式识别领域研究的热点问题之一。从图像分布的局部结构出发,提出格拉斯曼流形上局部结构保持的图像集匹配方法。将图像集合张成的子空间投影到格拉斯曼流形,通过子空间之间的典型相关计算格拉斯曼核,将集合的相似性转换为流形上点之间的距离的计算。在基于图像集合的对象识别任务上测试提出的算法,实验结果表明,提出的方法在识别率上超越了当前主流的图像集匹配算法。     

人脸图像分块分色的特征抽取方法

提出一种简单且识别率高的分块分色的人脸图像特征抽取方法。该方法将人脸图像按行均等分块,在HSV颜色空间抽取每个子块图像的每维颜色空间模式值的均值和方差特征,用改进马氏距离的最近邻法对人脸图像进行分类,并采用留一法进行交叉验证。通过实验发现,对ORL、faces94、faces95这3个常用的人脸图像库,都能取得超过99.5%的识别正确率。     

基于流形空间的交互式人脸图像索引

认知科学表明基于流形学习的人脸图像检索能准确反映人脸图片的内在相似性和人类的视觉感知本质. 提出一种基于相关反馈的人脸高维索引方法--NDL,以提高人脸图像检索的性能.同时在该索引基础上提出一种流形空间下的相似查询--虚拟k近邻查询(Vk-NN), 该查询方法特别为基于NDL的人脸检索而设计.首先通过在一定阈值约束下计算任何两个人脸图片的相似度,建立一个称为邻接距离表(NDL)的二维距离图. 同时将距离值用B+-树建立索引.最后, 高维流形空间的Vk-NN查询转化为一维空间的基于B+树的查询. 实验表明:NDL索引在流形空间的检索效率明显优于顺序检索,特别适合海量人脸图片的检索.     

核鉴别分析在图像集合匹配中的应用

图像集匹配是当前图像处理和模式识别领域研究的热点问题之一。处理图像集合匹配一般将其映射到高维流形,然后在流形上度量2个点之间的距离。本文使用协方差矩阵对图像集合建模,把图像集合表达为黎曼流形上的一个点,将图像集的匹配问题转化为黎曼流形上的点的匹配问题,最后应用核鉴别分析方法进行分类。在基于图像集合的对象识别应用中测试本文所提出的算法,在公开数据库上的实验结果表明,本文所提出的方法在识别率上超越了当前主流的图像集匹配算法。     

基于流形的表情分解算法

提出了基于流形的表情分解算法。首先,运用保局投影将图像投影到低维的表情流形子空间,再在流形子空间里对它们进行高阶奇异值分解,最后在个人子空间和表情子空间里完成人脸和表情识别。该算法用流形学习解决了高阶奇异值分解中的图像特征值提取问题,用高阶奇异值分解解决了流形表情识别中个人模式影响表情识别的问题。是一种流形学习与高阶奇异值分解优势互补的算法。在CMU-AMP和JAFFE人脸库上的实验表明,该算法对人脸和表情识别都十分有效。     

基于支持向量域描述的图像集匹配

提出一种基于支持向量域描述的图像集匹配方法.该方法首先通过支持向量机学习,将每个图像集合映射到高维特征空间,使用支持向量域对图像集合建模,建立的模型使用一个包含大部分样本的最小闭球表示.然后引入基于支持向量域之间距离的相似性度量,将集合的匹配转换为成对的支持向量域之间的距离计算.最后在基于集合的人脸和对象识别任务中分别进行测试,文中方法的识别率在ETH80、HondaUCSD和YouTube数据库上分别达到96.37%、100%和95.32%,优于其他方法.     

半随机子空间的LDA人脸识别方法

小样本问题和对局部变化（如遮挡、表情、光照等）识别的不鲁棒性是线性判别分析（LDA）在处理人脸图像时所常面临的问题。针对LDA的这些不足,提出了一种基于LDA的半随机子空间方法（SemiRS-LDA）。与传统的基于整个人脸样本特征集采样的随机子空间方法不同的是,SemiRS-LDA将随机采样建立在人脸图像的子图像上。该方法首先将人脸图像集划分成若干个子图像集,然后将随机子空间方法应用于每个子图像集上并构建多个LDA分类器,最后使用投票方法将各分类器进行组合。在两个标准人脸数据库（AR、ORL）上进行了实验,结果表明了所提方法不仅能获得较高的识别性能,而且对图像的光线、遮挡等也具有较强的鲁棒性。     

基于P-ISOMAP特征脸谱的人脸识别

针对等距映射(Isometric Projection)算法计算量大且易受噪声影响的缺点,根据主成分分析(PCA)兼具降维和除噪的特性,提出一种基于ISOMAP算法的P-ISOMAP特征脸谱(PCA-ISOMAP)人脸识别技术。该算法首先通过主成分分析把人脸图映射到一个人脸图像子空间,然后在人脸图像子空间中进行等距映射降维。P-ISOMAP特征脸谱算法在保持人脸图像的全局几何特性和低维人脸流形的同时,提高了算法效率,能够有效抑制人脸图像中噪声。通过在人脸库中的实验表明,改进后的算法在识别率以及运行效率方面都优于等距映射算法。     

基于特征脸的主成分分析人脸识别

采用基于PCA（主成分分析）的特征脸人脸识别方法,判断一张给定的图像是否为人脸图像。该方法通过计算训练集的特征向量,得到一个由特征脸组成的子空间,并将训练集中的人脸图像投影到该子空间中。检测人脸时,将二维的人脸图像投影到脸空间,并计算该图像与脸空间之间的欧几里得距离,以距离是否小于某一设定的阀值来识别是否人脸图像,实验测试结果准确率为97.5%。     

基于余类零空间与最近距离的人脸识别算法

提出了一种新的人脸识别算法,即基于余类零空间与最近距离的人脸识别算法. 通过构建不同类别的人脸图像的余类零空间与子空间,可以将不同类别的人脸最大化地区别出来. 本算法的主要思想在于：测试图像与所属类别图像的子空间之间的距离最小,而与所属类别的图像的余类零空间距离最大. 本算法基于ORL数据集与AR数据集进行了测试. 从这些人脸数据集上的测试结果可以看出,本文提出的算法在PCA降维方法的基础上,比一些常见的算法所使用的判别方式更有效,如最近邻分类器（NN）所使用的最近距离判别方式、最近空间分类器（NS）所使用的最近空间距离判别方式、最近最远子空间分类器（NFS）所使用的最近最远空间距离判别方式等.     

基于局部邻域多流形度量的人脸识别

针对人脸识别中特征的提取,提出了一种基于局部邻域多流形度量的人脸识别方法。针对人脸识别的小样本问题,用特征脸对人脸图像预处理。对预处理后的人脸数据集中每个流形内的数据点采用欧氏距离来选择各数据点的近邻点,由此得到局部权重矩阵,并计算重构数据点与原始数据点之间的误差距离;同时,采用图像集建模流形,用affine hull表示流形对应的数据集信息,计算多流形间的距离度量矩阵。通过最大化流形间距离以及最小化数据点与重构数据点误差距离来寻找投影降维矩阵。在人脸数据集上的大量比较实验,验证了该方法的准确性和有效性。     

Statistical computations on Grassmann and Stiefel manifolds for image and video-based recognition

In this paper, we examine image and video-based recognition applications where the underlying models have a special structure—the linear subspace structure. We discuss how commonly used parametric models for videos and image sets can be described using the unified framework of Grassmann and Stiefel manifolds. We first show that the parameters of linear dynamic models are finite-dimensional linear subspaces of appropriate dimensions. Unordered image sets as samples from a finite-dimensional linear subspace naturally fall under this framework. We show that an inference over subspaces can be naturally cast as an inference problem on the Grassmann manifold. To perform recognition using subspace-based models, we need tools from the Riemannian geometry of the Grassmann manifold. This involves a study of the geometric properties of the space, appropriate definitions of Riemannian metrics, and definition of geodesics. Further, we derive statistical modeling of inter and intraclass variations that respect the geometry of the space. We apply techniques such as intrinsic and extrinsic statistics to enable maximum-likelihood classification. We also provide algorithms for unsupervised clustering derived from the geometry of the manifold. Finally, we demonstrate the improved performance of these methods in a wide variety of vision applications such as activity recognition, video-based face recognition, object recognition from image sets, and activity-based video clustering.     

Kernel discriminant transformation for image set-based face recognition

This study presents a novel kernel discriminant transformation (KDT) algorithm for face recognition based on image sets. As each image set is represented by a kernel subspace, we formulate a KDT matrix that maximizes the similarities of within-kernel subspaces, and simultaneously minimizes those of between-kernel subspaces. Although the KDT matrix cannot be computed explicitly in a high-dimensional feature space, we propose an iterative kernel discriminant transformation algorithm to solve the matrix in an implicit way. Another perspective of similarity measure, namely canonical difference, is also addressed for matching each pair of the kernel subspaces, and employed to simplify the formulation. The proposed face recognition system is demonstrated to outperform existing still-image-based as well as image set-based face recognition methods using the Yale Face database B, Labeled Faces in the Wild and a self-compiled database.     

基于双稀疏正则的图像集距离学习

随着视频采集和网络传输技术的快速发展,以及个人移动终端设备的广泛使用,大量图像数据以集合形式存在.由于集合内在结构的复杂性,使得图像集分类的一个关键问题是如何度量集合间距离.为了解决这一问题,本文提出了一种基于双稀疏正则的图像集距离学习框架（DSRID）.在该框架中,两集合间距离被建模成其对应的内部典型子结构间的距离,从而保证了度量的鲁棒性和判别性.根据不同的集合表示方法,本文给出了其在传统的欧式空间,以及两个常见的流形空间,即对称正定矩阵流形（symmetric positive definite matrices manifold,SPD manifold）和格林斯曼流形（Grassmann manifold）上的实现.在一系列的基于集合的人脸识别、动作识别和物体分类任务中验证了该框架的有效性.     

Multi-view face recognition based on tensor subspace analysis and view manifold modeling

This paper aims to address the face recognition problem with a wide variety of views. We proposed a tensor subspace analysis and view manifold modeling based multi-view face recognition algorithm by improving the TensorFace based one. Tensor subspace analysis is applied to separate the identity and view information of multi-view face images. To model the nonlinearity in view subspace, a novel view manifold is introduced to TensorFace. Thus, a uniform multi-view face model is achieved to deal with the linearity in identity subspace as well as the nonlinearity in view subspace. Meanwhile, a parameter estimation algorithm is developed to solve the view and identity factors automatically. The new face model yields improved facial recognition rates against the traditional TensorFace based method.     

视频人脸识别中判别性联合多流形分析

将基于视频的人脸识别转换为图像集识别问题,并提出两种流形来表示每个图像集:一种是类间流形,表示每个图像集的平均脸信息;另一种是类内流形,表示每个图像集的所有原始图像的信息.类间流形针对图像集之间的区别提取整体判别信息,作用是选出几个与待识别图像集较为相似的候选图像集.类内流形则考虑图像集内各原始图像之间的关系,负责从候选图像集中找出最为相似的一个.不同于现有的非线性流形方法中每幅图像对应流形中的一个点,采用分片技术学习两种流形的投影矩阵,每个分片对应流形中的一个点,所学到的特征更具有判别性,进而使流形边界更加清晰,同时解决了传统非线性流形方法中的角度偏差和不充分采样问题.还提出了与分片技术相匹配的流形之间的距离度量方法.最后在几个广为研究的数据集上进行了实验,结果表明:新方法的识别准确率高,尤其适用于不受控环境下的视频识别,而且不受视频段长短的影响.     

Principal Angles Separate Subject Illumination Spaces in YDB and CMU-PIE

The theory of illumination subspaces is well developed and has been tested extensively on the Yale Face Database B (YDB) and CMU-PIE (PIE) data sets. This paper shows that if face recognition under varying illumination is cast as a problem of matching sets of images to sets of images, then the minimal principal angle between subspaces is sufficient to perfectly separate matching pairs of image sets from nonmatching pairs of image sets sampled from YDB and PIE. This is true even for subspaces estimated from as few as six images and when one of the subspaces is estimated from as few as three images if the second subspace is estimated from a larger set (10 or more). This suggests that variation under illumination may be thought of as useful discriminating information rather than unwanted noise.     

Improved discriminant locality preserving projections for face and palmprint recognition

We propose in this paper two improved manifold learning methods called diagonal discriminant locality preserving projections (Dia-DLPP) and weighted two-dimensional discriminant locality preserving projections (W2D-DLPP) for face and palmprint recognition. Motivated by the fact that diagonal images outperform the original images for conventional two-dimensional (2D) subspace learning methods such as 2D principal component analysis (2DPCA) and 2D linear discriminant analysis (2DLDA), we first propose applying diagonal images to a recently proposed 2D discriminant locality preserving projections (2D-DLPP) algorithm, and formulate the Dia-DLPP method for feature extraction of face and palmprint images. Moreover, we show that transforming an image to a diagonal image is equivalent to assigning an appropriate weight to each pixel of the original image to emphasize its different importance for recognition, which provides the rationale and superiority of using diagonal images for 2D subspace learning. Inspired by this finding, we further propose a new discriminant weighted method to explicitly calculate the discriminative score of each pixel within a face and palmprint sample to duly emphasize its different importance, and incorporate it into 2D-DLPP to formulate the W2D-DLPP method to improve the recognition performance of 2D-DLPP and Dia-DLPP. Experimental results on the widely used FERET face and PolyU palmprint databases demonstrate the efficacy of the proposed methods.     

基于核正交流形角不相似度的非线性动态过程监测方法

针对过程的非线性和动态特性,提出一种基于核正交流形角不相似度的监测方法.利用两个流形子空间正交向量求取内积矩阵的奇异值,构建基于核正交流形角的不相似度指标,量化评估标准集和测试集的流形子空间的统计量关系.首先,在多流形投影方法的基础上,利用非线性函数将原始过程数据投影到特征空间;其次,引入Gram-Schmidt方法正交化投影向量,形成流形子空间的基向量;再次,对两个流形子空间的内积进行特征值分解,获得核正交流形角,构建不相似度监测模型,该监测指标融合角度和距离度量,能够更好地触发故障警报;最后,通过在TE过程上的仿真实验验证了所提出算法的优越性.