基于PCA和ICA的人脸识别

提出利用主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)相结合的方法对人脸进行识别。首先对预处理后的图像进行降维,即利用PCA算法对图像进行去二阶相关和降维处理,然后再利用ICA算法获得人脸影像独立基成分,利用人脸影像独立基来构造一子空间,最后利用待识别图像在这个空间上的投影系数进行人脸识别。从两个不同的数据集,将传统的PCA人脸识别算法和提出的人脸识别算法进行比较。从实验数据结果看,提出的PCA和ICA结合人脸识别算法优于传统的PCA人脸识别算法。     

基于掌纹、人脸关联特征的身份识别算法

首先对掌纹、人脸图像进行融合;接着利用小波变换增强融合后图像;然后利用一种新的子空间分析方法--对角离散余弦变换和二维主元判别分析(Diagonal,Discrete Cosine Traasform and Two-Dimensional Principle Component Analysis,Dia-DCT+2DPCA)相结合的算法进行特征提取;最后运用最小距离分类器进行识别.实验结果表明,本文算法有效地提高了身份识别的正确识别率.     

基于PCA算法的人脸识别方法研究比较

主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法是人脸识别技术中一种广泛应用的数据降维技术。当通过使用PCA变换获得的主成分去重建原始人脸图像时,能使均方误差最小。在传统的PCA基础上,Yang等人提出了2DPCA方法,避免了从图像矩阵向一维向量的转换,并在人脸识别中获得了满意的效果。文章对这两种方法做了理论上比较并给予实验数据支持,实验证明,2DPCA在识别方面略优于传统PCA算法。     

基于独立分量分析的人脸自动识别方法研究

提出了一种独立分量分析(ICA)和遗传算法(GA)相结合的人脸自动识别方法,人脸图像的独立基的获取是采用基于四阶统计信息的ICA算法;为了减少计算复杂度,对原图像进行滤波降维,并用遗传算法对ICA求得的独立基集合进行搜索得到了一个最优的独立基子集;最后,选择合适的分类器根据待识别图像在独立基上投影系数进行分类判决.对人脸图像库的实验表明本方法识别率比基于主元分析的特征脸方法高,且计算量小于传统的基于ICA人脸识别方法.     

基于独立分量分析的人脸自动识别方法研究

提出了一种独立分量分析（ICA）和遗传算法（GA）相结合的人脸自动识别方法,人脸图像的独立的基的获取是采用基于四阶统计信息的ICA算法;为了减少计算复杂度,对原因像进行滤波降维,并用遗传算法对ICA求得的独立基集合进行搜索得到了一个最优的独立基子集,最后,选择合适的分类器根据待识别图像在独立基上投影系数进行分类判决,对人脸图像库的实验表明本方法识别率比基于主元分析 特征脸方法高,且计算量小于传统的基于ICA人脸识别方法。     

改进的双向2DPCA的人脸识别方法

为了提高人脸识别的准确率,且考虑到训练样本的平均值不一定是训练样本分布中心,提出了改进的双向2DPCA人脸识别方法。首先,应用样本中间值代替样本的平均值来重建图像的总体散布矩阵,求解图像总体散布矩阵得到行列两个方向的最优投影向量,然后把人脸图像向这两个方向变换得到人脸识别特征矩阵,最后应用支持向量机进行分类识别。在ORL人脸库和Yale人脸库上对该算法进行实验研究,表明此方法在识别性能上优于普通的二维主成分分析和普通的双向二维主成分分析算法。     

基于四元数主成分分析的人脸识别算法

本文把四元数矩阵运算引入主成分分析,提出了一种应用于彩色图像的四元数主成分分析人脸识别算法。该算法首先用四元数矩阵模型表示彩色人脸图像,然后求该四元数矩阵的协方差矩阵,及其特征向量,通过将彩色人脸图像投影到四元数协方差矩阵特征向量组成的特征空间,比较其与已知人脸在特征空间的位置,从而达到识别彩色人脸的目的。实验表明,采用该算法能得到比经典的特征脸法更高的识别率。     

基于分块小波变换和2DPCA的人脸特征提取与识别算法

从最优化的角度出发,提出了一种基于分块小波变换和二维主成分分析法(2DPCA)的人脸特征提取与识别算法。该方法首先对人脸图像进行分块小波变换,并对各分块的高、低频分量进行组合处理,然后对小波系数特征应用2DPCA方法进行变换并将分块特征进行融合得到人脸鉴别特征,最后在ORL人脸库上应用支持向量机(SVM)对该特征进行分类识别。试验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别性能,具有较短的识别时间和较高的识别准确率,优于传统的人脸识别方法。     

一种基于改进的AdaBoost、肤色和2DPCA的人脸检测方法

为了提高复杂背景下多人脸检测率以及人脸检测速度,提出了一种基于改进AdaBoost、肤色检测和二维主成分分析法（Two-dimensional Principal Component Analysis,2DPCA）的人脸检测方法.该方法首先利用金字塔结构快速检测人脸,得到人脸检测区域,然后利用肤色检测对待判人脸区域进行过滤,过滤误检的非人脸区域,最后根据人脸的几何位置进行人脸关键部位的2DPCA检测.仿真结果表明,该方法实现了复杂背景下多人脸图像快速检测和精确定位,有效降低了误检率,使检测结果更加精确.     

基于PCA算法和小波包变换的人脸识别技术

在人脸识别领域,如何提取人脸特征和降低特征维数是关键.提出了一种基于小波包变换和主元分析相结合的人脸识别方法.小波包具有能够保留图像的主体信息又保留不同方向细节信息的优点.算法首先利用小波包变换,把人脸图像分解成不同尺度的低频和高频部分,提取最优基,再采用PCA方法进行人脸的识别.在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高识别率.     

Discriminant Independent Component Analysis as a subspace representation

Subspace modeling plays an important role in face recognition. Independent Component Analysis （ICA）, a multivariable statistical analysis technique, can be seen as an extension of traditional Principal Com- ponent Analysis （PCA） technique, which addresses high order statistics as well as second order statistics. In this paper, a new scheme of subspace-based representation called Discriminant Independent Component Analysis （DICA） is proposed, which combines the strength＂ of unsupervised learning of ICA and supcrvised learning of Linear Discriminant Analysis （LDA）, and efficiently enhances the generalization ability of ICA-based representation method. Based on DICA subspace analysis, a set of optimal vectors called ＂discriminant independent faces＂ are learned from face samples. The effectiveness of our method is demonstrated by performance comparisons with some popular methods such as ICA, PCA, and PCA＋LDA. On the large scale database of IIS, significant improvements are observed when there are fewer training samples per person available.     

Active Shape Model of Combining Pca and Ica： Application to Facial Feature Extraction

Active Shape Model （ASM） is a powerful statistical tool to extract the facial features of a face image under frontal view. It mainly relies on Principle Component Analysis （PCA） to statistically model the variability in the training set of example shapes. Independent Component Analysis （ICA） has been proven to be more efficient to extract face features than PCA. In this paper, we combine the PCA and ICA by the consecutive strategy to form a novel ASM. Firstly, an initial model, which shows the global shape variability in the training set, is generated by the PCA-based ASM. And then, the final shape model, which contains more local characters, is established by the ICA-based ASM. Experimental results verify that the accuracy of facial feature extraction is statistically significantly improved by applying the ICA modes after the PCA modes.     

基于局部二元模式的快速红外人脸识别系统

红外人脸成像具有对光照、人脸皮肤、表情、姿态等因素变化不敏感的特点,可以在一定程度上弥补这些因素对可见光人脸识别影响的不足。为了充分提取红外人的局部鉴别特征,文中提出了一个基于局部二元模式的快速红外人脸识别系统。该系统首先通过thermoVision A40型红外热像仪获分辨率为320240的红外人脸图像,并通过人脸检测和归一化方法提取大小为6080的标准红外人脸图像。其次,基于人脸图像的对称性,将红外人脸图像分块。通过局部二元模式直方图提取每一分块所包含的纹理模式特征。最后,采用Kruskal-Wallis（KW）特征选择算法,进一步抽取对识别有贡献的局部纹理特征用于分类识别。实验结果表明:提出的热红外人脸系统识别率明显优于基于主成分分析（PCA）和线性鉴别分析（LDA）的传统红外人脸识别系统,可以达到98.6%的识别率。与此同时,提出的红外人脸识别系统识别速度也快于传统基于PCA和LDA系统,可以广泛应用于实时人脸识别中。     

基于峰度的ICA算法

独立分量分析(ICA)是一种通过最大化多维观察向量元素的统计独立性寻找一个线性变换的统计方法，其作为有效的盲源分离技术是信号处理领域的热点。提出了一种基于峰度的快速ICA算法，此算法常用于盲信号分离和特征抽取。先从峰度的定义入手说明峰度作为代价函数的可行性，并详细介绍如何将神经网络学习规则转换成固定点准则，从而使得算法简单，且不依赖任何人为定义的参数。选取3个非高斯独立向量作为信号源进行Matlab仿真，分离效果良好。     

The fast fixed-point algorithm for speckle reduction of polarimetric SAR image

In this letter, a simple and efficient method of image speckle reduction for polarimetric SAR is put forward. It is based on the fast fixed-polnt ICA (Independent Component Analysis) algorithm of orthogonal and symmetric matrix. Simulation experiment is carried out to separate speckle noise from the polarimetric SAR images, and it indicates that this algorithm has high convergency speed and stability, the image speckle noise is reduced effectively and the speckle index is low. and the image quality is improved obviously.     

基于ICA的抗拷贝攻击的数字水印方案

该文提出了一种基于独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)的能有效抵抗拷贝攻击的数字水印方案。该方案将能够唯一描述原始图像的图像签名与数字水印一同嵌入到原始图像中,并采用ICA技术进行检测。通过验证签名,可以判断待测图像是否合法,从而实现抗拷贝攻击的目的。计算机仿真结果证明了该方案的有效性和鲁棒性。     

基亏主成分分析法的人脸识别的探讨与研究

人脸识别是生物特征识别和人工智能领域特别重要的课题之一。讨论了统计主成分分析法（Principal Component Analysis,PCA）在人脸识别中的应用。PCA是基于统计的方法,可以对人脸库数据起到降低维数、去除相关性等作用。通过Kauhunen-Loeve变换（K—L变换）将人脸库变换到新的坐标系,得到人...