基于局部人脸图像的ICA人脸识别方法

提出了一种基于局部人脸图像独立分量分析的特征提取方法.该方法将人脸图像分成若干个相等的部分,将分成的局部人脸图像矩阵作为训练样本,并先后从水平方向,垂直方向提取训练样本的独立分量.相较于传统的独立分量分析(ICA)方法,该方法具有如下优点:有效解决了传统ICA在进行特征抽取过程中的高维小样本问题;将局部人脸图像作为训练样本,这不仅增加了训练样本数,而且有利于提取人脸局部特征;依次从训练样本的水平方向、垂直方向提取训练样本特征,使得提取的特征不仅维数更小,而且能更有效地反映样本的局部信息.以上优点使得提出的算法较传统方法在人脸识别方面更稳定,识别率更高,在Yale人脸库和AR人脸库上验证了该算法的有效性.     

基于随机子空间的局部鉴别投影*

针对高维数据容易对噪声敏感及容易造成维数灾难问题,文中提出基于随机子空间的局部鉴别投影算法(RSLDP).利用随机子空间方法对高维的原始数据进行特征选择,在生成的低维特征子空间构造近邻图,降低噪声影响.RSLDP通过最大化局部类间加权散度和最小化局部类内加权散度,同时最小化样本的总体局部散度,改进局部最大间距鉴别嵌入算法,较好刻画样本与其类间类内近邻中心点的关系,有利于鉴别特征的提取.在CMU PIE和AR这2个人脸数据库上的实验表明文中算法的有效性.     

一种双向2DLPP算法及其在人脸识别中的应用

为了提高人脸识别方法对光照、姿态等外部因素的鲁棒性,本文在二维局部保持投影(2DLPP)算法的基础上进行改进,提出的一种双向2DLPP算法。与2DLPP算法不同的是,在求得行方向投影矩阵后,再求列方向的投影矩阵,得到图像的双向特征矩阵,以达到将样本降维的目的。实验结果表明,该方法具有较高的识别率对光照和姿态的变化具有一定的鲁棒性。     

基于局部Fisher准则判别投影的人脸识别算法

为了提取更真实的样本局部分布结构以及合理利用样本标签信息,提出局部Fisher准则判别投影的人脸识别算法。通过求解样本在总体下稀疏表示来自适应选择样本的近邻参数,以使样本间分布关系尽可能符合真实情况;在获取稀疏近邻结构的基础上,利用样本标签信息设计自定义的类内局部散度矩阵和类间局部散度矩阵,以使得在保留样本间近邻关系的同时提高样本标签信息带来的判别能力。该算法可以有效保持同类样本间的稀疏近邻关系,并且破坏非同类样本间的稀疏近邻结构。在Yale库、AR库以及Yale B库上的实验结果表明:与相关的人脸识别算法相比,该算法具有更高的人脸识别率,可以有效提升人脸识别算法的识别率。     

基于大间距准则的不相关保局投影分析

局部保持投影(Locality preserving projections,LPP)算法只保持了目标在投影后的邻域局部信息,为了更好地刻画数据的流形结构, 引入了类内和类间局部散度矩阵,给出了一种基于有效且稳定的大间距准则(Maximum margin criterion,MMC)的不相关保局投影分析方法.该方法在最大化散度矩阵迹差时,引入尺度因子α,对类内和类间局部散度矩阵进行加权,以便找到更适合分类的子空间并且可避免小样本问题; 更重要的是,大间距准则下提取的判别特征集一般情况下是统计相关的,造成了特征信息的冗余, 因此,通过增加一个不相关约束条件,利用推导出的公式提取不相关判别特征集, 这样做, 对正确识别更为有利.在Yale人脸库、PIE人脸库和MNIST手写数字库上的测试结果表明,本文方法有效且稳定, 与LPP、LDA (Linear discriminant analysis)和LPMIP(Locality-preserved maximum information projection)方法等相比,具有更高的正确识别率.     

基于拉普拉斯方向的差值线性判别分析

标准的LDA方法通常有3个问题:1)为了确保类内散度矩阵的非奇异性,必须首先通过PCA进行维数约简,这限制了对更多维数空间的使用;2)当每人只有单个训练样本时,类内散度矩阵必然奇异,此时LDA无法工作;3)缺乏对像素间的局部相关性的考虑。为了解决这些问题,提出一种基于拉普拉斯方向的差值线性判别分析方法。该方法通过拉普拉斯方向实现更鲁棒的图像相异性测度,通过引入差值散度矩阵来避免类内散度矩阵的奇异性。实验结果显示,该算法对表情变化、光照改变及不同遮挡情况获得了更高的识别率,尤其针对光照变化,效果更加显著。     

改进的PCA-LDA人脸识别算法的研究

主成分分析算法(PCA)和线性鉴别分析算法(LDA)被广泛用于人脸识别技术中,但是PCA由于其计算复杂度高,致使人脸识别的实时性达不到要求。线性鉴别分析算法存在“小样本”和“边缘类”问题,降低了人脸识别的准确性。针对上述问题,提出使用二维主成分分析法(2DPCA)与改进的线性鉴别分析法相融合的方法。二维主成分分析法提取的特征比一维主成分分析法更丰富,并且降低了计算复杂度。改进的线性鉴别分析算法重新定义了样本类间离散度矩阵和Fisher准则,克服了传统线性鉴别分析算法存在的问题,保留了最有辨别力的信息,提高了算法的识别率。实验结果表明,该算法比主成分分析算法和线性鉴别分析算法具有更高的识别率,可以较好地用于人脸识别任务。     

基于双向压缩二维保局投影的人脸识别方法

二维保局投影(2DLPP)只在图像的横向进行数据压缩,提取的特征维数较高,针对该问题,结合二维保局投影和可选的二维保局投影,提出双向压缩二维保局投影((2D)2LPP)算法。该算法从横向和纵向2个方向实施2DLPP,使图像的横向和纵向的维数都得到有效的约简。实验结果表明,(2D)2LPP在识别率和识别时间上都优于2DLPP和A2DLPP。     

基于改进的双向二维线性判别分析的人脸识别

针对传统的二维线性判别方法提取出的人脸特征系数维数大的问题,提出一个改进的双向二维线性判别分析方法GB2DLDA。双向压缩类内和类间散布矩阵,用压缩后的散布矩阵构成两个Fisher鉴别准则函数,求出两个投影矩阵,然后人脸图像矩阵向投影矩阵投影,提取出特征系数。实验证明在相同识别率下,用此方法提取的特征系数维数明显少于其它二维线性判别分析方法。在选择合适的特征向量的情况下,此方法的识别率要好于其它二维线性判别分析方法。     

基于2D-KPCA的拉普拉斯特征映射人脸识别*

针对拉普拉斯特征映射(LE)只能保持局部近邻信息,对新测试点无法描述的不足,提出一种基于二维核主成分分析的拉普拉斯特征映射算法(2D-KPCA LE)。与核二维主成分分析算法(K2DPCA)不同,该算法首先对训练样本空间进行二维主成分分析（2DPCA）,在保留样本空间结构信息的同时通过去相关性得到低秩的投影特征矩阵;然后用核主成分分析法(KPCA)提取全局非线性特征;由于其核函数需要大量存储空间,再用拉普拉斯特征映射(LE)进行降维。在ORL和FERET人脸数据库中的仿真实验结果表明,基于2D-KPCA的拉普拉斯特征映射算法不但可以有效处理复杂的非线性特征,又可以降低算法复杂度,提高流形学习的识别率。     

基于模糊最大间距准则的人脸特征提取方法

在最大间距准则算法中引入模糊化思想,提出了基于模糊最大间距准则（FMMC）的人脸识别算法.首先讨论图像对各个类别的隶属程度,并重新定义了类内和类间离散度矩阵;然后利用模糊最大间距准则得到最优投影变换矩阵;最后将原始训练样本数据投影到一个相对低维的特征空间,从而完成对训练样本数据的特征提取.在ORL和Yale标准人脸库上的实验结果表明,文中提出的模糊最大间距准则特征提取方法用于人脸识别具有较高的识别率.     

基于加权最大类间边缘准则的人脸识别

在人脸识别中,特征提取技术被广泛应用于减少数据量和增强数据可分性。该文依据最大类间边缘准则,提出一种加权最大类间边缘准则的特征提取方法,引入加权函数,对类内和类间散布矩阵分别进行加权。并设计了一个基于离散小波分解、主成分分析和加权最大类间边缘准则的人脸识别系统。在ORL人脸库上的测试结果证实,该方法提高了识别率,最高识别率达98.25%。     

基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别

提出了基于小波变换和多特征融合算法的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像进行简单加权小波变换以降低维数,施行改进的模块二维主成分分析（M2DPCA）抽取特征,再进行加权最大散度差鉴别分析（WMSD）得到最终的特征图像,采用最近邻分类器对人脸分类识别。该方法不仅利用了人脸图像的局部特征和类别信息,而且避免了矩阵的奇异值分解可能遇到的问题。在ORL人脸库上实验,以验证该方法的有效性。     

一种基于2DLPP和2DLDA的人脸识别方法研究

局部保持投影（locality preserving projection,LPP）和线性鉴别分析（linear discrimin antanalysis,LDA）是两种有效的一维特征提取方法,广泛应用于人脸识别领域。但采用一维特征提取方法时会存在列向量化时样本的结构信息被破坏和样本在提取特征时必须对协方差矩阵进行特征分解,对于高维小样本的问题很容易出现协方差矩阵奇异的问题。文中提出将二维局部保持投影（2DLPP）和二维线性鉴别分析（2DLDA）这两种方法在特征层进行融合并应用在人脸识别。基于人脸库AR上的实验表明,该方法比传统的IJPP和LDA识别性能更高,因此可作为一种新的人脸识别方法。     

Feature Extraction Using Laplacian Maximum Margin Criterion

Feature extraction by Maximum Margin Criterion (MMC) can more efficiently calculate the discriminant vectors than LDA, by avoiding calculation of the inverse within-class scatter matrix. But MMC ignores the local structures of samples. In this paper, we develop a novel criterion to address this issue, namely Laplacian Maximum Margin Criterion (Laplacian MMC). We define the total Laplacian matrix, within-class Laplacian matrix and between-class Laplacian matrix by using the similar weight of samples to capture the scatter information. Laplacian MMC based feature extraction gets the discriminant vectors by maximizing the difference between between-class laplacian matrix and within-class laplacian matrix. Experiments on FERET and AR face databases show that Laplacian MMC works well.     

融合深度学习与最大间距准则的人脸识别方法

当前,人脸识别技术遇到的突出问题是光照、姿态、遮挡和表情等因素所引起的识别精度的下降,这些问题是人脸识别系统不完美的主要原因,深度学习是一种新的方法,可有效解决这些问题。首先通过引入深度学习算法进行多层次的学习,然后提取高层特征进行人脸描述,最后应用最大间距准则减小最小二乘估计产生的重建误差,实现有效的面部识别分类。该算法在ORL、CAS-PEAL和扩展Yale-B人脸数据库中进行了不同光照、姿态、遮挡、表情和容貌特征变化条件下的仿真实验。结果表明,所提出的算法比传统线性分类算法具有更高的效率和准确度。     

二维PCA非参数子空间分析的人脸识别算法

提出一种结合二维PCA(2DPCA)的二维非参数子空间分析(2DNSA)人脸识别算法.利用2DPCA对原始图像矩阵进行特征降维,以降维后的特征为训练样本,进行二维非参数判别分析,并综合考虑类边界样本对分类的影响,采用2DNSA实现更合理的特征提取.基于Yale、LARGE人脸数据库的实验结果表明,与(2D)2pCA、2...     

基于特征的弹性图匹配人脸识别算法改进

针对传统人脸识别弹性图匹配算法空间复杂度高、实时性较差的问题,提出一种弹性图匹配改进算法,将人脸图片特征点经Gabor小波预处理后,结合主成分分析(PCA)和Fisher线性判别方法(FLD)对生成的特征矢量进行处理,降低维数,减少计算量,同时在不降低识别率的前提下,提高识别速度。与传统的PCA算法、FLD算法、EGM算法进行仿真比较,证明该改进算法识别率高、实时性好。     

核邻域保持判别嵌入在人脸识别中的应用

为更有效地进行数据降维,将核映射思想引入到邻域保持判别嵌入中,提出一种核邻域保持判别嵌入的流形学习算法。以类内相似度矩阵与类间散度矩阵之差作为鉴别准则,使类间散度矩阵不受满秩的约束,从而解决人脸数据的非线性和小样本问题。在ORL和Yale人脸库上的实验结果表明,该算法具有较好的人脸识别性能。