对称主分量分析及其在人脸识别中的应用

镜像对称性是人脸的一个直观显然的自然特性，有助于开发面向人脸图像的识别技术与算法，该文将在人脸识别中应用这一自然特性，提出一种新算法——对称主分量分析，该算法首先引入镜像变换，生成镜像样本；然后依据奇偶分解原理，生成镜象奇、偶对称样本，并分别进行KL展开，提取镜象奇／偶对称KL特征分量；最后，根据奇／偶对称KL特征分量在人脸中所占能量比例的不同以及对视角、旋转、光照等干扰的不同敏感程度进行特征选择，理论分析与实验证明，该算法巧妙地利用镜像样本，增强人脸识别：既扩大样本容量，显著提高识别率；又节省计算与存储开销，增强算法的实用性能。     

基于完全二维对称主成分分析的人脸识别

镜像对称性是人脸的一个直观明显的自然特性,结合该特性在完全二维主成分分析的基础上提出完全二维对称主成分分析的人脸识别方法。该方法通过镜像变换得到奇对称样本和偶对称样本,分别对奇偶对称样本进行完全二维主成分分析,通过奇偶加权因子对奇偶对称样本的特征矩阵进行组合,并采用最近邻距离分类器分类。在ORL人脸数据库上的实验表明,该方法有较好的识别效果。     

基于对称非迭代双边2DPCA的人脸识别

结合人脸图像的对称性在非迭代双边二维主成分分析（NIB2DPCA）的基础上, 提出了对称非迭代双边二维主成分分析（SNIB2DPCA）的人脸识别方法。该方法引入镜像变换, 根据奇偶分解原理分别生成奇、偶对称样本, 用NIB2DPCA分别对奇偶对称样本提取特征, 通过奇偶加权因子对奇偶对称样本的特征矩阵进行组合得到最终的分类特征矩阵, 最后用最近邻分类器分类。在Yale、ORL和YaleB人脸库上的实验表明该方法不仅显著提高了识别率, 而且对光照影响有一定的鲁棒性。     

基于对称的二维主成分分析及其在人脸识别中的应用

在二维主成分分析算法中引入了对称性思想,提出了基于对称的二维主成分分析算法（STDPCA）。在该算法中,首先把人脸图像分解成奇对称图像和偶对称图像,然后分别在这两类图像中进行二维主成分分析,提取所需要的特征。该算法不仅有效利用了二维主成分分析算法的优点,而且也考虑了人脸对称性的特点,因此在人脸识别中有较高的识别率。在著名人脸库ORL、YALE中的实验证明了该算法的有效性。     

基于对称ICA的特征抽取方法及其在人脸识别中的应用

独立成分分析在信号处理和图像处理领域已受到广泛关注.本文提出了一种基于人脸直观自然特性的新算法--对称独立成分分析.该算法在代数上基于函数分解的思想,几何上基于人脸的镜像对称.首先引入镜像变换,然后根据奇、偶分解原理,分别生成奇偶对称样本,最后分别提取各奇偶样本的独立成分.理论分析与实验证明,该算法巧妙利用了镜像样本,既扩大了样本容量,又提高了识别率.同时该算法对光照变化有一定的不敏感性.     

对称LDA及其在人脸识别中的应用

线性鉴别分析是特征抽取中最为经典和广泛使用的方法之一。基于人脸的一种直观自然特性——镜像对称性,提出一种算法——对称线性鉴别分析。该算法引入镜像变换,生成镜像样本,依据奇偶分解原理,生成镜像奇、偶对称样本,并分别提取各奇偶样本的对称鉴别特征。理论分析与实验证明,该算法合理地利用了镜像样本,既扩大了样本容量,又提高了人脸识别率。     

基于对称核主成分分析的人脸识别

为了提高人脸识别技术的实用性,结合人脸镜像对称性和核主成分分析提出了一种新的人脸识别方法。首先利用小波变换压缩人脸图像数据,获取小波分解的低频分量,再通过镜像变换得到镜像偶对称图像和镜像奇对称图像,然后分别对奇偶对称图像进行核主成分分析提取奇偶特征,并且通过加权因子对奇偶特征进行融合,最后采用最近邻分类器分类。基于ORL人脸数据库的实验结果表明：该算法增大了样本容量,在一定程度上克服了光照、姿态的不利因素,提高了人脸识别率。     

Gabor镜像奇偶特征与人脸图像对称性的关系

在镜像变换的基础上,给出Gabor镜像奇、偶特征的提取过程,针对YaleB人脸库图像,通过实验对不同子集人脸图像进行定量的对称性分析,并从单幅人脸图像的Gabor镜像奇、偶特征及整体人脸库的目标识别率两方面分析Gabor镜像奇偶特征和人脸图像对称性的关系。     

基于对称二维主成分分析的人脸识别

提出一种基于人脸直观上镜像对称的算法--对称二维主成分分析,并成功应用于人脸识别.该算法引入镜像变换,根据奇偶分解原理,分别生成奇偶对称样本,再分别进行二维PCA变换,生成奇偶本征空间.根据选择性集成的思想,从奇偶本征空间挑选出更具有鉴别信息的本征向量构造人脸特征提取的本征空间.提取人脸图像的各奇偶对称的二维主成分特征进行识别.理论分析与实验证明,该算法既扩大样本容量,又提高识别率,同时该算法对光照变换有一定的不敏感性.     

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。     

鲁棒主元分析在掌纹识别中的应用

为了对存在异常值的图像构建低维线性子空间的描述,提出用鲁棒主元分析(RPCA)的新方法进行掌纹识别。运用图像下抽样方法降低掌纹空间的维数,在低维图像上应用RPCA提取低维的投影向量,然后将训练图像和待识别图像向投影向量上投影得到鲁棒主元特征,计算特征向量间的余弦距离进行掌纹匹配。运用PolyU掌纹图像库进行测试,结果表明,与主元分析(PCA)、独立元分析(ICA)和核主元分析(KPCA)相比,RPCA算法的识别率最高为99%,特征提取和匹配总时间0.032 s,满足了实时系统的要求。     

结合DCT与KPCA的人脸识别

核主成分分析是主成分分析在核空间中的非线性推广,能有效应用于人脸识别,但是识别过程时间开销过大仍是待解决的问题。提出了一种结合离散余弦变换和核主分量分析的人脸识别方法。对人脸图像进行离散余弦变换,选择部分系数重建图像,采用核主分量分析的方法提取人脸特征,采用最近邻分类器进行识别。在ORL人脸库上的仿真结果表明所提出的方法速度快,综合性能优于核主成分分析方法。     

一种融合KPCA和KDA的人脸识别新方法

核判别分析（KDA）和核主成分分析（KPCA）分别是线性判别分析（LDA）和主成分分析（PCA）在核空间中的非线性推广,提出了一种融合KDA和KPCA的特征提取方法并应用于人脸识别中,该方法综合利用KDA和KPCA 的优点来提高人脸识别的性能。此外,还提出了一种广义最近特征线(GNFL)方法来构造有效的分类器。实验结果证明：提出的方法获得了更好的识别结果。     

基于KL距离的KPCA人脸识别算法

针对核主成分分析（KPCA）人脸识别算法中对全局特征变化敏感和忽略局部特征的问题,研究了一种基于KL距离的KPCA人脸识别算法。利用KL距离定义了类间距离和类内差异,设定了一个非线性优化函数来最大化类间距离,同时最小化类内差异,使提取的特征更为紧凑可分,并将其应用于KPCA算法中,利用ORL人脸图像库对算法的性能进行了测试。实验结果表明,该算法相对于传统KPCA算法具有更好的识别效果和稳定性。     

基于KPCA和FMSD的人脸识别

针对核最大散度差(KMSD)方法在人脸识别中存在边缘类和次优性问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与模糊最大散度差(FMSD)的人脸识别方法(KFMSD)。利用KPCA方法提取人脸的非线性结构特征,选取投影后类间散度大于类内散度的特征向量作为最优投影轴,采用FMSD方法,根据隶属度函数将样本的原始分布信息完全融入人脸的特征提取中,采用最近邻分类器进行分类识别。在ORL和YALE人脸库上的实验证明了KFMSD方法的有效性。     

基于余弦角距离的主成分分析与核主成分分析

PCA和KPCA都是基于欧氏距离提出的,这种距离对离群数据点比较敏感,而余弦角距离对离群数据更为鲁棒,在很多情况下具有更好的性能。充分利用余弦角距离的优势,提出两种新的特征抽取算法——基于余弦角距离的主成分分析（PCAC）和基于余弦角距离的核主成分分析（KPCAC）。在YALE人脸数据库与PolyU掌纹数据库上的实验表明,PCAC比PCA取得了更好的效果,KPCAC也表现出了很好的性能。     

非线性特征提取和LSSVM在化工过程故障诊断中应用

提出利用非线性特征提取（核主成分分析（KPCA）和核独立成分分析）消除数据的不相关性,降低维数。核主成分分析利用核函数把输入数据映射到特征空间,进行线性主成分分析计算提取特征;核独立成分分析在KPCA白化空间进行线性独立成分分析（ICA）变换提取独立成分。提取的特征作为最小二乘支持向量机分类器的输入,构建融合非线性特征提取和最小二乘支持向量机的智能故障分类方法。研究了该方法应用到某石化企业润滑油生产过程的故障诊断中的有效性和可行性。     

基于类内加权平均值的模块PCA算法

针对主成分分析（PCA）算法在人脸识别中识别率低的问题,提出一种基于类内加权平均值的模块PCA算法。该算法对每一类训练样本中每个训练样本的每个子块求类内加权平均值,用类内加权平均值对训练样本类内的相应子块进行规范化处理。由所有规范化后的子块构成总体散布矩阵,得到最优投影矩阵,由训练集全体子块的中间值对训练样本子块和测试样本子块进行规范化后投影到最优投影矩阵,得到识别特征,并用最近距离分类器分类。ORL人脸库上的实验结果表明,该算法的识别性能优于普通模块PCA算法。     

基于核主成分分析的步态识别方法

为了从多帧步态序列中更有效地提取步态特征并实时性地进行身份识别,提出一种有效的基于平均步态能量图(MGEI)的核主成分分析(KPCA)的身份识别方法。通过预处理技术提取出运动人体的侧面轮廓,根据步态下肢的摆动距离统计出步态周期,得到MGEI。KPCA采用非线性方法提取主成分,描述待识别图像中多个像素之间的相关性。利用KPCA的方法在高维空间对MGEI提取特征,选择合适的核函数,用方差倒数加权欧氏距离进行身份识别。实验结果表明,该算法具有较好的识别性能,并且耗时大大缩短。