基于改进的LPP_SIFT人脸识别算法

局部保持映射-尺度不变特征变换(LPP-SIFT)算法是一种有效的特征识别方法,但是基于LPP的算法在人脸识别中容易遇到奇异值问题.为此,论文提出采用奇异值分解(SVD)的LPP-SIFT算法(SVD_LPP_SIFT).首先用尺度不变特征变换对样本选择特征;然后再根据LPP算法求出新样本空间的低维投影子空间.在算法中,样本数据将被映射到一个非奇异正交矩阵中,以此解决了奇异值问题.在Yale、ORL上实验,实验结果验证SVD_LPP_SIFT算法在人脸识别中的有效性.     

应用于人脸识别的改进局部保持投影算法

局部保持投影算法（locality preserving projections,LPP）作为降维算法,在机器学习和模式识别中有着广泛应用。在识别分类中,为了更好的利用类别信息,在保持样本点的局部特征外,有效地从高维数据中提取出低维的人脸图像信息并提高人脸图像的识别率和识别速度,使分类达到一定优化,基于LPP算法结合流形学习思想,通过构造一种吸引向量的方法提出一种改进的局部保持投影算法（reformation locality preserve projections ,RLPP）。将数据集利用极端学习机分类器进行分类后,在标准人脸数据库上的进行试验,实验结果证明,改进后算法的识别率优于LPP算法、局部保持平均邻域边际最大化算法和鲁棒线性降维算法,具有较强的泛化能力和较高的识别率。     

基于改进的自适应局部保持投影算法的人脸识别

局部保持投影(LPP)通过构造近邻图来保持样本的局部结构,在构造近邻图的过程中,LPP会遇到两个参数K和σ的选择问题。近邻图的构建对算法的识别效果起着重要的作用,因而这两个参数的选择会在很大程度上影响LPP的识别率。为了避免参数的选择对识别率造成影响,提出了一种基于改进的自适应局部保持投影的人脸识别算法。首先,构造无参数的近邻图,其能够自适应地选取样本的近邻点并确定其相应的边权。其次,由于在计算过程中出现了矩阵维数过高的问题,因此采用QR分解进行降维处理。最后,利用共轭正交化使得投影轴具有统计不相关性,以降低特征矢量间的统计相关性,提高识别率。在ORL人脸库和YALE人脸库上进行了实验,结果表明改进的算法在识别率方面整体上好于LPP算法、DLPP算法、LMMC算法。     

基于Contourlet变换与LPP的表情识别

提出一种基于Contourlet变换与局部保持投影(LPP)的人脸表情识别方法。将人脸表情图像分割为左眼(包括眉毛)、右眼(包括眉毛)和嘴三部分,利用Contourlet变换对局部表情图像和原始图像进行处理,得到图像的低频分量和高频分量。结合局部表情图像的低频分量与原始图像的高频分量,采用LPP算法提取表情特征,并利用支持向量机进行分类。实验结果表明,该方法的识别率较高。     

基于局部保持投影的人脸超分辨率方法研究

通常,人脸图像能够看作是嵌入到高维空间中的低维流形的点的集合。流形学习被用于很多降维方法中,局部保持投影（LPP）便是其中的一种。针对局部保持投影方法进行了研究,将局部保持投影算法融入到超分辨率方法中,并将其结合到人脸图像的复原上。介绍现有的基于LPP的人脸图像的超分辨率算法。     

基于小波和流形学习的人脸姿态表情分析

针对人脸研究领域中高维数据产生的计算复杂度问题,提出基于小波分解的流形学习方法,对高维数据进行降维,从而达到降低计算复杂度的目的。该方法对人脸图像进行不同层次的小波分解保留低频分量后再分别应用局部线性嵌入(LLE)及局部保持投影(LPP)两种流形学习算法。实验在Frey和CMU PIE人脸库上进行,给出人脸姿态和表情分布变化的实验结果,并分析了运行时间和经小波分解得到的低频子图像的能量。结果表明,基于小波分解的流形学习算法对于降低计算复杂度和保持图像信息是有效的。     

基于改进SIFT算法的图像匹配方法

研究图像匹配定位识别精度问题,针对同一图像两个不同视点的匹配,为提高不同分辨率不同尺度的图像匹配精度和效率问题,提出一种改进的基于尺度不变特征变换(SIFT)算法的图像匹配方法.由于算法具有良好的尺度、旋转、光照等不变特性而应用于图像匹配中,在分析SIFT特征向量生成过程的基础上,以准欧式距离代替欧氏距离作为特征描述符之间的相似性度量来提高SIFT特征匹配效率.实验结果表明,方法在保持图像匹配率和算法鲁棒性情况下,不仅缩短了匹配时间,还提高了图像匹配的精度,证明图像匹配的有效性.     

基于Curvelet及LPP的人脸识别算法

基于人脸图像的曲线奇异性及高维图像数据带来的计算复杂性．提出一种结合Curvelet变换与LPP的人脸识别方法。首先通过Curvelet变换对人脸图像降维,利用LPP将图像投影到最优子空间中,利用支持向量机进行分类识别,实验结果表明该算法的识别效果优于小波变换结合LPP方法、LPP方法。     

基于LBP的尺度不变特征的描述和匹配算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法计算复杂度高和匹配速度慢的难题,提出一种新的基于局部二进制模式(LBP)的尺度不变特征变换算法.首先采用高斯差分尺度空间检测局部极大值,利用圆形邻域统计梯度方向直方图来确定特征点的主方向,再通过坐标轴旋转避免图像旋转的计算代价;然后运用改进后的LBP算子求取特征点邻域的纹理信息,得到132比特的特征点描述子,有效地降低了描述子的计算复杂度;最后运用逻辑与运算对描述子进行特征点匹配.图像匹配实验结果表明,该算法具有尺度不变性、旋转不变性、仿射不变性和光照不变性等优良特性,在保证匹配正确率与SIFT和CS-LBP算法基本一致的情况下,运算速度优于以上2种算法,其中光照不变性明显优于SIFT算法.     

一种应用于人脸识别的超分辨率方法

为提高局部保持投影(LPP)在人脸图像超分辨率中的适用性,在LPP中引入典型相关分析(CCA),提出一种相关性增强的局部保持投影方法(CELPP)。CELPP用于提取高分辨率图像与低分辨率图像特征,根据关系学习建立低分辨率图像特征与高分辨率图像特征之间的映射变换,输入低分辨率图像,通过CELPP特征提取和关系映射,得到高分辨率图像,并将其用于人脸识别。对人脸库ORL和Yale进行的实验结果表明,该方法同时考虑了高分辨率图像与低分辨率图像的相似性及同类图像的局部结构性,在基于人脸识别的超分辨率应用中优于LPP和CCA。     

基于局部二元模式的人脸表情识别

提出了一种基于局部二元模式（LBP）和局部保全投影（LPP）相结合的面部表情识别方法。使用LBP算子对图像分块处理,综合人脸局部和整体的特征;再使用LPP对表情特征降维,最后采用支持向量机对面部表情分类。在日本女性人脸表情库上实验表明,本文提出的方法有更好的识别率和更快的识别速度。     

基于OLPP和信息向量机的人脸识别

结合正交局部保持投影(OLPP)和信息向量机(IVM),提出用于人脸识别的OLPP-IVM算法。应用OLPP对原始人脸图像数据进行特征提取,利用IVM在降维后的数据上实现人脸分类。与主成分分析、线性判别分析等算法的比较实验证明,用该算法进行人脸识别误差更小,性能更优越。     

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2DPCA和流形学习LPP算法的人脸特征提取应用

人脸图像的特征提取是人脸识别系统中最关键同时也是难题之一。流形学习算法是近些年的人脸识别和语音识别两个领域应用较多的非线性降维方法。通过对人脸识别系统的研究,现提出一种全新的基于2DPCA（Two-Dimentional PCA）和流形学习LPP（Locality Preserving Projections）算法的特征提取方法,可为今后深入研究人脸识别技术提供较好的参考。仿真实验表明,该算法与传统特征提取PCA、LDA算法相比,可以取得更好的识别率。     

基于局部保持投影的复合位置投影

为解决在人脸识别领域的特征提取问题,提出一种基于局部保持投影（LPP）的复合位置投影（MLPP）方法,通过选取不同的类内、类间度量矩阵和约束矩阵,将求解最优变换矩阵的问题转换成普通的特征值问题。在构造邻接图时,该算法将相同类各点作为邻接点,将类内结构保持到特征空间中,在保留局部结构稳定的同时,使整体结构趋于最大化,从而形成高效的聚簇。在AT&T和JAFFE标准人脸图像库上的实验结果表明,MLPP算法具有较高的识别率。     

改进的局部保持投影算法的多模型软测量

针对化工生产过程中软测量模型估计精度的问题,提出一种基于改进的局部保持投影算法的多模型建模方法。该方法通过有监督自适应权值的局部保持投影算法对输入数据空间进行特征提取,并结合最近邻分类器算法进行输入空间的划分,最后融合支持向量机实现多模型建模。仿真应用结果表明:将改进的局部保持投影算法应用在UCI数据库的Iris数据集的分类中,其分类精度高于基本的局部保持投影算法的分类精度;同时将改进的局部保持投影算法的多模型建模方法应用于双酚A生产的软测量多模型建模中,该方法能够有效的进行输入空间地划分,构建回归模型的数据更加合理,使得模型估计精度得到了提高,并具有更强的泛化能力。     

Optimal locality preserving projection for face recognition

In face recognition, when the number of images in the training set is much smaller than the number of pixels in each image, Locality Preserving Projections (LPP) often suffers from the singularity problem. To overcome singularity problem, principal component analysis is applied as a preprocessing step. But this procession may discard some important discriminative information. In this paper, a novel algorithm called Optimal Locality Preserving Projections (O-LPP) is proposed. The algorithm transforms the singular eigensystem computation to eigenvalue decomposition problems without losing any discriminative information, which can reduce the computation complexity. And the theoretical analysis related to the algorithm is also obtained. Extensive experiments on face databases demonstrate the proposed algorithm is superior to the traditional LPP algorithm.     

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。     

全局加权稀疏局部保留投影

针对稀疏保留投影(SPP)算法运行时间较长并且忽略了样本的类间差异信息的问题,在稀疏保留投影算法的基础上,提出了全局加权稀疏局部保留投影(GWSLPP)算法。该算法在保持样本的稀疏重构关系的同时,使样本具有很好的鉴别能力,算法通过对样本进行稀疏重构处理;然后对样本进行投影并且最大化样本的类间散度;最后利用得到的投影将样本分类。该算法分别在FERET人脸库和YALE人脸库上进行实验。实验结果表明,全局加权稀疏保留算法在执行时间和识别率综合性能上,优于局部保留投影(LPP)、SPP和FisherFace算法,执行时间只有25s,识别率能达到95%以上,实验数据验证了算法的有效性。     

全局加权稀疏局部保留投影

针对稀疏保留投影(SPP)算法运行时间较长并且忽略了样本的类间差异信息的问题,在稀疏保留投影算法的基础上,提出了全局加权稀疏局部保留投影(GWSLPP)算法。该算法在保持样本的稀疏重构关系的同时,使样本具有很好的鉴别能力,算法通过对样本进行稀疏重构处理;然后对样本进行投影并且最大化样本的类间散度;最后利用得到的投影将样本分类。该算法分别在FERET人脸库和YALE人脸库上进行实验。实验结果表明,全局加权稀疏保留算法在执行时间和识别率综合性能上,优于局部保留投影(LPP)、SPP和FisherFace算法,执行时间只有25s,识别率能达到95%以上,实验数据验证了算法的有效性。