基于分块2DPCA的人脸识别方法

为进一步提高分块二维主成分分析(2DPCA)算法在人脸识别的识别率,提出一种人脸识别算法.将训练样本人脸矩阵按光照等相似条件进行分块并进行类内平均归一化;采用2DPCA算法构造特征空间,将分块矩阵在特征空间中进行投影得到训练样本识别特征,利用支持向量机(SVM)在分类上的优势,对训练样本识别特征和经过归一化分块2DPCA的测试样本识别特征进行分类,对人脸图像进行识别.选取ORL人脸数据库的图片进行实验,将该算法与传统2DPCA、2DPCA+SVM等算法进行比较,验证了该算法的性能优于其它算法.     

基于模块2DPCA的人脸识别方法

提出了模块2DPCA（two-dimensional principal component analysis）的人脸识别方法。模块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块，将分块得到的子图像矩阵直接用于构造总体散布矩阵，然后利用总体散布矩阵的特征向量进行图像特征抽取。与基于图像向量的鉴别方法（比如PCA）相比，该方法在特征抽取之前不需要将子图像矩阵转化为图像向量，能快速地降低鉴别特征的维数，可以完全避免使用矩阵的奇异值分解，特征抽取方便；此外，模块2DPCA是2DPCA的推广。在ORL和NUST603人脸库上的试验结果表明，模块2DPCA方法在识别性能上优于PCA，比2DPCA更具有鲁棒性。     

模块二维主成分分析——人脸识别新方法

提出了模块二维主成分分析(M2DPCA)线性鉴别分析方法。M2DPCA方法先对图像矩阵进行分块，对分块得到的子图像矩阵直接进行鉴别分析。其特点是：能有效地降低模式原始特征的维数；可以完全避免使用矩阵的奇异值分解，特征抽取方便；此外，2DPCA是M2DPCA的特例。在ORL人脸库上试验结果表明，M2DPCA方法在识别性能上优于PCA，比2DPCA更具有鲁棒性。     

二维主成分分析方法的推广及其在人脸识别中的应用

提出了分块二维主成分分析(分块2DPCA)的人脸识别方法。分块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵直接进行鉴别分析。其特点是:能方便地降低鉴别特征的维数;可以完全避免使用矩阵的奇异值分解,特征抽取方便;与2DPCA方法相比,使用低维的鉴别特征矩阵,而达到较高(至少是不低)的正确识别率。此外,2DPCA是分块2DPCA的特例。在ORL和NUST603人脸库上的试验结果表明,所提出的方法在识别性能上优于2DPCA方法。     

基于DCT融合2DPCA与DLDA的人脸识别

传统的基于主成分分析的人脸识别需要将图像矩阵转化为向量,特征提取需要花费大最时间.二维主成分分析直接利用图像矩阵,特征提取速度快,但特征数量大,影响分类速度.因此,提出了一种基于离散余弦变换(DCT)的二维主成分分析(2DPCA)和直接线性判决分析(DLDA)结合的人脸识别方法.算法首先用DCT对人脸图像进行压缩并重建,然后利用2DPCA和DLDA对人脸图像进行特征提取.最后选用最近邻分类器进行分类.在ORL人脸库上的测试结果表明,与DLDA或2DPCA算法相比,算法具有更高的识别率.     

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。     

一种基于人脸垂直对称性的变形2DPCA算法

本文分析了人脸的对称性和主成分分析法(PCA)、二维主成分分析法(2DPCA)的特性,证明了2DPCA协方差矩阵就是PCA协方差矩阵的主角线的平均值,同时表明2DPCA减少了对人脸识别有用的协方差信息。提出了一种基于人脸垂直对称性的变形2DPCA算法(S2DPCA),该算法最大程度地利用了协方差鉴别信息,用更少的系数表示一张人脸图像。通过在ORL的实验比较表明,该算法与PCA算法相比降低了计算复杂性,与2DPCA方法和PCA方法相比提高了人脸识别率,在识别率方面优于传统算法(PCA(Eigenfaces)、ICA、Kernel Eigenfaces),同时也压缩了人脸的存储空间。     

基于人脸与虹膜的融合算法研究

对原始图像作对角变换,并在此基础上利用二维离散余弦变换(2DDCT)进行特征压缩,将人脸与虹膜特征相融合,利用二雏主元分析(2DPCA)分别从纵横双向进行特征提取,最后利用最小距离分类器进行识别.基于CAS-PEAL人脸数据库与CASIA虹膜数据库的实验结果表明,该方法降低了维数,有效地利用了分类特征信息,提高了正确识别率;证明了该算法的有效性,为多生物特征识别提供了一种新途径.     

图像特征抽取的MDNIB2DPCA方法

在多方向二维主成分分析法MD2DPCA和无迭代双边二维主成分分析（NIB2DPCA）的基础上,提出了多方向无迭代双边二维主成分分析（MDNIB2DPCA）的特征抽取新方法。该方法可以对图像矩阵在多个方向上进行特征抽取,与MD2DPCA方法相比也提高了特征抽取速度。在灰度人脸图像库上的对比实验表明,所提的方法可以提高灰度图像识别率两个百分点以上;进一步地,在基于NIB2DPCA的彩色图像识别方法的基础上,提出了将所提的MDNIB2DPCA替换NIB2DPCA的彩色图像处理的新方法。在彩色人脸库上的对比实验表明,所提方法的识别正确率也可提高约一个百分点。     

双向压缩的2DPCA与PCA相结合的人脸识别算法

主成分分析(PCA)直接用于人脸识别时,需将图像矩阵转换成向量,导致求解高阶矩阵计算量大.二维主成分分析(2DPCA)的实质是对图像矩阵按行进行图像压缩抽取特征,消除了图像列的相关性,但特征教量仍然较大,影响分类速度.针对这一问题,提出了采用双向压缩的二维主成分分析消除图像行间和列间的相关性,再结合PCA进一步减少特征数量,改进人脸识别算法,该算法用于ORL人脸库上得到了较高的识别率和较快的识别速度.     

非负二维主成分分析及在人脸识别中的应用

二维主成分分析是一种基于整体脸的方法,保留人脸部件之间的拓扑关系.而非负矩阵分析是基于局部特征的识别,是通过提取局部信息来实现分类.文中将两种思想的优点融合在一起,提出非负二维主成分分析.该方法改善传统非负矩阵分解只是从矩阵分解的角度考虑,没有加强分类的问题.此外,该方法在矩阵分解之前不需要将图像矩阵转换为图像向量,能快速降低鉴别特征的维数.在ORL和FERET人脸库上的实验结果表明,该方法在识别性能上优于其它方法,且更具有鲁棒性.     

改进的模块2DPCA与MSD结合的人脸识别

提出了一种改进的模块2DPCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法。该方法先对原始人脸图像采用改进的模块2DPCA抽取特征,然后对得到的特征图像的子图像块施行最大散度差鉴别分析,得到最终的特征图像。该方法不仅利用了原始图像的局部特征和类别信息,而且完全避免了使用矩阵的奇异值分解。在ORL人脸库上的实验结果验证了该方法的有效性。     

二维类增广PCA及其在人脸识别中的应用

提出了一种二维类增广PCA（2DCAPCA）的人脸识别算法。用二维PCA（2DPCA）方法直接对人脸图像矩阵进行特征提取,对提取的特征进行归一化处理,将归一化处理后的特征与类别信息结合构成类增广矩阵,对类增广矩阵进行2DPCA处理,提取图像的类增广矩阵特征。由于该算法既保留了人脸图像的结构信息,又考虑了样本的类别信息,识别率有了较大的提高。通过Yale和FERET库上的实验表明,该方法对人脸识别是有效的。     

基于2DPCA和压缩感知的人脸识别方法

提出一种基于二维主成份分析(2DPCA)和压缩感知的人脸识别方法.阐述2DPCA提取特征向量的工作原理,利用压缩感知方法求解待识别图像在足够样本下的稀疏表示.由所有训练图的特征向量构成测量矩阵,将每一幅待识别图像的特征向量作为测量值,由压缩感知中求解的L1范数极小值得到待识别图像的编码信号,根据该编码信号识别人脸图像....     

单样本条件下权重模块2DPCA人脸识别

针对单样本人脸识别问题,提出了权重模块2DPCA识别方法。该方法首先利用模块2DPCA方法对图像矩阵进行区域分块和子图像主成分特征提取,再用光流方法度量测试图像和样本图像对应分块像素区域由于人物变化、表情不同、饰物遮蔽等造成的差异,并以此为依据对得到的样本和测试图像的特征矩阵之间的差分矩阵分块区域赋以相对权重,最后进行最邻近分类判别。在JAFFE和ORL人脸库上的实验结果表明,在同等鉴别特征维数下,权重模块2DPCA识别方法较之传统2DPCA方法和模块2DPCA方法具有更高的识别率和鲁棒性,证明了在基于PCA的人脸识别方法中加入先验知识以提高识别能力的可行性。     

一种双向压缩的二维特征抽取算法及其应用*

针对二维主分量分析（2DPCA）在最优投影轴上的投影是一个向量,其抽取出的图像特征是一个矩阵,特征数据量大,不便于直接分类的弱点,提出了一种特征抽取新方法。首先用2DPCA作一次横向压缩,对抽取出的特征矩阵再作一次2DPCA进行纵向压缩。这样抽取出的特征数量大大减少,可加快分类速度。ORL人脸库的试验结果表明了该方法的有效性。     

基于局部特征的自适应加权2DPCA的人脸识别

针对二维主成分分析(2DPCA)提取的是人脸的全局特征,但局部特征对人脸识别的作用非常大,提出了一种基于局部特征的自适应加权2DPCA。该算法首先根据局部特征把人脸图像分为上中下三个独立的子块,2DPCA应用到每个子块,自适应地计算出每个子块对识别的不同预期贡献,并把此预期贡献值作为子块权重加权到分类器中以提高识别率,实验结果证明了此算法的有效性和可行性。