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。     

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。     

二维投影与PCA相结合的人脸识别算法

传统的特征抽取算法是基于向量的，在模式是图像时并不方便。二维投影方法利用图像矩阵直接计算，虽然抽取特征速度快，但抽取出的特征是矩阵，对应的特征数量大，影响分类速度。该文结合二者的优点，先用二维投影处理原始图像，降维后再做主分量分析，抽取出少量的特征进行分类，识别率和分类速度均有提高。在ORL人脸库上20次实验的平均识别率达95.83%。     

基于分块PCA的人脸识别方法

本文提出了一种称为M2PCA＋FDA的新的人脸识别方法．新方法从模式的原始数字图像出发，先对样本图像进行分块，对分块得到的子图像矩阵采用PCA进行特征抽取，从而得到能代替原始模式的低维的新模式，然后，对新模式施行“Fisherfaces”方法，实现模式的分类．其特点是能有效地抽取图像的局部特征，正是这些特征使此类模式区别于彼类．在ORL和NUST603两个人脸数据库上对M2PCAA-FDA方法进行了测试，实验的结果表明，本文提出的方法在识别性能上优于“Fisherfaces”方法和PCA方法．     

基于多级分类的大类别人脸识别研究 *

提出了一种新的多级分类的人脸识别算法。在类别数较大的人脸识别系统中 ,要想用一种特征一次性地把所有类别都分开是不现实的。首先使用快速的二维投影在大范围内找出测试样本的若干候选类别 ,然后对不同的测试样本分别在其候选子集中抽取特征 ,进而判断测试样本属于哪个类别。在 200人的人脸库上进行了实验 ,识别率由 71. 23%提高到 83. 75%。     

基于分块小波变换与奇异值阈值压缩的人脸特征提取与识别算法

提出了一种基于分块小波变换与奇异值阈值压缩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,并根据图像块的位置分布选取不同的频率分量,然后对该分量进行奇异值阈值压缩与特征融合,最后在ORL人脸库上利用最近邻分类器对该特征进行分类识别,验证了算法的有效性.     

基于类间散布矩阵的二维主分量分析

主分量分析是一种线性特征抽取方法，被广泛地应用在人脸等图像识别领域。但传统的PCA都以总体散布矩阵作为产生矩阵，并且要将作为图像的矩阵转换为列向量进行计算。该文给出了一种利用图像矩阵直接计算的二维PCA，以类间散布矩阵的本征向量作为投影方向，取得了比利用总体散布矩阵更好的识别效果，并且特征抽取速度更快。在ORL和NUSTFDBⅡ标准人脸库上的实验验证了该方法的有效性。     

综掘机液压系统与锚索加压器改造

通过对S100型综掘机液压系统改造,结合原手动锚索加压器工作原理,将不经常使用的履带张紧油缸油路系统,进行并联改造,添加球形阀,引出一条回路供锚索加压千斤顶,实现机械自动化加压,效果良好。     

融合小波变换与KPCA的分块人脸特征抽取与识别算法

鉴于小波多尺度变换对高维图像特征具有良好的压缩和表达能力,提出了一种融合小波变换与KPCA(核主成分分析)方法的分块人脸特征抽取与识别算法。该算法首先对人脸图像进行分块小波变换,再根据图像块的位置分布选取不同的频率分量;然后对此分量进行KPCA特征抽取,并通过对抽取到的特征进行融合来得到最终人脸鉴别特征;最后利用支持向量机分类器进行特征分类与识别。通过对ORL和Yale标准人脸图像库的实验仿真结果表明,该算法不仅在识别性能和分类速度上明显高于传统的PCA方法及融合小波特征的KPCA方法,而且对于人脸光照、姿态和表情变化均具有良好的鲁棒性。     

利用两类投影方法进行特征融合的人脸识别

提出了利用两类投影抽取特征、用并行策略融合特征进行人脸识别的新方法。先用一维的基于向量的投影抽取一组特征，再用基于二维的图像投影的方法抽取一组特征，用复向量将样本的两组特征向量组合在一起，在复向量空间分析主分量(CPCA)，抽取人脸图像的鉴别特征。在FERET人脸库上的实验结果表明，该方法的识别性能比用单个特征有10%左右的提高。