基于判别性降维的字典学习在人脸识别中的应用

针对目前大多数人脸识别方法只能单独实施降维或者字典学习而不能完全利用训练样本判别信息的问题,提出了基于判别性降维的字典学习方法,通过联合降维与字典学习使得投影矩阵和字典更好地相互拟合,从而可以获得更高效的人脸分类系统。所提方法的有效性在AR及MPIE两大通用人脸数据库上得到了验证,实验结果表明,相比于几种先进的线性表示方法,所提算法取得了更高的识别率,特别当训练样本数很少的时候,识别效果更佳。     

字典学习优化结合HMAX模型的鲁棒人脸识别

针对人脸识别中由于姿态、光照等变化而影响识别性能的问题,提出了字典学习优化结合HMAX模型的人脸识别方法。首先,使用样本图像和从样本获得的仿射包模型联合表示一幅图像;然后,利用HMAX模型提取C2特征,并利用字典学习优化特征矩阵;最后,将视觉注意模型与原始模型的C2特征进行组合,并利用支持向量机完成分类。在Caltech和AR人脸数据库上的实验结果表明,相比其他几种较新的人脸识别方法,提出的方法取得了更好的识别性能,对人脸表情和光照变化具有鲁棒性。     

带判别性局部结构约束的多分辨率字典学习算法及人脸识别研究

字典学习是图像表示的一种有效手段且在图像识别任务中具有出色的表现.大部分传统字典学习算法在多分辨率人脸图像识别中存在不同分辨率下字典判别性不强的问题.为了解决这一问题,提出一种新的带判别性局部结构约束的多分辨率字典学习算法.首先,通过分析字典原子与轮廓向量之间的一一对应关系,采用字典原子的局部几何结构,分别构造了轮廓向...     

通用学习框架结合2DPCA的鲁棒人脸识别

针对现有的人脸识别算法由于光照、表情、姿态、伪装等变化而严重影响识别性能的问题,提出了一种基于通用学习框架结合2DPCA的鲁棒人脸识别算法。首先借助于额外的通用训练样本集进行样本的叠加以增加训练样本的数量;然后利用经典的2DPCA算法进行特征提取;最后,利用最近邻分类器对人脸进行分类并完成最终的人脸识别。在基准人脸数据库ORL、FERET及鲁棒人脸数据库AR、扩展YaleB上的实验验证了该算法的有效性及鲁棒性,实验结果表明,相比其他几种人脸识别算法,提出的算法不仅提高了人脸识别率,而且大大地减少了识别所用时间,有望应用于实时鲁棒人脸自动识别系统中。     

张量局部判别投影的人脸识别

 经典的向量子空间学习算法是以数据流形的向量表示进行计算的,但是在现实世界中数据流形从本质上而言是以张量的形式存在,因此基于张量子空间的学习算法能够更好地揭示流形内在的几何结构.本文提出了一种新的张量子空间的学习算法:张量局部判别投影.首先构建类内和类间图,然后保持流形的局部结构并且利用数据的判别信息,推导出算法的计算公式,最后通过迭代计算广义特征向量,解得最优张量子空间.在标准人脸数据库上的实验表明该算法有效.     

适用于彩色图像人脸识别的字典学习算法

现有的基于稀疏表示的人脸识别算法在识别前需要将彩色人脸图像转换成灰度人脸图像,这样虽然提高了运算速度,但忽视了不同色彩通道数据本身所包含的信息及它们之间的相关性。为了利用不同通道间相关性,基于标签一致的K奇异值分解（ LC-KSVD)字典学习算法,提出了一种适用于彩色图像人脸识别的字典学习算法。该算法将RGB通道数据顺序排列成列向量,并在稀疏编码的环节中,对正交匹配追踪（ OMP)算法的内积计算准则进行修正,以此提高字典原子的色彩表达能力。在彩色人脸数据库上进行实验,结果表明：所提出的字典学习算法能够有效地提高识别率。     

基于自适应鲁棒在线度量学习的面部表情识别

针对自然面部表情识别中的噪声标记问题,提出了一种自适应鲁棒在线度量学习方法.首先,学习新的度量空间以增加不同面部表情的判别性;然后,定义敏感度和特异性来表征每个注释器;最后,引入表示真实类标签的潜在变量,在期望最大化架构中迭代求解距离度量和注释器的可靠性.在MFP和AR人脸数据库上的实验结果表明,相比其他几种较新的方法,本方法在自然表情识别方面能获得更高的识别精度,高兴表情识别率可高达99.7％,并且在一定程度上降低了计算开销.     

基于Fisher判别字典学习的说话人识别

稀疏表示已成功应用于说话人识别领域。在稀疏表示中,构造好的字典起着重要的作用。该文将Fisher准则的结构化字典学习方法引入说话人识别系统。在判别字典的学习过程中,每一个字典对应一个类标签,因此同类别训练样本的重构误差较小。同时,保证训练样本的稀疏编码系数类内误差最小,类间误差最大。在NIST SRE 2003数据库上,实验结果表明该算法得到的等错误率是7.62%,基于余弦距离打分的i-vector的等错误率是6.7%。当两个系统融合后,得到的等错误率是5.07%。     

融合半监督降维与稀疏表示的人脸识别方法

由于人脸图像数据的维数都较高,将稀疏表示分类用于人脸识别时计算量很大,为了提高人脸识别系统的效率,提出了一种融合半监督降维和稀疏表示的人脸识别方法。首先利用半监督降维算法对图像进行降维处理,在较低的维数空间快速取得较高的识别率,然后利用稀疏表示分类进行人脸识别,取得比传统的最近邻分类器更高的识别率,最后在ORL人脸库上进行实验验证。结果表明,利用该融合算法可快速有效地提高人脸图像的识别效果。     

基于核Fisher判别字典学习的稀疏表示分类

在基于稀疏表示分类的模式识别中,字典学习(DL) 可以为稀疏表示获得更为精简的数据表示。最近的基于Fisher判别的字典学习(FDDL)可以学 习到更加判别的稀疏字典,使得稀疏表示分类具有很强的识别性能。核空间变换可以学习到 非线性结构信息,这对判别分类非常有用。为了充分利用 核空间特性以学习更加判别的稀疏字典来提升最终的识别性能,在FDDL的基础上,提出了两 种核化的稀疏表示DL方法。首先原始训练数据被投影到高维核空间,进行基于Fisher 判别的核稀 疏表示DLFDKDL;其次在稀疏系数上附加核Fisher约束,进行基于核Fisher判别的核稀疏表 示DL(KFDKDL),使得所学习的字典具有更强的判别能力。在多个公开的图像数据库上的稀疏 表示分类实验结果验证了所提出的FDKDL和KFDKDL方法的有效性。     

基于统计学习优化SIFT的面部遮挡人脸识别

针对传统的人脸识别算法受面部遮挡的影响导致很难兼顾鲁棒性和保持原始图像核心信息的问题,本文提出了一种基于统计学习优化尺度不变特征变换的面部遮挡人脸识别算法。首先,利用SIFT将所有给定训练图像用一组局部特征描述符表示出来;然后,通过执行统计学习获得正常脸部图像SIFT特征的概率分布函数,利用获得的概率分布函数在新观察到的测试图像中检测异常SIFT特征;最后,计算测试图像与训练图像之间的相似度,并利用K近邻分类器完成人脸识别。在AR人脸数据库上的实验验证了本文算法的有效性及可靠性,实验结果表明,相比其它几种较为先进的人脸识别算法,本文算法取得了更强的识别鲁棒性。     

基于环境特征判别学习的顽健语音识别方法

提出一种基于环境特征判别学习的顽健语音识别方法 ,它首先通过使用一个简单的分类器和梯度下降法迭代地学得环境特征 ,接着利用得到的环境特征从观测到的混噪语音特征中估计出纯净的语音特征 ,然后将估计出来的纯净语音特征用到后端的HMM分类器中 .使用所提出的方法对不特定话者小词表进行实验 ,其系统误识率与基本HMM系统相比下降了 33 3% .     

基于核邻域保持投影的人脸识别

提出了一种有效的非线性子空间学习方法:核邻域保持投影.其主要思想是通过引入线性变换矩阵来近似经典的局部线性嵌入(LLE),然后通过核方法的技巧在高维空间里求解.经过推导,实际的子空间的计算可归结为标准的特征值分解问题而非推广的特征值分解问题.在AR人脸数据库上的试验表明该方法是有效的.     

基于B2DPCA和极端学习机的人脸识别

介绍一种新的基于双向二维主成分分析(B2DPCA)和极端学习机(ELM)的人脸识别方法,该方法是根据人脸曲波图像分解和一种改进的降维技术,通过B2DPCA生成识别特征集来提高分类精度.该方法还能够有效地提高分类正确率和降低对原型数量的依赖.通过做大量的实验,把结果和现存技术相比较.     

流形学习算法分析及在人脸数据库上的应用

为了更高效的处理高维数、高复杂性的非线性数据,发现其嵌入在源数据空间中的本维特征,提出了基于局部光滑逼近思想的流形学习算法,通过局部线性误差逼近最小化,实现将高维数据映射到低维空间.在FREY人脸数据库上进行降维实验,证明了该方法的可行性和有效性.     

基于核DCV算法的主动近红外人脸识别方法

针对人脸识别领域存在的受环境光照变化影响大的问题,分析了各种主动成像方法的特点以及人脸皮肤的光谱反射特性,提出了使用近红外LED灯作为主动光源,选用近红外滤光片配合CCD相机完成人脸图像采集,并综合运用可鉴别共同向量方法（DCV）和核投影方法进行人脸特征提取。该特征提取方法同时解决了核投影方法面临的大样本问题和可鉴别共同向量方法面临的样本维数较高问题,减少了计算复杂性,提高了特征提取的效率和准确度。仿真结果表明基于核DCV的主动近红外人脸识别方法有利于消除光照影响、提高识别效率。