核不相关空间算法及其在人脸识别中的应用

不相关空间算法是求解不相关鉴别矢量集的快速算法,但是将其应用在人脸识别中将遇到小样本问题,并且算法只是一种线性的特征提取方法。该文提出一种核不相关空间算法,该方法的关键是高维特征空间中不相关空间的计算,对此提出一种简单的计算方法,即根据eigenface中将高阶矩阵计算转化成低阶矩阵计算的思想,将高维特征空间中不相关空间的计算仍归结为标准的特征值分解问题。所提出的算法能够有效地解决小样本问题。在ORL人脸库上的实验结果验证了所提出的算法的可行性和有效性。     

一种核正交鉴别保局投影算法

 正交鉴别保局投影算法是一种有效的特征提取方法,但是将其应用在人脸识别中将遇到小样本问题,并且算法只是一种线性的特征提取方法,因此提出一种核保局正交鉴别投影算法。实现这一算法的关键是高维特征空间中总体散布矩阵的非零空间的计算,对此根据eigenfaces中将高阶矩阵计算转化成低阶矩阵计算的思想及核函数技术,将高维特征空间中总体散布矩阵的非零空间的计算仍归结为标准的特征值分解问题,并且所提出的算法能够有效地解决小样本问题。在人脸库上的实验结果验证了所提出的算法是可行的和有效的。     

基于核鉴别共同矢量的小样本脸像鉴别方法

人脸识别中通常存在小样本问题,使得基于Fisher线性鉴别分析的特征抽取方法存在病态奇异问题。近年来针对此问题提出了不同的解决方法,其中基于共同鉴别矢量(DCV)的方法成功克服了已有各种方法存在的缺点,有较好的数值稳定性和较低的计算复杂度。该文将DCV方法推广到非线性领域,将两次Gram-Schmidt正交化过程,转化为只需计算两个核矩阵和进行一次Cholesky分解完成,且得到的非线性Fisher鉴别矢量有标准正交的性质。实验验证了所得KDCV方法的识别性能优于DCV方法。     

基于正则化零空间鉴别分析的人脸识别

提取有效的特征对高维数据的模式分类起着关键 作用,针对现有故障特征维数过高的问题,本文提 出了一种基于正则化零空间线性鉴别分析(Exponential Regularized Null Space Linear Discriminant Analysis, ERNSLDA)的特征提取方法。零空间线性判别分析已经在数据降维和特征提取上展现出良好 的性能,在 本文中,首先对类内样本矩阵进行正则化处理,避免小样本问题,其次对判别准则进行指数 化处理。所提 方法集成了NSLDA和RLDA在模式识别上的优势,有效地提高了人脸识别的精度,在ORL和YALE 数据库上的仿真实验证了本文所提方法的有效性。     

基于自适应加权Fisherface算法的人脸识别

提出了一种改进的Fisherface算法。算法首先利用Karhunen-Loeve（K-L）变换降维,在降维的子空间内,根据样本与同类样本间的距离赋予该样本一权值,再用加权后的样本求取类均值,以新的类均值重建类内散布矩阵和类间散布矩阵,从而改进Fisher判别函数。在ORL和Yale人脸库上的实验结果表明,该算法优于传统的主成分分析（PCA）方法和Fisherface方法,并能有效解决小样本情况下训练样本类均值偏离类中心的问题。     

核Fisher鉴别分析在掌纹识别中的应用

核Fisher的鉴别方法(KFDA)是模式识别中较为突出的提取图像非线性特征的方法。为了更好的提取掌纹图像的非线性特征,将KFDA方法引入到掌纹识别中。首先对掌纹图像做小波变换进行降维,在保留原始图像轮廓信息和特征的基础上,然后进行核Fisher判决方法进行特征提取并引入零空间的核Fisher(ZKFDA)方法解决小样本问题,最后用最小距离分类器进行掌纹匹配。通过PolyU掌纹图像库,实验结果表明,在不同的特征个数下,KFDA方法比二维Fisher准则(2DFLD)方法识别率高;零空间ZKFDA的平均识别率高于KFDA,并且计算量大大减少。在核函数选取上,取RBF核函数的识别性能最佳。     

核监督鉴别投影分析在人脸识别中的应用

提出一种核监督鉴别投影分析方法.首先将训练样本通过一个核函数非线性映射到特征空间,在该特征空间分别计算样本的局部、非局部和类内离散度,设计了一个改进的鉴别准则函数,基于该准则获得一组最优投影轴,使得投影后的样本不仅保留局部邻域信息,而且能够抽取更有利分类的非线性鉴别特征.在Yale人脸数据库上的实验结果表明:文中方法有效且性能优于Fisher线性鉴别分析和非监督鉴别投影分析方法.     

基于混合核函数的快速KPCA人脸识别算法

为提高人脸识别的速率和识别率,文中提出一种基于混合核函数的快速核主成分分析算法用于进行人脸识别,首先构造两种混合核函数,利用均值矢量的方法构建核矩阵,并利用文中提出的核主成分分析算法计算核矩阵的特征向量。分别在ORL和AR人脸数据库中做了相关实验,并且与传统的核主成分分析方法在识别率和算法运行时间上进行了比较,结果表明,文中所提核主成分分析方法具有较高的识别率和更短的运行时间,从而为实时地具有大数据的人脸识别系统提供技术支持。     

基于K-L变换的人脸识别技术的探讨

人脸识别因其在安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互、系统公安(罪犯识别等)等方面的巨大应用前景而越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。本文提出了基于Karhunen-Loeve(K-L)变换的人脸识别方法,分别使用总体散布矩阵和类间散布矩阵进行了仿真。实验结果显示基于K-L变换的人脸识别达到了较高的识别正确率。     

基于核的正交局部保持投影的人脸识别

针对发掘人脸图像中的高维非线性结构,本文将加核及向量间相互正交两种思想同时引入局部保留投影算法中,提出了一种新的基于核的正交局部保持投影(Kernel based Orthogonal Locality Preserving Projections, KOLPP)的非线性子空间人脸识别算法并给出了其推导过程。该算法首先利用核的方法提取人脸图像中的非线性信息,并将其投影在一个高维非线性空间,在保证各向量正交的同时,通过局部保持投影算法做一线性映射,从而更好地提取人脸非线性局部邻域结构特征。在ORL和Yale人脸库上的试验证明了该文所提算法的有效性。     

基于子模式双向二维线性判别分析的人脸识别

针对表情和光照变化等对人脸识别影响的问题,提出一种基于子模式双向二维线性判别分析(Sub-pattern two-directional two-dimensional linear discriminant analysis,Sp-(2D)2 LDA)的人脸识别方法。该方法首先对原图像进行分块处理,并保持子块间的空间关系,然后对各个子训练样本集从行方向和列方向同时利用2DLDA进行特征抽取,最后把各个子特征矩阵拼接成一对应原始图像的特征矩阵,并采用最近邻分类器进行分类识别。在ORL及Yale人脸库上的试验结果表明,Sp-(2D)2 LDA有效降低了鉴别特征的维数,减少了表情和光照变化的影响,获得了较好的识别性能。     

基于核正交局部判别嵌入的人脸识别

针对人脸识别中的非线性特征提取问题,提出一种基于核正交局部判别嵌入(KOLDE,kernel orthogonal local discriminant embedding)的人脸识别算法。首先通过引入基向量正交约束,得到OLDE算法,并给出算法的推导过程。然后为了更好地处理高度复杂非线性结构数据,将OLDE向高维空间扩展,在核空间提取图像的高阶非线性信息,得到核空间OLDE算法。在ORL和PIE库上的人脸识别实验验证了算法的有效性。     

基于核局部Fisher判别分析的掌纹识别

运用核局部Fisher判别分析(KLFDA)进行掌纹识别。为了解决小样本图像识别中特征方程矩阵的奇异性问题,首先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KLF-DA提取低维的投影向量;然后将训练图像和待识别图像的核矩阵向投影向量上投影,得到非线性局部判别特征;最后计算特征向量间的余弦距离,进行掌纹匹配。运用PolyU掌纹图像库对算法进行测试,实验结果表明,与主元分析(PCA)、Fisher判别分析(FDA)、独立元分析(ICA)、核主元分析(KPCA)和局部Fisher判别分析(LFDA)相比,本文算法的识别率(RR)最高为99%,特征提取和匹配总时间0.031 s,满足实时系统的要求。     

双辨别子空间高分辨距离像雷达目标识别

针对飞机目标的分类问题,提出了一种双辨别子空间高分辨距离像雷达目标识别方法.该方法首先依据Fisher准则导出距离像总散布矩阵的零空间中不含有辨别信息的结论,利用这一结论,对类间和类内散布矩阵进行预降维,降低了后续计算的复杂度.从全局的角度出发,基于类内散布矩阵零空间与非零空间所包含的辨别信息分别建立辨别子空间,实现对目标的特征提取.对ISAR实测飞机数据进行了分类,并与经典子空间方法进行比较,结果表明所提算法有效改善了目标识别性能.     

基于核主元分析和Fisher线性判别的掌纹识别

提出了基于核主元分析(KPCA)和FLD相结合的掌纹识别方法.对每幅掌纹图像应用KPCA进行降维,然后将二维图像矩阵转换成一维图像矢量.PolyU掌纹图像库中所有图像矢量组成的数据矩阵作为FLD的输入,进行特征提取,计算特征矢量间的余弦距离进行掌纹匹配.实验结果说明,与传统的PCA+FLD相比,在不同的特征个数下,本文方法均取得了较小的等错率(EER),而且特征提取时间较短,运行速度较快.在三种不同的核函数中,RBF核函数的识别效果最佳,等错率最小为0.     

基于Fisher判别的人脸识别方法研究

人脸特征是最自然直接的生物特征,它具有直接、友好、方便的特点,易于为用户接受。人脸识别由于其在监控、罪犯识别、人机交互等方面广泛潜在的应用,已成为图像处理、模式识别和计算机视觉等学科最活跃的研究领域。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。近年来,在小样本情况下如何抽取Fisher最优鉴别特征一直是许多研究者关心的问题。文中阐述了应用Fisher判别法在人脸图像样本分类方面的运用。在标准数据库ORL人脸库和Yale人脸数据库上仿真的试验结果证实了方法的有效性和稳定性。     

基于局部保持投影和核直接判别分析的掌纹识别

为了提高识别性能,提出运用局部保持投影(LPP)和核直接判别分析(KDDA)相结合的方法进行掌纹识别.在小样本图像识别中,为了解决特征方程矩阵的奇异性,首先运用图像下抽样降低掌纹空间的维数,然后应用LPP提取掌纹局部结构特征作为KDDA的输入提取分类特征,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,...