改进双向二维局部保持投影的人脸识别算法

为更好地处理图像小样本问题,且克服二维局部保持投影（2DLPP）算法只能保持数据局部性质的缺陷,通过结合二维主成分分析（2DPCA）和二维线性鉴别分析（2DLDA）的算法特性,提出了一种改进的双向二维局部保持投影的人脸识别算法。首先,引入样本类别信息改进权重矩阵,增强2DLPP算法对样本变化的鲁棒性;其次,提出改进2DLPP+2DPCA、2DLPP+2DLDA两种融合算法并分别用于输入样本图像数据的行、列方向特征提取。在特征选择后得到行、列方向上的最优投影;最后,通过对样本数据进行行、列方向投影,利用最近邻分类器对样本数据进行分类并获得在给定数据集上的识别结果。在人脸数据集ORL、YALE和AR上的实验结果表明,该算法在人脸识别性能上总体优于2DPCA、2DLDA、2DLPP、（2D）2PCA、（2D）2LDA、（2D）2PCALDA和（2D）2LPP-PCA等算法。     

基于二维线性判别分析的彩色人脸识别

为了提高人脸识别的准确率,提出了一种基于二维线性判别分析的彩色人脸识别算法,直接对彩色人脸图像不同通道的颜色信息进行编码,采用矩阵表示模型描述人脸对象;融合人脸的类别特征,采用二维线性判别分析的算法提取彩色人脸的分类特征;根据投影后的特征矩阵,采用最近邻分类的算法进行人脸识别.利用CVL和CMUPIE彩色人脸数据库进行实验.结果表明,本文提出的彩色人脸识别算法能有效地提高人脸识别的准确率,明显优于对比的算法.     

基于二维广义主成分分析的人脸识别

针对人脸识别中的特征提取问题，提出了一种基于二维广义主成分分析（2DIMPCA）的人脸识别方法.有别于传统的人脸识别算法需要将二维人脸图像矩阵压缩成一维向量，该方法直接采用二维图像矩阵来构建方差矩阵，通过在水平和垂直2个方向上顺序执行2次广义主成分分析（IMPCA）运算，消除了人脸图像行和列的相关性，大大压缩了特征的维数.选用二维最小近邻分类法进行分类，计算识别率.在AT&T人脸库以及Yale人脸库上的测试结果表明，与主成分分析（PCA）和IMPCA相比，该方法具有更高的识别率和更快的识别速度.     

一种自适应加权的双向二维线性鉴别分析算法

二维线性鉴别分析是一种直接基于矩阵的特征提取方法,有效地提高了特征提取速度且避免了小样本问题,但是提取的特征向量维数高,不利于后期分类,而且获得的最佳投影矩阵只是来自于图像的列信息.另外,不同的样本在求取最佳投影矩阵时,所起的作用是不一样的,因此提出了一种自适应加权的双向二维线性鉴别分析算法,即是对图像矩阵顺序地进行水平和垂直2个方向的二维线性鉴别分析,自适应加权处理则是使不同的样本带有不同的权值,以提高样本在低维线性空间中的可分性.在ORL和Yale人脸库上的实验结果表明,改进的算法在降低了原算法提取的特征向量维数的同时,较原二维线性鉴别分析的识别性能有了较明显的改善.     

融合2DUDT与2DLDA的人脸识别研究

提出了一种融合二维非相关判别转换和二维线性鉴别分析分别提取人脸图像矩阵行方向的非相关鉴别信息和列方向的线性鉴别信息的人脸识别方法。该融合方法将线性鉴别向量提取方法与非相关鉴别向量提取方法相结合。首先计算进行人脸图像矩阵列压缩时的类间散射矩阵和类内散射矩阵,用二维线性鉴别分析计算特征值和所对应的特征向量,用特征向量集对人脸图像矩阵进行列压缩。其次,计算人脸图像矩阵行压缩时的类间散射矩阵、类内散射矩阵和总体散射矩阵,用二维非相关判别转换求出最优投影矩阵并用最优投影矩阵的转置矩阵对人脸图像矩阵行压缩。最后用最近邻分类器对压缩的ORL人脸图像测试样本进行分类处理,可实现人脸图像的准确识别。     

基于改进的核判别分析的人脸识别算法研究

由于目前面临光照、表情、姿态等影响,人脸识别是计算机视觉领域中的一个难题.由于人脸图像蕴含着丰富的纹理信息,充分利用纹理特征也是提高人脸识别算法的有效方法.利用图像处理中信号处理和学习两种方法的优势,提出了基于Gabor小波和KDCV相结合的图像特征提取算法.首先利用小波分析提取人脸图像的纹理特征,然后用改进的核判别分析方法对提取的纹理特征进行降维,用降维后的数据作为人脸识别的特征.通过仿真实验表明,改进的核判别分析算法可有效提高人脸识别正确率,提高算法的实际应用性.     

基于组合核函数支持向量机的人脸识别

利用K-L变换首先对人脸图像进行特征参数提取,再利用支持向量机进行识别。为了得到学习能力和泛化能力较好的核函数,根据核函数性质,将局部核函数和全局核函数线性组合成新的核函数-组合核函数,采用Cross-Validation方法对其参数和组合系数进行优化选择;将该核函数应用于支持向量机中,并对YALE人脸库和ORL人脸库进行实验。仿真结果验证了该核函数的有效性。与普通核函数的支持向量机的比较实验表明:该组合核函数的支持向量机优于普通核函数的支持向量机。     

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。     

单个正弦波下二维线性预测谱估计方法的改进

针对二维复正弦信号,提出了一种简单的线性预测的谱估计改进算法.其思想是利用可分离二维信号的性质,把单个二维复正弦信号分解成2个一维复正弦信号之积,然后分别对2个一维信号进行谱估计.其间对一雏线性预测误差滤波器系数进行适当修正,这样可得到较高分辨率和稳定性的正弦信号的谱估计结果.大量仿真结果表明,简单的修正可使二维信号功率谱第1峰更加尖锐,第2峰值比未修正前要小10～15dB.     

基于2DPCA-2DLDA的人脸识别算法

提出一种2DPCA-2DLDA方法来对人脸进行识别.该方法同时运用基于行的2DPCA和基于列的2DLDA方法直接在2维图像上进行投影,避免了对大矩阵的计算,同时也充分提取了图像的有效信息,在ORL人脸库上的实验结果表明该方法较优于其他方法.     

基于图像分块的FDA人脸识别方法

提出了一种基于图像分块的FDA(Fisher linear discriminating analysis)人脸识别方法,该方法首先对原始图像进行分块,再对分块得到的子图像利用FDA进行鉴别分析。其特点是能有效地抽取图像的局部特征,对人脸表情和光照条件变化较大的图像表现尤为突出。在ORL人脸库上用单训练样本取得了90.83%的识别结果。     

基于广义旋转不变性核函数的人脸识别

旋转不变性核函数广泛应用于人脸识别等各个领域,但抗噪能力并不理想。本研究引入广义旋转不变性核函数,在忽略分布的具体形式的前提下,将原始的非线性问题转化为线性问题,同时降低了参数估计的难度。广义高斯函数指数α是其峰值的主要决定因素,根据这一性质在旋转不变性核函数中引入指数r,通过控制指数r的变化来观察算法的识别率,然后再人为的给实验数据加上不同的高斯白噪音,以此来验证算法的抗噪能力。实验结果证明了这一方法的优越性,随着指数r的变化,识别率几乎成线性变化,而且总能找到最佳的r值,使得识别率达到最好,并且总优于旋转不变性核函数。在同等实验条件下,本方法大幅度的提高了抗噪声能力。     

An infrared human face recognition method based on 2DPCA

Aimed at the problems of infrared image recognition under varying illumination,face disguise,etc.,we bring out an infrared human face recognition algorithm based on 2DPCA.The proposed algorithm can work out the covariance matrix of the training sample easily and directly;at the same time,it costs less time to work out the eigenvector.Relevant experiments are carried out,and the result indicates that compared with the traditional recognition algorithm,the proposed recognition method is swift and has a good adaptability to the changes of human face posture.     

基于线性判别分析的加权零空间算法及在人脸识别中的应用

线性判别分析(LDA)用于人脸识别时,存在因训练样本不足引起类内散布矩阵奇异的小样本问题.基于LDA的传统零空间方法首先去掉总体散布矩阵的零空间进行降维,可以避免小样本问题.提出了一种加权零空间特征提取方法,并对加权系数进行了讨论.在人脸数据库上的实验结果验证了其有效性.     

基于主元分析法的特征脸法在人脸识别中的应用

简要叙述了人脸识别的方法，详细讨论了主元分析法．并且用这种算法实现了人脸的识别。通过实验得出了主元分析法的识别率，提出了改进的方法。     

基于核Fisher判别分析的目标识别

核Fisher判别分析是基于Fisher线性判别提出的一种非线性分类方法,其主要思想是首先把样本映射到某一特征空间,然后在此特征空间进行Fisher线性判别,这样就隐含地实现了原输入空间的非线性判别. 分析了核Fisher判别方法的分类机理,然后基于此方法对三类实际的船舶目标噪声谱进行了识别,并与神经网络、支撑矢量机等其他分类方法做了比较. 实验结果表明,核Fisher判别分析(加上一线性支撑矢量机做阈值估计)的识别效果优于其他分类算法.     

基于二维Fisher线性判别的人脸耳组合识别

针对人脸易受到年龄、表情等影响,提出了脸和耳相结合的组合识别方法。利用二维Fisher线性判别(2DFLD)方法分别进行了脸、耳图像层和特征层的组合识别。在北京科技大学人耳库和ORL人脸库上进行实验,结果表明,图像层组合和特征层组合的识别率分别为97.5%、95.0%,分别比人脸识别提高了12.5%和10.0%,比人耳识别提高了5.0%和2.5%;与同样应用于组合识别的主成分分析(PCA)、二维PCA(2DPCA)比较,也取得了较好识别效果。这说明,多生物特征组合识别是一种有效的识别方法。     

鼻子区域生物特征识别

人脸图像信息中鼻子区域受表情、胖瘦、发型等变化的影响极小,为人脸识别过程提供了稳定的个体特征．首先对鼻子的生理结构进行了剖析,分析了利用鼻子区域识别个体的可行性及其特点;再对提取鼻子特征的Gabor参数进行了简化;然后用Gabor 核Fisher判别分析算法在不同数据库上对鼻子区域的识别效果进行了实验分析．结果表明,在表情和姿态变化较大的情况下,鼻子区域的识别效果要比人脸的识别效果好．     

基于BP神经网络的人脸图像识别方法的研究

提出了用BP神经网络对人脸图像进行特征提取和识别的方法,讨论了BP网络结构的设计,输入、输出层的设计,隐层结点数的选取等问题,对由10人,每人3幅图像组成的人脸图像数据库做识别实验,结果表明,BP具有很强的自适应性,对有噪声、残缺和戴眼镜的图像识别效果较好。