基于块双向Fisher线性判别分析人脸识别

为解决二维Fisher线性判别(2DFLD)分析需要较多系数用以表示图像的特征阵、只考虑了图像的列间相关性从而忽略行间相关性以及作为全局特征提取方法可能会失去一些重要的局部特征等问题,提出一种基于块双向二维Fisher线性判别分析(B2DFLD)算法。首先利用块图像获取保持重要局部信息;然后基于行列双向投影,获取提取特征信息;最后计算特征阵的Frobenius距离,并进行分类。在ORL、YALE与FERET人脸数据库上进行了实验,并同传统的8种人脸识别方法比较。实验结果表明,在确定图像块大小、改变训练样本数以及特征维数的前提下,本文方法的最好识别率都高于93.08,平均误识率高于0.15,明显优于其他方法,表明本文方法对有光照、表情以及遮挡的人脸图像识别具有较高的鲁棒性。     

基于Fisher线性判别的多用户检测器

本文提出一种基于Fisher线性判别(FLD)的多用户检测器。该检测器将信道的时变特性隐含在学习算法得出的最优投影方向矢量中,因而适合各种信道环境,而不必知道噪声和干扰的类型;它需要训练序列,除了有用信号的扩频序列外,不需要其他用户的扩频序列;算法简单、实现复杂度低。本文对所提出的检测器性能进行了仿真实验,给出了FLD检测器与MMSE检测器和SVM检测器的性能比较。     

基于LLE与Fisher线性判别的人脸识别算法

为了提高基于流形学习理论人脸识别算法的识别率,采用一种将非线性降维与Fisher线性判别相结合的方法。首先利用邻域嵌入算法,将人脸图像测试和训练集的维数降低到合适维度,然后使用Fisher线性判别进行人脸数据集特征的提取,最后将测试集人脸图像特征和训练集人脸图像特征,使用最近邻分类器进行分类。在公开的Olivettifaces和ORL人脸图像数据库上,分别将该算法与几种经典基于流形学习理论的人脸识别算法进行了对比实验,实验结果表明当近邻数比较大时本算法识别率是最高的。     

人脸与虹膜特征层融合模型的研究

多生物特征的融合与识别可提高身份识别系统的整体性能.本文在研究特征层融合的基础上,结合二维Fisher线性判别分析(2-Dimensional Fisher Linear Discriminant Analysis,2DFLD),提出了一种人脸与虹膜特征融合与识别模型.首先,对人脸图像与虹膜图像分别进行压缩降维处理,得到相应的初始特征矩阵.然后将人脸与虹膜的初始特征矩阵进行组合,获得组合特征矩阵.同时,利用2DFLD算法对组合特征矩阵进行融合,获得了人脸与虹膜的融合特征.最后运用最小距离分类器进行识别.基于ORL(Olivetti Research Laboratory)人脸数据库和CASIA(Chinese Academy of Sciences,Institute of Automation)虹膜数据库的实验结果表明,该模型实现了特征层融合,不仅克服了"小样本"效应,而且有效提高了身份识别的正确识别率,为多生物特征身份识别提供了一种有效模型.     

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%。     

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。     

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。     

基于二维最大边缘准则和DCT的人脸识别方法

提出了一种基于离散余弦变换(DCT)和二维最大边缘准则(2DMMC)的2DDM特征提取算法,证明了2DMMC可以直接应用于DCT域,利用欧氏距离测度进行分类的结果与在空域中进行得到的结果完全相同。2DMMC方法可直接应用于基于DCT压缩的JPEG格式的图像。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明,在空域2DMMC的识别率高于2DPCA和2DLDA,2DDM的识别率又高于2DMMC,而且2DDM的耗时要低于2DMMC。     

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。     

Subclass linear discriminant analysis for video-based face recognition

We present a novel subclass Linear Discriminant Analysis algorithm for feature extraction that copes with the severe pose, expression and illumination changes present in faces extracted from far-field video streams with subjects unconstrained in their motion and uncooperative to the system. Our novelty lies on the efficient automatic generation of subclasses from the gallery faces, by exploiting their different visual appearance and not constrained by their numbers per class. The proposed feature extraction algorithm is integrated in our complete face recognition system, with modules for preprocessing, classification, and decision fusion. We demonstrate the capability of the new algorithm to automatically generate discriminable subclasses and the resulting improved classification accuracy on a challenging video-based dataset, comprising low quality and resolution faces, as well as large variations in visual appearance. Our results indicate superior recognition rate compared to any systems in the CLEAR 2007 evaluation, running on that dataset.     

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。     

局部线性判别分析及其在掌纹识别中的应用

在线性判别分析(LDA)算法基础上强调图像类间数据的局部可分性,提出一种称为局部LDA(LLDA)的新子空间方法,并给出LLDA的图嵌入表示。针对LLDA同样存在的小样本问题,首先给出了传统适于LDA的主成分分析(PCA)预处理方法不适于LLDA算法的证明;进而提出了基于散度差判别准则(SDDC)的LLDA(SLLDA),既克服了LLDA的小样本问题,又提供了真实比较LLDA和LDA的平台。在PolyU掌纹数据库上的实验结果表明本文提出的SLLDA算法用于识别的有效性,也验证了数据局部关系对分类的重要性。     

Keystroke features recognition based on stable linear discriminant analysis

A novel keystroke features recognition method based on stable linear discriminant Analysis (SLDA) was put forward.First of all,it maximum the dispersion between different sequences,while minimizing the dispersion between the same sequence set,maintain the best discriminant characteristics of the keystroke sequences.Secondly,the local similarity graph between keystroke sequences is constructed,minimizing the dispersion of the local similarity sequences,to keep the local similarity of keystroke sequences.Finally,based on the principles above,the feature of keystroke sequences are extracted,and the nearest neighbor classification criterion is used to judge the outputs.The effectiveness of the proposed method is certified by experiment results.     

融合复小波与零空间判别投射的人脸识别方法

提出一种新颖的零空间判别投射(NDPE)的子空间人脸识别方法。基于局部保持映射(LPP)和非参数判别分析方法,NDPF能够同时编码人脸数据流形的几何和判别结构,并且通过在零空间中求解特征值来克服小样本尺寸问题。为进一步提高人脸识别的准确率,提出融合双树复小波变换(DTCWT)与NDPE的方法。实验结果表明,所提人脸识别方法在ORL、Yale和AR人脸数据库上均取得了较高的识别率。