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在进行单训练样本人脸识别时,基于每人多个训练样本的传统人脸识别算法效果通常不太理想。尤其是基于Fisher线性鉴别准则的一些方法,由于类内散布矩阵为零矩阵,根本无法进行识别。针对以上问题进行了分析研究,提出了一种新的样本扩充方法,即:采用位平面图像分解法,将每幅样本图像分解为8幅,进而通过各种合成策略构造多幅样本图像。使用一种更加稳定的二维最大散度差线性鉴别分析方法(2DMSLDA)对上面获得的新样本图像进行特征抽取。在ORL国际标准人脸库上进行的实验表明了所提算法的可行性和有效性。 相似文献
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基于核的Foley-Sammon鉴别分析与人脸识别 总被引:7,自引:0,他引:7
通过建立基于核的Foley-Sammon鉴别分析(KFSDA)的两个等价模型,并分析这两个等价模型的解之间的关系,从理论上给出KFSDA模型的具体求解方法.分析表明,基于核的Foley-Sammon鉴别分析保留了FSDA能明显降低样本特征之间冗余信息的优点,更重要的是该方法能够有效地抽取样本的非线性特征,是对FSDA的进一步拓展.在ORL标准人脸库上的实验结果验证了文中方法的有效性. 相似文献
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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. 相似文献
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最大散度差无监督鉴别特征抽取与人脸识别 总被引:1,自引:0,他引:1
最大散度差准则是对Fisher准则的改进,消除了小样本问题,但是该方法是基于整体特征的人脸识另q方?法,没有考虑到样本的局部特性.无监督的鉴别投影(UDP)技术,用于对高维数据进行维数缩减,它同时考虑到样本的局部特征和非局部特征,但是在人脸等高维图像识别的应用中,不可避免地会出现小样本问题.提出一种基于散度差的无监督鉴别特征抽取,避免了局部协方差奇异所产生的问题.在ORL人脸库和AR人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性. 相似文献
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作为一种著名的特征抽取方法,Fisher线性鉴别分析的基本思想是选择使得Fisher准则函数达到最大值的向量(称为最优鉴别向量)作为最优投影方向,以便使得高维输入空间中的模式样本在该向量投影后,在类间散度达到最大的同时,类内散度最小。大间距线性分类器是寻找一个最优投影矢量(最优分隔超平面的法向量),它可使得投影后的两类样本之间的分类间距(Margin)最大。为了获得更佳的识别效果,结合Fisher线性鉴别分析和大间距分类器的优点,提出了一种新的线性投影分类算法——Fisher大间距线性分类器。该分类器的主要思想就是寻找最优投影矢量wbest(最优超平面的法向量),使得高维输入空间中的样本模式在wbest上投影后,在使类间间距达到最大的同时,使类内离散度尽可能地小。并从理论上讨论了与其他线性分类器的联系。在ORL人脸库和FERET人脸数据库上的实验结果表明,该线性投影分类算法的识别率优于其他分类器。 相似文献
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基于描述逻辑的本体理论已广泛用于知识表示和推理,该文主要介绍了本体的概念、分类及构建方法。以“计算机组成原理”课程为例介绍了本体在构建教学知识库模型中的应用,并构建了计算机硬件知识库模型。 相似文献
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提出了一种基于分块独立分量分析(BICA)的特征提取方法。该方法通过将人脸分块降低了光照条件、人脸表情等外在因素对人脸识别的影响,并先后将分块后重组的矩阵的行和列作为训练样本提取独立分量,由于训练样本维数很小,因此它降低了传统独立分量分析(ICA)方法中存在的高维小样本问题产生的识别错误率,同时减少了识别时间。在Yale人脸库和AR人脸库上验证了该算法的有效性。 相似文献
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求频繁数据项集是挖掘关联规则的主要步骤,许多算法需要多次扫描数据集。本文提出了一个基于格理论的频繁数据项集发现算法,该算法最多只需对数据集扫描3次,有效地降低了I/O开销。 相似文献
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