基于层次支持向量机和KICA的人脸识别

针对人脸图像的非线性特点,将基于核方法的核独立分量分析算法用于提取人脸图像特征.为避免多类支持向量机出现不可识别域,提出基于二叉树思想的层次支持向量机算法,用于多类人脸识别.将层次支持向量机和核独立分量分析算法相结合进行人脸识别,首先对人脸图像进行预处理和主成分分析法降维;然后运用核独立分量分析算法估算出独立基影像,从而得到人脸特征;最后将人脸特征输入层次支持向量机进行分类识别.在ORL人脸库上的仿真结果表明该算法较好地兼顾了识别率和运行速率.     

基于小波变换和改进PCA的人脸特征提取算法

针对在人脸图像高维数据降维时单纯使用主成分分析(PCA)算法的提取精度和速度受限问题,  提出一种基于小波变换和改进PCA的混合特征提取算法. 该方法首先对人脸图像进行小波分解, 选取低频分量对人脸图像进行特征提取;然后利用改进的PCA算法进行主成分提取, 获得代表人脸特征的特征向量; 最后将该算法应用于Olivetti Faces人脸库数据集的图像分类. 实验结果表明, 经过该混合算法处理后的图像特征数据, 由卷积神经网络(CNN)算法分类识别时准确率提升10%, 识别速度提高约37%.     

一种基于PSO权重优化的加权二维主分量分析方法

针对二维主分量分析中图像协方差矩阵的估计问题,在二维主分量分析的基础上给出了一种新的加权图像协方差估计方法,运用粒子群优化算法对权重参数进行并行优化,以抽取更有效的分类特征。在ORL人脸数据库上的实验结果表明,识别性能优于二维主分量分析。     

基于核主成分分析的人脸识别

核主成分分析方法是主成分分析的改进算法,其采用非线性方法提取主成分.把核主成分分析应用到人脸识别中,利用核主成分分析方法选择合适的核函数在高维空间提取人脸图像的主成分.核主成分分析与传统主成分分析相比,可以得到更好的适合分类的特征.基于ORL人脸库,识别核主成分分析提取出的主成分的相关性系数.实验结果表明,核主成分分析不仅实现了降维,而且能取得比传统主成分分析更好的识别性能,正确识别率为92.5%.     

基于奇异值特征和支持向量机的人脸识别

针对人脸识别中经常遇到的"小样本"和"过学习"等问题,同时为了进一步改善人脸图像的奇异值特征在人脸识别中的识别性能,提出了一种基于奇异值分解和支持向量机的人脸识别新方法.在特征提取阶段,首先对训练样本集中的每一个人脸图像矩阵进行奇异值分解,得到训练样本的奇异值特征,然后对每个样本的奇异值特征向量进行降维、归一化、奇异值向量的分量重新排列等处理.在识别阶段,运用支持向量机作为分类工具,为了提高分类能力,选取径向基函数作为支持向量机的核函数.最后在ORL人脸数据库上验证了该方法.实验结果表明,通过对奇异值特征的相关处理,提高了识别速度和正确识别率.从而证明了所提出方法的有效性,具有一定的应用价值.     

基于多尺度Retinex算法结合PCA特征加权的人脸识别方法

结合多尺度Retinex算法和PCA算法的特点,并引入权重系数,提出了一种新的人脸识别方法.首先,在人脸图像的预处理阶段,利用多尺度Retinex算法提取人脸图像光照不变分量,然后用PCA算法提取人脸光照不变量的主特征;为进一步减少光照变化对人脸识别率的影响,对提取到的主特征的前两个向量加小于1的权重系数;接着利用k近邻分类器进行人脸分类识别;最后基于CAS_PEAL_R1光照子集人脸库,在Matlab环境下进行仿真实验,实验结果表明该方法提高了人脸识别率.     

基于PCA_LDA和协同表示分类的人脸识别算法

人脸识别是近年来模式识别领域的热门课题,其中特征提取和分类器选择是人脸识别的关键步骤。主成分分析和线性判别分析是特征提取的主要方法之一,但主成分分析忽略了数据的类别信息,线性判别分析类内散度矩阵奇异,导致投影矩阵无法直接得出。为解决以上问题,本文提出基于PCA_LDA和协同表示人脸识别算法,该算法结合主成分分析和线性判别分析,将人脸的特征信息压缩到一个更小的子空间内,再采用协同表示分类算法对测试图像进行识别。在ORL人脸库、FERET人脸库和YALE人脸库上的大量实验证实,本文算法能精确地提取到高维图像信息的主要特征,在保留特征信息的同时,大大减小了计算的复杂度。而且相比其它几种典型算法,本文算法具有更高的识别率和更健壮的抗干扰性能。     

一种基于离散小波变换和支持向量机的人脸识别新方法

为提高人脸识别系统的性能,提出了一种基于离散小波变换DWT（discrete wavelet transform）特征提取和支持向量机（SVM）分类的人脸识别方法。首先,采用DWT对人脸图像进行降维和去噪,然后,对小波低频子图像进行核辨别分析（KDA）提取人脸特征,最后,结合SVM进行分类识别。基于该方法,对ORL人脸库进行分类识别,采用39个特征识别率达到98．2％。仿真结果表明,该方法明显减少了高频干扰对人脸特征的影响,增强了特征的辨别能力。而且,SVM有效地提高了分类器的分类和推广能力。     

基于多方向Gabor特征图协同表示的鲁棒人脸识别

为提高基于稀疏表示分类(SRC)算法在可变光照、姿态和表情下的人脸识别性能,提出一种基于多方向Gabor特征图(MGFM)和协同表示分类(CRC)的鲁棒人脸识别方法。首先,对人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换,并融合同一方向不同尺度的Gabor特征;其次,在每个方向的融合特征图上提取Gist特征。在进行人脸识别时,可采取2种方法:1)将人脸图像所有方向的Gist特征直接串联或自适应加权后串联构成人脸全局特征向量,并使用协同表示分类器得到识别结果;2)对人脸图像每个方向的Gist特征向量分别使用协同表示分类器进行预分类,预分类时使用自适应K近邻策略确定候选类并进行评分,取总得分最高的类作为识别结果。最后,在ORL,Extended Yale B和AR等人脸数据库上开展人脸识别实验,由提出的方法分别取得99.8%,100%和99.7%的识别准确率和较快的执行速度。研究结果表明:本文方法利用多方向Gabor特征图(MGFM)建立人脸图像的特征表示能有效描述人脸局部信息,利用自适应K近邻策略改进协同表示分类算法能取得较高的识别准确率和执行效率。     

单张图像对每人多张注册图像的人脸识别匹配

同一对象的多张图像提供了比单张图像更丰富的外观信息,提取多张人脸图像共性信息可提高人脸识别率.经典的基于主方向夹角的MSM应用于单张图像对一组图像匹配,识别效果不佳,为此提出基于主分量重构误差最小准则的单张图像与一组注册图像人脸识别算法原理,并作了实施.在由MBGC项目提供的图像组建的测试集上进行的测试表明,所提出的算法识别效果提高幅度明显优于基于依次单张匹配和基于最大主方向夹角准则的方法.     

位平面分解的人脸识别集成方法研究

研究了基于集成技术的人脸识别,主要包括集成个体分类器的生成与分类结果的融合.为了提高分类器个体间的差异性,通过位平面分解及移动窗口技术生成基分类器,然后对所分解模式的各层进行融合,以确定最后的决策,这些融合方法包括乘法规则、和规则、多数投票规则、最大值规则、最小值规则与中值规则.另外,针对ORL数据库,实验研究了不同融合方法的人脸识别的性能,并对不同的人脸识别方法的性能进行了比较.结果表明,在基于位平面分解的人脸识别集成方法中,应用和规则的融合方法,其性能也优于其他的人脸识别方法.     

基于四元数的彩色人脸识别

为充分挖掘人脸模式样本之间的鉴别信息、强化不同样本之间的区分性,以利于增强识别系统鲁棒性、提高人脸正确识别率,提出一种新颖的基于四元数的彩色人脸识别算法．将定义于实数域的PcA方法以及Fisher鉴别分析法向四元数体作合理推广,得到定义于体上的广义主成分分析方法及广义线性鉴别分析法,将这2种方法用于彩色人脸识别,从而得到全新的识别算法．该算法巧妙地将彩色像素的R、G、B3个分量结合在一起,从数学上有机融合具有丰富鉴别信息的肤色成分以及反映人脸轮廓形状信息的灰度成分,较传统仅利用灰度信息的识别方法,具有更稳定的性能以及更高的正确识别率．提出的关于共轭四元数矩阵正交特征矢量集的获取方法,数学上有详细的推导证明,该方法在理论上合理,同时在自己建立的彩色人脸库上进行的实验表明,该方法可行且实用．     

基于核主成分分析和支持向量机的飞机舱音信号识别

为了提高飞机事故原因的调查准确性与实时性,提出了一种基于核主成分分析和支持向量机的舱音背景声识别方法.首先提取和分析了飞机驾驶舱话音记录器中所记录背景声信号的特征参数,然后分别以多项式核函数、sigmoid核函数和高斯核函数3种核函数作为内积,对3种核函数的降维特性进行了对比分析,最后将核方法与支持向量机结合,实现对舱音背景声的分类识别.实验结果表明:通过基于不同核函数的主成分分析方法与支持向量机的结合比较,确定以高斯核函数为内积的SVM分类方法具有较好的分类效果.     

视频人脸识别中基于聚类中心LLE的特征相似性融合方法

针对大部分现有视频人脸识别方法通常仅利用代表性范例或图像集而较少研究有效融合的问题,提出了一种基于聚类中心特征相似性融合方法。首先,使用局部线性嵌入从原始数据空间学习低维嵌入,并利用STHAC算法将投影划分为LLE特征空间聚类;然后,从基于局部外观的聚类中得到特征相似性,在贝叶斯最大后验概率分类框架中对范例点和聚类子空间进行相关相似性匹配;最后,借助于范例重要性概率完成人脸的识别。在视频人脸数据集CMU Mobo、Honda/UCSD和ChokePoint上的实验验证了所提方法的有效性,实验结果表明,相比几种传统的方法,所提方法取得了较高的识别精度和较低的计算复杂度。     

核PCA支持向量机算法研究

在核函数基础上,提出了一种融合支持向量机和核主元分析的核PCA支持向量机综合集成分类方法,给出了算法实现步骤。仿真实验表明了该算法具有很好的分类性能,特别适合于消除噪声情形的模式识别问题。     

特征选择模糊加权多通道Gabor人脸识别

对如何选取和表示人脸的Gabor特征、如何融合多通道Gabor的识别结果进行了研究.提出了一种多通道Gabor人脸识别方法:依据各通道特征可分离性判据确定特征提取区域、计算通道权值,采用模糊加权规则融合多通道的识别结果.该方法降低了特征冗余度;考虑了各通道识别能力的差异性;更好地解决了分类"边界"问题.在AR,CAS-PEAL-R1,YaleB和ORL人脸库上的实验结果表明,本文方法较传统多通道Gabor表征方法具有更高的识别率,平均识别时间较传统整体表征有较大的优势.     

基于时空特征组合模型的转辙机故障诊断

为解决转辙机故障诊断领域中存在的单一特征信息提取不足、单一诊断方法难以避免因方法局限性造成的分类误差,同时其存在一定程度的过拟合,以及泛化能力、鲁棒性不足的问题,提出了一种基于时空特征组合模型的故障诊断方法。首先,在ZYJ7电液转辙机的8种故障模式和正常模式所对应的油压曲线上提取时频域小波系数作为原始数据集,采用核主成分分析（KPCA）和长短期记忆网络（LSTM）提取其空间、时间特征,之后基于add思想构建时空特征集。其次,对卷积神经网络（CNN）、LSTM两分类器关键参数寻优后分别进行故障诊断,得到各个故障类型的概率值和误差系数。最后,利用误差倒数法对两分类器各个故障类型的概率值赋予权重,得到最终输出结果。仿真结果表明：CNN-LSTM组合模型诊断准确率达98.14%,较单一多层感知机（MLP）、CNN、LSTM模型准确率分别提升7.40%、5.55%、1.85%。可见此方法有效提高了转辙机诊断准确率,为集成学习模型在转辙机故障诊断领域的应用提供了一种思路。     

融合图像预处理的人脸识别方法

为了消除光照条件变化以及噪声等因素对人脸识别结果的影响,提出了对人脸图像进行一系列预处理工作,以去除影响人脸识别结果的相关不利因素,再结合主分量分析与线性鉴别分析的进行人脸识别.实验结果表明,所提出的方法不仅提高了识别率,而且减少了训练与分类时间.     

人脸识别中的核方法

对人脸识别的关键技术和核方法的主要特点进行了简单的分析.指出:将核方法应用于人脸识别中,在特征提取的效率和识别的泛化能力等方面具备技术上的优势.结合国内外相关研究成果,介绍了可应用于人脸识别的三种核方法:基于核的主成分分析(KPCA)、支持向量机(SVM)和基于支持向量的数据描述(SVDD).文章的最后给出了一个应用实例以说明核方法在人脸识别领域中的有效性.     

基于特征融合的人脸人耳多生物身份鉴别

针对人头旋转时单一人脸识别率较差的问题,基于人脸与人耳位置上的关联性,提出人脸人耳多生物特征级融合的身份鉴别方法以克服姿态带来的影响．首先采用传统独立成分分析（ICA）方法及其变形分别提取出图像的局部和全局特征,然后将这2种互补的特征进行多模态加权串联融合,并采用基于非线性核函数的主元分析法（KPCA）降维．在USTB图像库上的实验表明,2种独立成分特征具有很好的互补性,多生物识别大大优于单一生物识别,且提出的核非线性降维方法进一步改善了识别性能．