基于中间值的最大间距准则特征提取方法

针对最大间距准则算法中训练样本类内平均值并不能对类内中心做精确估计的问题,提出一种基于中间值的最大间距准则特征提取方法.首先应用样本中间值代替样本的平均值来重新定义类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后根据最大间距准则思想得到最优投影矩阵,最后利用三阶近邻分类器进行分类识别.在ORL、Yale和FERET人脸图像库上的仿真实验结果表明,该方法不仅提高了人脸识别率,而且具有较强的鲁棒性.     

Curvelet变换用于人脸特征提取与识别

针对小波变换用于人脸识别时难以充分描述人脸曲线特征的问题,提出用Curvelet变换进行人脸特征提取与识别的新方法. 将人脸图像进行Curvelet变换,提取进一步压缩的低频系数和高频各子带的Curvelet能量特征为人脸特征向量,并采用支持向量机进行特征分类与识别. 以Orl和Yale人脸库进行测试,结果表明,该方法相比小波变换法识别效果更佳,且对光照、姿态和表情变化具有良好的鲁棒性.     

核最近特征分类器及人脸识别应用

将最近特征线(NFL)、特征面(NFP)和特征子空间(NFS)分类方法推广为基于核的NFL、NFP和NFS,其优点是可直接对高维的人脸图像样本进行识别,而无需先抽取人脸图像特征,使在训练样本数较多、特征抽取在计算上难以实现的情况下也能直接识别.其中对KNFS得出了两种计算方法,一是KNFP的直接推广,二是利用核主分量分析构造非线性特征子空间.基于ORL和YALE数据库的实验验证了此方法直接识别高维人脸图像的有效性.     

融合全局和局部特征的稀疏表示人脸识别方法

针对人脸识别中如何提取到有效判别特征的问题,提出一种融合人脸图像全局和局部特征的稀疏表示人脸识别方法。首先将人脸图像用融合的特征提取算法进行特征降维,然后利用稀疏表示分类器对人脸图像进行分类判别。在ORL、Yale和FERET人脸数据库上的实验结果验证了融合算法在提高人脸识别精度方面是有效的。     

基于分块SIFT和GMM的人脸识别方法

当前人脸识别方法对采集环境要求严格,多是基于不变特征格,普适性不强.提出一种基于分块SIFT和GMM的人脸识别方法,首先在人脸整体和各分块图像上分别提取SIFT特征,并采用PCA方法进行降维处理,得到鲁棒性强和区分能力好的人脸特征;然后借鉴假设检验的思想,用通用的背景模型描述生物特征识别问题,并通过GMM方法和本文提出的成对模型构建人脸的背景模型和个体模型,据此计算待识别样本与注册样本之间的相似度,求取分类指数,采用分层决策框架实现人脸识别.仿真实验表明,本文方法对环境变化的识别鲁棒性强、识别性能好.     

一种基于KCCA的小样本脸像鉴别方法

基于典型相关分析和Fisher线性鉴别分析的等价性,提出了利用核典型相关分析来抽取小样本人脸图像的非线性鉴别特征,并用其进行脸像鉴别.这样得到的非线性特征本质上等价于核Fisher非线性最佳鉴别特征.基于ORL库的实验表明,对小样本人脸图像,KCCA可以得到和广义鉴别分析近似的识别性能,其所得非线性特征明显优于FLDA的线性鉴别特征.     

基于卷积神经网络的面部图像修饰检测

为避免人为因素对人脸面部图像皮肤纹理特征提取产生的影响,用卷积神经网络算法对人脸图像修饰进行检测.传统的图像分类方法需要进行复杂的人工特征提取,而卷积神经网络可以自动学习并直接从图像中获取特征,解决了传统模式识别方法特征提取难的问题,具有更高的识别率和更广泛的实用性.在传统卷积神经网络模型中,调整卷积核大小、减少参数、改变卷积层滤波器数量、调整卷积层和池化层的交替方式、使用dropout来提高模型泛化能力以形成适用于人脸修饰检测的新的网络模型.实验结果表明,在引入的数据集上,新的网络模型对人脸图像的修饰检测有较强的鲁棒性,达到了较高的识别率.     

基于二维有监督测地线判别投影的戴眼镜人脸识别

针对戴眼镜人脸识别问题,提出了二维有监督测地线判别投影(2D Supervised Geodesic Discriminant Projection,2DSGDP)方法.该方法在扩充虚拟样本库的基础上,分析戴眼镜人脸图像和不戴眼镜人脸图像,及戴不同眼镜人脸图像的差异,提取判别特征用于识别.该特征同时考虑类内类间差异,寻...     

基于卷积神经网络的口罩遮挡条件下人脸识别技术研究

为了解决戴口罩人脸识别率不高的问题,开展基于卷积神经网络的研究.本研究所用的数据集均为戴口罩的人脸图像,总共1016张图片,其中测试样本为305张,训练样本为711张.本研究采用对比试验的方法,在初始卷积神经网络模型结构不变的情况下,修改每一个卷积层的卷积核数量,从后往前进行对比,得出本研究最佳模型,人脸检测准确率约为...     

基于KPCA及最佳鉴别独立分量的人脸识别方法

首先分析了独立分量分析(ICA)在人脸识别应用中存在的一些问题,然后从3个方面对基于独立分量分析的人脸识别方法进行了改进:首先利用KPCA将人脸映射到特征空间,在特征空间进行ICA得到相对于原样本的非线性独立分量,从而得到一种非线性独立分量分析的方法;其次,定义了Fisher鉴别信息作为选取最佳鉴别独立分量的准则;最后,提出了一种用最佳独立分量表示待识别人脸图像的方法,克服了用直接投影得到的特征不准确的问题.基于ORL人脸数据库的实验表明,利用此改进的非线性最佳鉴别ICA方法,可以得到优于FLDA方法的识别性能,且在特征数较少时仍能得到较好的识别稳定性.     

利用二元结构特征的人脸识别

提出了一种基于二元结构特征提取的人脸识别算法. 该算法将所有类进行两两组合,以两类分类器为基础,为每个两两组合类间的识别挑选最适合分类的特征构成特征选取空间. 对未知样本进行测试时,在特征选取空间中计算测试样本与所有训练类的相似度,将未知样本判断为与之相似度最大的类. 运用AT&T和AR人脸数据库对该算法进行性能测试,与其他算法相比,该算法能在较小的特征维数下获得更高的识别率.     

基于支持向量机的多特征选择目标跟踪

目标判别跟踪方法一般以单一跟踪结果(正样本)和部分负样本训练分类器,并只用单一的特征描述目标,因此在目标发生遮挡、光照变化、形变等情况下很容易导致跟踪的失败. 为了克服单一正样本和单一特征训练的分类器导致跟踪不稳定的问题,提出一种基于支持向量机的多特征描述、多个正负样本进行分类器训练的目标跟踪方法,用训练分类器对所有候选粒子的不同特征进行判别和选择,并将具有最大置信概率的粒子确定为跟踪结果. 在跟踪过程中,利用子空间学习的方法实现正样本的更新,并以更新后的正负样本训练分类器. 实验结果表明,该方法在目标存在遮挡、光照变化、形变等情况下均可以取得较好的跟踪效果.     

高光谱图像分块压缩感知采样及谱间预测重构

压缩感知理论提供了一种新的数据采集思路. 基于该理论提出了一种高光谱数据采集和图像重构方法,以波段分组的方式将高光谱各波段分为参考波段和普通波段,对各波段图像单独采用分块压缩感知测量以获取高光谱数据. 在图像重构过程中,参考波段采用平滑投影Landweber算法重构. 对于普通波段,结合谱间预测和平滑投影Landweber提出了一种新算法: 先采用谱间双向预测得到预测图像,然后对预测图像进行分块压缩感知测量获得测量值,并计算它与该波段原测量值之间的差值,再由测量差值重构预测差值来迭代恢复原波段图像. 该方法在数据重构过程中充分考虑了高光谱图像的谱间相关性和空间相关性,能提高图像重构精度. 实验结果表明,利用所提出的方法重构高光谱图像,其性能优于多向量压缩感知方法和分块压缩感知测量后直接对各波段图像单独重构的方法.     

自动图像拼接中的一种特征提取和匹配方法

在比较目前特征提取和匹配的几种方法比较的基础上,提出了一种基于改进特征提取和匹配的拼接方法,使得图像拼接的质量和速度得到提高。该算法首先利用改进的尺度不变特征变换（scale invariant feature transform,SIFT）特征提取方法获得图像特征点,其次利用近似最近邻匹配进行特征匹配并引入随机抽样一致性（random sample consensus,RANSAC）算法去除误匹配对,最后根据匹配的特征点对得到图像间的变换参数进行拼接和融合。该算法具有很强的鲁棒性,允许图像有缩放变换、旋转变换,不受图像噪声、色差的影响。经实验证明,该方法可实现高质量快速的拼接系统。     

压缩感知雷达超分辨率成像

研究压缩感知理论在逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR) 成像中的应用. 雷达发射方位稀疏的探测脉冲,对满足Nyquist 采样定理的雷达去斜回波数据进行稀疏采样,再利用压缩感知重构算法分别重构距离向和方位向的完整的目标特性回波信号. 为了得到高分辨的雷达ISAR 像,对重构的数据在距离向
和方位向分别进行超分辨率处理. 实际雷达数据和仿真数据表明ISAR 像的分辨率有较大提高,所给出的综合方法可以降低数据量,节省雷达的时间资源,具有良好的应用价值.     

具有环境自适应性的虚拟参考标签定位方法

在基于接收信号强度指示(received signal strength indicator, RSSI) 的射频识别(radio frequency identification, RFID) 室内定位系统中,由于环境干扰的非均匀性,定位环境中不同区域的信号传播模型存在差异. 为此提出一种基于区域划分的定位方法,将定位区域划分为多个三角形子区域. 定位过程中依据待定位标签的
RSSI 值经多轮投票机制确定其所在子区域,然后分别估算各子区域的环境因子和路径损耗值来建立子区域的定位模型,实现环境自适应. 在此基础上引入虚拟参考标签概念,在定位区域内构造虚拟信号强度空间,并提出一种最近邻K 值自校正方法选择最近邻标签,采用最近邻方法进行定位坐标计算. 仿真结果表明,在复杂的低标签密度环境下,定位精度和稳定性比经典的LANDMARC 和VIRE 方法有显著提高.     

基于局部结构信息的图像质量评价空间汇集策略

该文从图像局部结构特性出发,提出一种基于图像局部结构信息的空间汇集算法. 首先对原始图像进行高斯模糊,提取局部结构信息并进行非零处理,进而形成汇集权重图. 通过对PSNR和SSIM的加权实验,验证了该汇集算法能够明显提高图像质量评价算法性能,并且对各种失真类型具有较好的适应性.     

基于自适应同源方差控制的法庭自动说话人识别

提出了自动说话人识别系统得分到法庭证据强度量化值似然比的转换方法. 为了更准确地评估嫌疑人的
统计模型,提出了自适应同源方差控制算法,该算法能自适应地融合来自参考人群和嫌疑人的同源语音得分模型
信息,降低了对嫌疑人数据量大小的需求. 与基本识别系统相比的测试结果表明,使用该算法的识别系统不但具有
更优良的识别性能和可靠性,而且提高了语音证据对判别结论的支持强度.     

基于RBFNN和回馈递推的新型多旋翼飞行器控制

研究了新型多旋翼飞行器的建模与轨迹跟踪控制. 建立了非线性运动学和动力学模型,并提出基于全调节径向基神经网络和回馈递推的鲁棒自适应轨迹跟踪控制策略. 首先设计了飞行器的位置误差PID控制器,用于实时消除飞行轨迹与期望轨迹的偏差,并为姿态控制环构建姿态角指令. 采用全调节径向基神经网络估计飞行器动力学模型中的复合干扰,为避免回馈递推控制器设计过程中对虚拟控制信号的繁琐求导运算,减小对解析模型的依赖度,设计了一种基于指令滤波回馈递推的飞行器姿态控制器. 该设计方法通过滤波器而非直接用解析方法对虚拟控制信号求导,大大简化了控制器的设计过程,节省了控制能量. 仿真实验表明所提出的轨迹跟踪策略的正确性和有效性.