基于核偏最小二乘回归的人脸识别

在采用主成分分析进行人脸重构和识别时,仅从样本自身提取特征向量会导致识别误差。因此,在参考主成分分析的基础上,采用偏最小二乘回归进行人脸图像的训练和识别,并对偏最小二乘回归引入核函数。在ORL人脸数据库上的实验结果表明,偏最小二乘回归明显优于主成分分析,同时核偏最小二乘回归也显著提高了识别正确率。     

基于偏最小二乘的人脸超分辨率重构

提出了一种基于偏最小二乘(PLS)的超分辨率重构方法用于快速恢复高分辨率人脸图像.该算法利用主成分分析(PCA)方法将所有高、低分辨率人脸图像投影到各自的特征子空间中,通过PLS对高、低分辨率投影变量之间的统计关系进行回归建模.当输入的低分辨率人脸图像给定时,对应的高分辨率人脸图像可以由训练后的回归模型导出.实验结果表明,在离线训练的情况下,所提出的算法可以快速地给出令人满意的重构解.     

基于局部强化最小二乘回归分类法的人脸识别方法

为解决基于表示理论的分类法未考虑噪声样本对重构系数影响的不足,利用局部约束协同表示法改进最小二乘回归分类法,提出局部强化最小二乘回归分类法.该方法通过非负稀疏表示自适应选择近邻样本,并利用近邻样本的协同作用强化重构系数使得局部强化最小二乘回归分类法具有较好的鲁棒性和容噪性.该方法可以克服传统分类方法存在的过拟合问题.在4个人脸图像数据集上的实验结果表明该方法可以提高人脸识别准确率.     

核偏最小二乘回归在面部表情识别中的应用

面部表情识别作为一个分类问题,由于其在人机交互中扮演着重要角色,已成为人脸识别领域的前沿研究方向.本文分析了(核)偏最小二乘回归并获得了一种新方法来解决这些问题.此外还发现核偏最小二乘回归的第一阶段等价于特征提取的广义判别分析并证明了核偏最小二乘回归可以通过定义虚拟矩阵直接应用于分类问题.通过实验发现,提出的线性降维改进算法在大多数情况下优于其他常用算法;基于面部表情识别的核偏最小二乘回归算法在人脸数据集上也取得了良好的分类效果.     

基于稀疏表示和最小二乘回归的基因表达数据分类方法

提出基于稀疏表示和最小二乘回归的分类方法:用训练样本重构测试样本,先利用稀疏表示剔除噪声样本,接着用最小二乘回归和最近邻子空间准则对样本分类,可以克服传统分类方法存在的过拟合问题.在6个基因表达数据上的实验结果表明,该方法可以提高分类准确率.     

基于多变量相空间重构的地下水动态神经网络预测模型

从多元变量时间序列出发,以相空间重构理论为基础,结合偏最小二乘回归与神经网络方法,提出了基于多变量相空间重构地下水动态预测的神经网络模型.通过分别确定各个时间序列的时间延迟和嵌入维数的方法对地下水动态的多变量时间序列进行相空间重构,采用偏最小二乘回归法提取对系统解释最强的成分作为网络输入,利用神经网络模型进行各成分之间的非线性拟合.将基于多变量相空间重构地下水动态预测的神经网络模型应用于黑龙洞泉域地下水位预测,并通过分析与比较验证了该方法的有效性.     

基于两阶段最小二乘回归的分类方法

针对最小二乘回归分类法对原始数据进行分类时容易受到噪声样本影响的不足,利用系数增强的方法提出一种缓解噪声样本对表示系数影响的鲁棒分类法. 该方法是一种两阶段最小二乘回归分类法： 第一阶段通过最小二乘回归分类法获得表示系数,第二阶段强化近邻表示系数的作用得到表示系数. 最后用最小误差准则对测试样本进行分类,利用核理论进一步提出非线性两阶段最小二乘回归分类法,并在4个常用人脸图像数据集上验证了该方法的有效性.     

基于主元分析和压缩感知的人脸识别算法

针对压缩感知理论中的核心问题,即如何通过有限的测量值以较高的重建率重构稀疏信号,提出了基于主元分析和压缩感知的人脸识别方法（PSL0）.该算法利用双向二维主成分分析提取图像行列2个方向的特征并进行降维,建立反映人脸特征投影矩阵,作为压缩感知算法的超完备基,将每一幅待识别图像的特征向量作为测量值,用基于平滑l0范数快速稀疏表示（SL0）算法求解l0范数最小化问题,寻求图像在该超完备基上的稀疏表示,以得到一组最优稀疏系数重构各类图像,求取测试图像与各类重构图像的最小残差进行分类识别.实验结果表明,该算法在同类算法中获得了较高的人脸识别率及较好的重建效果.     

基于张量主成分分析的人脸图像压缩与重构

提出了基于张量主成分分析的人脸图像压缩与重构算法,该算法依据K-L变换的原理找到用于图像压缩的投影矩阵,进而对人脸图像进行压缩.同时,也可以通过投影矩阵对人脸图像进行数据重构.通过在FERET和BioID人脸数据库的相关实验表明,与常规的主成分分析算法相比,张量主成分分析算法在同样的压缩比水平上能够实现更优的重构图像,定量分析表明张量主成分分析算法的重构误差和峰值信噪比亦优于常规的主成分分析算法.     

高维数据分类中的特征降维研究

以高维分类为目标,从分类的准确率与模型解释性角度探讨了降维的必要性,分析了特征选择与抽取2类方法特点,并对常用的特征抽取方法,包括主成分分析(PCA)、偏最小二乘(PLS)和非负矩阵分解(NMF)进行了阐述.考虑到约减后的数据缺乏稀疏性与可解释性,提出了基于稀疏正则化的特征抽取模型,为高维特征降维提供了一种新思路.     

基于EHMM的人脸识别

人脸识别系统从广义上说大致可以分为人脸检测、定位与跟踪,人脸表征,人脸识别,表情/姿势分析,生理分类等五个方面.人脸的特征提取和人脸图像匹配这两部分是最重要的,也是决定人脸识别系统的准确性和效率所在.采用2D-DCT变换进行人脸特征提取和EHMM模型进行人脸图像匹配(人脸识别),并用多样本加权合成的EHMM训练的方法,取得了较高的速度和识别率.     

基于广义典型相关分析融合和鲁棒概率协同表示的人脸指纹多模态识别

针对单模态生物特征识别容易受自身条件和环境变化的影响,鉴于人脸识别和指纹识别已经在生物识别系统中得到了广泛应用,提出了二者特征信息融合的多模态生物特征识别方法。该方法首先对人脸、指纹图像进行预处理,并对这两种模态均提取LBP和Gabor特征,然后将广义典型相关分析方法分别引入到人脸多特征融合和指纹多特征融合中,应用分块对角矩阵组合上述融合的人脸特征和指纹特征,最后用鲁棒概率协同表示分类器进行分类。在两个多模态数据库上的实验结果表明:与人脸或指纹单模态生物特征识别相比,基于人脸指纹的多模态生物特征识别具有更高的识别率和更好的稳定性;所提出的基于广义典型相关分析的特征融合方法优于传统的融合方法。     

基于两级非负线性编码表示的人脸识别

针对大规模人脸识别问题,提出了一种基于两级非负线性编码表示的人脸识别方法.首先利用第一级的线性编码表示,通过在初始的大规模人脸库中寻找对应测试图像的M最近邻,以消除干扰训练样本并降低训练样本集的规模;然后以此M最近邻为训练样本集,通过第二级的线性编码表示实现对测试样本的分类判别.在线性编码表示中,通过进一步引入非负系数约束,更好地改善了分类识别性能.基于AR、ORL和Yale B人脸库的实验结果初步验证了文中所提方法的有效性.     

改进的基于残差加权的稀疏表示人脸识别

为进一步有效提升稀疏表示人脸识别系统的识别率和可靠性,在分析人脸图像稀疏表示系数分类能力的基础上,提出了一种基于残差加权的稀疏表示人脸识别新方法.该方法通过对类残差图像关于所属类稀疏表示系数的l2范数进行归一化加权,有效提升了原始基于类残差判决的识别能力.仿真实验结果表明：改进的基于残差加权的稀疏表示方法能够有效提高系统的识别性能.     

一种新的手写体字符识别算法

研究模式识别的核心问题——特征抽取．基于偏最小二乘（Partial Least Squares,简称PLS）回归和特征融合的思想,提出了一种组合特征抽取的新方法并将之用于手写体字符识别中．在PLS建模阶段,为了提高PLS成分（特征）的抽取速度,提出了一种非迭代PLS算法．在特征融合阶段,用所抽取的PLS成分特征组成模式的相关特征矩阵,并依此相关特征矩阵进行分类．在Concordia University CENPARMI手写体阿拉伯数字数据库上的试验结果证实了该方法的有效性和鲁棒性,其分类结果优于基于单一特征的FSLDA方法的分类结果．另外,与已有的迭代PLS算法相比,所提出的非迭代PLS算法的复杂度和特征抽取的速度均占有优势．     

基于多方向Gabor特征图稀疏表示的鲁棒人脸识别方法

为提高对光照、表情、姿态等可变因素的鲁棒性,提出一种基于多方向Gabor特征图稀疏表示的人脸识别方法.对人脸图像进行多方向多尺度Gabor变换,然后将同一方向不同尺度的Gabor特征进行融合得到多方向特征图,再对每个方向的融合特征图提取Gist特征并赋予自适应权重,接着将所有方向特征图的自适应加权Gist特征串联构成人脸图像特征向量,最后利用稀疏表示分类方法实现人脸识别.实验结果表明,本文算法在Yale、ORL和Extended Yale B人脸数据库上的平均识别率分别达到99.8%、99.7%和100.0%.      

一种结合稀疏表示和切比雪夫矩的人脸识别算法

在基于稀疏表示的人脸识别算法的基础上,利用切比雪夫矩在图像重建及抗噪声方面的良好性能,提出了一种结合稀疏表示和切比雪夫矩的人脸识别算法,对有无加性噪声干扰的人脸图像进行识别.给出了详细的数学推导过程和算法实现步骤,并通过实验对算法进行了验证.针对扩展的Yale B人脸库和AR人脸库的识别结果表明,当特征空间维数为496时,该算法在不同光照条件和不同表情条件下的识别率分别为98.33%和88.72%,在添加椒盐噪声后像素破坏比例小于60%的条件下识别率为100%.与基于随机脸的最近邻分类法、最近子空间分类法及传统SRC算法相比,该算法在抵抗图像的细节信息变化方面具有更好的鲁棒性.     

基于贝叶斯判别器的面部检测

 提出了1种基于PCA(主成分分析)的贝叶斯判别器用于检测灰度面部图像.为检测面部图像,首先用PCA减低训练图像的维数以为判别器提供教好的图像描述.训练图像包括面部图像和非面部图像并给出正确标识,用EM算法学习图像的特征向量.在构建好学习模型后,用贝叶斯后验概率检测未知样本.模型参数估计和判别原则都是基于最大似然度.在估计了概率密度函数后,贝叶斯判别器可产生最小的误差,为分类的教优准则.本方法用2356副面部图像和3780非面部图像作为学习样本,学习过程获取面部图像与非面部图像的差异而构建判别模型.训练图像包括不同位置,不同表情,不同亮度条件的同一对象图像.训练模型用于检测205副面部图像,实验结果在文章第4部分给出.     

基于联合动态稀疏表示方法的多图像人脸识别算法

采用联合动态稀疏表示方法构造一种新型的多图像人脸识别模型.该模型在多张人脸图像的稀疏表示矩阵上,利用动态数集得到联合动态稀疏表示矩阵,识别多图像的人脸.在多张人脸图像作为测试样本的情况下,利用多图像之间的关联性提高人脸图像识别的准确率.最后利用CMU人脸图像库对该算法进行仿真,结果表明其识别率较其他算法有很大的提高.     

基于协同学的人脸分类集成

提出了一种基于协同学的人脸分类集成方法.选择不同的训练样本作为原型模型,以增加原型模型的多样性;识别时,将序参量转化为后验概率,分别运用投票法和基于和的后验概率集成方法进行识别,并提出了一种改进的基于和的后验概率集成方法,来提高集成的效果.另外,将核主分量分析和协同模式识别进行结合,在运用协同模式识别之前,先采用核主分量分析获得原始图像的最优非线性表示,以提高模式的可分性,并消除图像冗余信息的影响,然后再进行协同人脸分类.对Y a le人脸库中的图像进行识别实验,结果表明所提方法的有效性,取得了比经典的协同模式识别方法和核主成分分析更好的结果.