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.     

超球体支持向量机的不完全二叉树多类分类算法

针对现有的支持向量机多类分类方法的不足之处,提出了一种基于超球体支持向量机的不完全二叉树多类分类算法。该算法首先采用超球体SVM算法,计算各类样本群的分布范围。再利用距离公式,计算各类样本间的距离,基于将最容易分离出来的类最先分割出来的原则,设计二叉树结构,从而提高分类精度。通过仿真实验,分析比较各种方法的性能,从而验证了该算法的有效性。     

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.     

改进二叉树支持向量机及其TE过程故障诊断

针对层次结构对二叉树支持向量机分类性能影响较大的问题,提出了一种改进的完全二叉树支持向量机构建方法。基于帕累托原则以核心圈样本最近类间距离和类内计算半径圈样本平均密度建立了类间差异性估计策略,将类间距离大且类内样本分布紧密的类别最先分离出来,并提出了构建完全二叉树的算法步骤。通过在UCI标准数据集上与其他SVM多类分类算法作比较,验证了改进算法的优越性。以TE过程故障诊断为研究对象,基于核主成分分析提取故障特征,应用改进的二叉树支持向量机实现了故障的准确识别。     

基于最小二乘支持向量机的人脸识别算法

通过计算机对人脸进行分析,从而确定身份的技术统称为人脸识别,其具体内容包括图像预处理、特征选择和提取、分类。首先介绍了支持向量机和最小二乘支持向量机的基本思想和数学模型,推导了最小二乘支持向量机的算法步骤,在对人脸图像进行预处理的基础上,采用奇异值分解扩展算法提取人脸特征,然后再采用上述算法对人脸图像进行分类。通过实验可知本文中的算法可以对人脸图像进行有效分类,对解决小样本分类问题是有效的、可行的。     

基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法

提出一种基于双支持向量机的偏二叉树多类分类算法,偏二叉树双支持向量机多类分类算法.该算法综合了二叉树支持向量机和双支持向量机的优势,实现了在不降低分类性能的前提下,大大缩短训练时间.理论分析和UCI（University of California Irvine）机器学习数据库数据集上的实验结果共同证明,偏二叉树双支持...     

基于Gabor小波变换与支持向量机的人脸识别

提出一种将Gabor小渡变换与支持向量机相结合的人脸识别算法。首先用Gabor小波对人脸图像进行特征提取,由于变换后的特征维数较高,所以要对变换特征进行降维。本文采用一种改进的二维主元分析方法实现。最后采用支持向量机进行人脸的分类识别。在ORL人脸库中对算法进行了测试．结果表明该算法识别率较高。     

最小二乘支持向量机在人脸识别中的应用

 支持向量机(SVM)模式识别方法具备良好的分类性能和鲁棒性,在介绍了典型支持向量机与最小二乘支持向量机(LS_SVM)原理的基础上,给出最小二乘支持向量机的算法实现过程,将其应用于人脸识别当中,取得较典型支持向量机在时间上较好的效果.在OPL人脸库中的实验结果表明,基于LS_SVM的人脸自动识别系统更能适用于实时性要求较高的场合.     

基于Gabor小波和支持向量机的人脸识别

提出一种将Gabor小波和支持向量机相结合的人脸识别算法。运用AdaBoost算法在复杂背景图像中快速准确地检测出人脸部分,进而用Gabor小波提取归一化人脸图像的特征。最后采用支持向量机进行人脸的分类识别。在ORL人脸库和CAS-PEAL-R1人脸库中对算法进行了测试,结果表明该算法识别率较高。     

基于支持向量机的人脸识别身份验证技术研究

利用K-L变换首先对人脸图像进行特征参数提取,再利用支持向量机进行识别。由于支持向量机的推广性取决于核函数参数与误差惩罚因子的选择,为此采用思维进化算法对其参数进行优化选择,提出支持向量机与思维进化算法相结合的新型算法进行分类识别,算法解决了支持向量机参数选取的难题,利用ORL人脸库进行仿真实验,结果表明,基于改进的支持向量机的人脸识别技术识别效率高、方法有效。     

一种基于奇异值分解的人脸识别新方法

基于奇异值向量方法进行人脸识别时,由于提取的奇异值向量特征所包含的人脸图像的有效信息少,导致人脸识别率低下。基于此提出了一种基于奇异值分解的人脸识别新方法——矩阵的秩-逼近法。利用ORL人脸数据库进行实验,并采用最近邻决策规则来进行分类识别。实验结果显示,提出的方法比基于奇异值人脸识别方法具有优越性,本算法能大大地改善识别效果。     

基于统计特征的人脸识别研究

奇异值特征向量是用于图像识别的有效代数特征,但直接用奇异值特征向量做匹配进行人脸识别,识别率极低。通过对人脸图像奇异值向量和其对应的左右正交特征矩阵分析,发现图像的奇异值向量与图像的灰度范围具有相关性,即最大奇异值反映了图像灰度范围的位置,其他奇异值反映了灰度范围的宽度,而且与图像奇异值向量对应的左右正交特征矩阵能够表现图像轮廓的结构信息。基此,提出基于奇异值分解（singular value distribution,SVD）的基空间人脸识别算法,并通过ORL和ORL-IC数据库进行仿真,实验结果分析证明了图像的左右正交特征矩阵能够表现图像轮廓的结构信息。     

基于监督拉普拉斯特征映射算法的人脸识别

为了提高人脸识别算法的识别率,提出了一种基于局部奇异值分解(Local Singular Value Decomposition,LSVD)和监督拉普拉斯特征映射(Supervised Laplacian Eigenmap,SLE)的人脸图像识别方法。由于奇异值向量具有良好的稳定性、转置不变性等特点,首先利用局部奇异值分解方法从人脸图像中提取特征向量;然后采用监督拉普拉斯特征映射算法对已获取的人脸特征进行维数约简。在Yale和ORL人脸库上的实验结果表明,该算法能有效地提高人脸识别的性能。     

基于ICA多特征融合的人脸识别

提出了一种基于特征融合的人脸识别方法.该方法首先对预处理后的人脸图像进行全局特征及局部分量的提取,分别采用离散余弦交换(DCT)提取包含图像大量信息的低频部分特征和奇异值分解(SVD)抽取图像的代数特征作为图像的全局特征,采用非负矩阵分解(NMF)提取图像的局部分量特征,然后将此两类特征以独立成份分析(ICA)进行融合,获取用于人脸识别的特征向量.在本文的实验中,我们将此特征向量应用于支持向量机(SVM)进行分类训练及识别测试,并获得较好的结果.     

基于复值小波模和幅角经验正交分解的奇异性特征提取

提出了基于Hermitian复值小波模和幅角经验正交分解方法,采用这种方法可以提取信号奇异性特征。通过在滚动轴承故障诊断应用表明:小波模和幅角协方差矩阵的特征值向量反映了在时间-尺度平面上的分布结构,不受时间平移影响,便于信号的奇异性特征提取;用主成分重构信号小波模和幅角,能更清晰地反映信号的奇异性特征,便于分类识别.     

基于主元分析的人脸识别方法研究

研究了利用主元分析进行人脸识别的方法。将人脸图像训练集进行主元分析,对得到的变换矩阵应用奇异值分解提取特征子空间,把训练图像和测试图像投影到子空间上,选择分类器进行人脸识别。实验表明,主元分析能很好地在子空间下提取出人脸图像的特征信息,从而实现人脸识别。     

人脸识别中的特征分析

研究了奇异值分解和傅里叶变换方法在图像分析和人脸识别中的作用;比较了两种方法进行图像处理的分解信息,研究了图像傅里叶变换后幅度谱和相位谱包含的图像信息;随后设计实验研究了奇异值向量矩阵和奇异值矩阵中包含的图像信息,并提出一个新的观点：图像分解后的奇异值矩阵包含图像的光照信息;通过设计实验验证了观点的正确性。     

一类基于SVD的数字水印虚警分析与改进算法

讨论一类基于奇异值分解(SVD)的水印算法的高虚警率问题及其产生原因。分析认为SVD水印算法虚警率高的根本原因是:图像SVD分解的基空间与图像内容相关;奇异值向量与图像之间并不存在一一对应关系,不能刻画图像的几何结构。算法主要缺陷并不是出现在提取算法,而是嵌入算法仅仅植入了水印图像的奇异值向量,没有水印图像在基空间的结构信息。因此,该文提出了一个基于分块SVD和离散余弦变换(DCT)分解的改进算法。该算法通过在版权图像的奇异值向量中嵌入水印图像的DCT系数,克服了经典SVD水印算法的虚警问题,因而稳健性高。实验验证了理论分析和算法的有效性。     

基于IMF奇异值分解和SVM的虹膜识别方法

提出了基于固有模态函数奇异值分解和支持向量机的虹膜识别方法．用一维经验模式分解对按行展开的虹膜数据进行分解,将得到的若于个IMF形成初始矩阵,然后对该矩阵进行奇异值分解,提取其奇异值作为虹膜特征向量输入支持向量机进行分类识别．与传统的Gabor小波特征提取方法比较,本文方法解决了滤波器参数繁杂同题且在编码长度和时间方面有明显的改进．试验结果表明,本文方法能有效地应用于身份鉴别系统中．