基于主分量特征与独立分量特征的人脸识别

PCA方法抽取出的主分量特征与ICA方法抽取出的独立分量特征是对原数据的两类不同描述.PCA是一种基于二阶统计的最小均方误差意义上的最优维数压缩技术,PCA方法所抽取特征的各分量之间是统计不相关的.ICA方法使用数据的二阶和高阶信息抽取数据的独立分量特征.文章对这两种方法做了理论上的比较,并通过实验证明ICA算法提取的特征子空间在人脸识别应用中更有效,识别率更高.     

基于独立成分分析的人脸图像特征提取与识别

特征提取是人脸识别的关键环节之一。文章首先简述了独立成分分析（ Independent Component Analysis,ICA）的基本模型和原理,介绍了快速独立成分分析FastICA方法特征提取的一般过程。然后给出了FastICA算法中分离矩阵的并行计算算法。最后,利用ORL人脸图像数据库在Matlab环境下进行了仿真实验。实验结果表明,FastICA方法是一种有效的特征提取方法,并讨论了影响分类识别的几个因素。     

基于多维统计分析方法的脑电消噪

基于二阶统计特性的主分量分析(PCA)和基于高阶统计特性的独立分量分析(ICA)是两种非常典型的多维统计分析方法.本文对PCA和ICA基本原理进行了简单介绍,并结合脑电消噪问题,对两种方法的性能和特点进行了比较.实验结果表明,在脑电消噪和特征增强等方面,独立分量分析方法具有明显的优势.     

DE-ICA优化算法在工作模态参数识别的应用

提出一种差分进化(DE)改进的独立成分分析(ICA)优化算法,解决工作模态参数识别时容易陷入局部最优,难以识别出高阶模态参数的问题.通过对悬臂梁的ANSYS仿真数据对比可知:相对于传统的ICA方法,结合差分进化算法的ICA识别的模态参数精度更高,且能分离出更多的高阶模态,更适合于高阶模态参数的识别.     

基于FRICA算法的非高斯过程故障检测方法

独立元分析(ICA)是一种有效的非高斯过程故障检测方法,但其建模过程仅仅使用正常工况数据,忽视了对先验故障工况数据的利用.针对此问题,提出了一种基于故障相关ICA(FRICA)算法的故障检测方法.该方法使用ICA算法提取正常工况数据中的非高斯特征成分;再将正常工况数据集和先验故障工况数据集融合在一起构成多工况数据集,利用非局部保持投影进行二次特征提取,获得故障判别成分;在两种特征成分的基础上构造新的监控统计量,并利用核密度估计得到相应的置信限,完成对实时数据的监控.连续搅拌反应釜(CSTR)系统的监控仿真结果表明:与基本ICA方法相比,FRICA方法能更有效地检测出过程故障.     

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%.     

基于多尺度张量类标子空间的人脸识别算法

提出一种基于多尺度张量类标子空间的人脸特征提取算法,提高人脸识别对光照的鲁棒性,同时不破坏原始数据固有的高阶结构和数据之间的相关性。采用多尺度小波变换组建人脸三维张量样本,将三维人脸张量空间投影到低维张量子空间,对高维人脸进行降维和特征提取,应用多线性主成分类标算法对样本进行类标号,同时使用最近邻算法完成人脸识别。利用CAS-PEAL-R1东方人脸库进行评测,实验结果表明,该识别算法比经典的主成分分析、线性判别分析和多尺度Gabor识别算法具有更好的识别效果。     

基于AdaBoost和LLE的视频人脸特征提取研究

特征提取是生物特征识别的关键环节.本文提出了一种基于AdaBoost和LLE的视频人脸特征提取方法.其大致思路是用VFW技术对视频图像进行采集、接着将AdaBoost算法对采集的图像进行人脸检测,最后应用LLE算法对检测到的人脸图像进行降维并提取出特征.项目实践表明,该方法具有便捷性、实用性和有效性.     

基于小波分析的人脸图像特征提取

人脸图像特征提取是人脸识别的基础,采用小波分析技术,提出了一种快速的、具有良好鲁棒性的人脸图像特征提取方法。应用小波分析良好的时频局部化特性和多分辨率特性,选用合适的小波基对人脸图像进行小波变换．得到体现人脸特征的小波高频细节;经过水平和垂直投影运算,定位出眼睛对、鼻子、嘴唇和双颊等重要的人脸图像特征;再结合人脸的FAP参数集,确定出人脸识别所需要的人脸关键特征。实验结果表明,该方法具有较好的实时性和鲁棒性。     

几种虹膜识别算法的比较

对基于小波变换,离散余弦变换(DCT)和独立分量分析(ICA)的虹膜识别算法中的特征提取方法进行了简单地比较,简述各方法的产生背景和技术要点.提出一种改进的基于DCT的特征提取方法,可为特定环境下选择虹膜识别算法参考.     

基于小波变换和独立成分分析的人脸识别

针对传统的独立成分分析算法对光照、表情、姿态等敏感的不足,提出了一种结合小波变换和独立成分分析的人脸识别方法.人脸图像首先经过小波变换后选取低频子图像进行独立成分分析,提取人脸图像特征,最后根据最近邻分类器分类.分析了样本数目、小波分解级数对平均识别率和识别时间的影响.基于ORL人脸数据库的实验结果证明了本方法在识别性能方面相对于单一方法的优越性.     

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．     

一种基于ICA的特征Bagging支持向量机集成方法

为提高支持向量机集成的泛化性能,提出一种基于独立成分分析法的特征Bagging支持向量机集成方法,删除了冗余特征.该方法从得到的独立成分特征空间中提取特征子空间,避免了直接从原特征空间中随机选择特征子空间而导致的对特征依赖或相关性的破坏,提高了个体支持向量机的性能,保证了个体支持向量机之间的差异度.在UCI和Stat-Log数据集合上的仿真实验表明,该方法具有更好的泛化性能.     

改进ICA去噪方法在瞬变电磁信号处理中的应用

提出一种改进ICA去噪方法,可确定去噪后的信号幅值.用于消除瞬变电磁信号中的工频干扰,并与传统陷波滤波方法进行比较.实验结果表明,采用改进ICA去噪方法,在消除工频干扰的同时,能很好地保留信号的波形和特征,去噪效果明显优于陷波滤波方法.在较低信噪比下仍可有效地提取信号,具有实用价值.     

人脸图像灰度分布统计分析与检测特征设计

人脸图像的明暗视觉效果是面部五官稳定分布模式的外在表现,灰度分布模式可用做区分人脸与非人脸的依据.相对灰度比绝对灰度的抗光照干扰能力更强,为此以相对灰度均值和灰度标准差的比值衡量任一像素的明暗稳定程度,据此划分多个人脸明暗区域,将明暗区域配对组合为域灰度差检测特征,并基于优选出的28个域特征构建的42个隐节点的三层反馈神经网络检测分类器,对包含有图像质量恶劣的图像集进行测试,等误差率低于1.7%.测试结果表明所提方法有效可行,仅用28个特征就达到了与Viola算法数千个Haar类灰度差特征相仿的检测效果.     

基于多尺度特征选择网络的人脸表情识别

首先, 针对人脸表情识别问题提出一种新的多尺度特征选择网络识别方法, 该网络充分结合多尺度网络结构和特征选择结构的优点, 能更有效地提取面部静态图像中的空间信息. 其次, 为验证本文提出的多尺度特征选择网络的识别性能和泛化能力, 在两个经典的人脸表情识别数据集上与一些常用的方法进行对比和交叉验证实验. 实验结果表明, 该网络取得了更好的识别效果, 并且具有良好的泛化能力, 可以灵活地嵌入到人脸表情识别分析系统中.     

基于改进的主成分分析法的矿工表情识别

针对传统的矿工面部表情识别方法中对矿工面部表情进行特征提取的时间较慢且识别准确率不高的问题,以主成分分析法为基础,运用Fisher线性判别法对传统的主成分分析法进行改进。首先在主成分分析法的基础上增加一个类间离散矩阵,使其投影后不同类别之间特征点的距离更大,同一类别之间特征点的距离更加紧凑,对矿工面部表情图像特征提取的结果更具有代表性和针对性;然后运用径向基神经网络将低维非线性可分的矿工面部表情图像对应的特征矩阵映射到高维空间并使其线性可分,从而实现对矿工面部表情的识别和分类。实验结果表明,所提出的方法对矿工面部表情识别的识别率为89.0%,优于传统矿工面部表情分类识别算法,在矿井安全监控、疲劳驾驶等领域有较好的应用前景。     

一种基于面部纹理特征融合的人脸表情识别方法

针对人脸表情识别领域受噪声和遮挡等因素影响识别率不高的问题,结合局部和全局特征,提出一种基于面部表情的情感分析混合方法.首先,通过将梯度直方图(HOG)与复合局部三元模式(C-LTP)融合来进行特征提取;其次,将HOG和C-LTP提取的特征融合到单个特征向量中;最后,采用多类支持向量机分类器把特征向量进行情感分类;最后...     

压制与自由表面相关多次波的独立分量分析方法

将独立分量分析(ICA)法与逆散射级数多次波预测法结合起来压制多次波.用逆散射级数法预测与自由表面相关的各阶多次波,并与原始地震记录组成多个观测量,通过独立分量分析方法,将与自由表面相关的多次波从原始地震记录中分离出来.理论合成数据试验表明,即使预测多次波与原始记录中的多次波能量不能很好匹配,ICA法分离多次波也能取得较好的效果,但是,原始资料的低信噪比使得ICA法分离多次波具有不确定性.