基于双向PCA和K近邻的人脸识别算法

针对当前人脸识别算法的运行速度和识别准确率的矛盾,提出一种基于双向主成分法(Bidirectional PCA,BD-PCA)和K近邻法K-NN(K-nearest neighbor)的人脸识别算法。在VC6.0平台下基于ORL人脸库进行实验,首先利用双向PCA算法对训练人脸样本和测试人脸样本进行方向和列方向降维并提取特征脸;然后用K近邻方法对特征脸进行人脸匹配。实验表明,提出的算法在有效降低运算时间的同时,又能取得很高的识别准确率,具有一定的可行性。     

一种基于2DPCA和DLDA的人脸识别方法

一维方法特征提取时运算量大，图像较大时很不方便．二维的方法特征提取直接，速度快，但提取出的特征是矩阵，特征数量大，影响分类速度．结合2者的优点，提出二维与一维相结合的特征提取方法来识别人脸．先用二维PCA（2DPCA）处理原始图像，降维后进行DLDA处理．在ORL人脸库中验证了这种算法的可行性，结果表明识别率和分类速度均有提高．     

基于2DLDA与FSVM的人耳识别

针对人耳图像特征提取和识别方面存在的问题,提出一种将二维线性鉴别分析(2DLDA)和模糊支持向量机(FSVM)相结合的人耳图像识别方法.利用2DLDA将人耳图像直接投影,提取的人耳特征,可以保留人耳图像样本的大量类内和类间信息.同时,FSVM在支持向量机(SVM)的基础上引入隶属度参数,更加适合多类问题.实验结果表明,该方法与2DLDA相比具有更高的识别率.     

基于优化组合重采样的粒子滤波算法

重采样过程的引入,消除了粒子滤波(PF)过程中的粒子匮乏现象,使PF方法迅速地在多个领域内得到应用,但重采样过程却削弱了粒子的多样性,从而导致滤波性能下降,甚至滤波发散.提出了一种基于优化组合的重采样方法,通过选取粒子和被抛弃粒子的适当线性组合而产生新的粒子,增加了粒子多样性,从而提高PF算法的精度.仿真结果表明,步长系数为零时,该算法等价于基本的PF算法;步长系数很大时,该算法不能收敛;在适当选择步长系数的情况下,该算法的滤波性能高于基本的PF算法.介绍了该重采样算法,仿真结果证明了该算法的有效性.     

一种基于双向2DPCA及遗传算法的人脸识别方法

提出了一种双向二维PCA((2D)2PCA)及改进遗传算法(GA)相结合的人脸识别方法.该方法首先利用(2D)2PCA分别从图像的行、列方向进行特征提取,然后通过遗传算法对提取的特征空间以并行的方式进行优化,得到最优行、列特征空间,最后根据最优特征空间进行分类.在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法较之传统的方法具有更高的识别率及识别速度,在各种鉴别特征维数下更具鲁棒性,是有效的人脸识别方法.     

基于P2DHMM的人脸识别算法

基于隐马尔科夫模型（HMM）人脸识别算法,将改进的伪二维隐马尔科夫模型（P2DHMM）算法应用于ORL人脸库。在VisualC＋＋6．0平台下进行的实验表明,P2DHMM算法在保证较高识别精度的同时,极大地提高了人脸识别速度。     

基于WT-W2D2DPCA的人脸识别算法研究

人脸识别过程中,针对二维主成分分析(2DPCA)算法在特征提取和数据降维上存在的问题,本文首先引入双向二维主成分分析(2D2DPCA)算法,该算法同时考虑图像行与列方向上的信息.考虑到人脸图像存在信息冗余而影响识别率的问题,于是本文提出一种基于小波加权双向二维主成分分析(WT-W2D2DPCA)的人脸识别算法.该算法首先采用二级小波分解对人脸图像进行预处理,提取其低频部分;然后根据人脸图像的特性,将低频部分进行奇偶分解,并引入加权思想,重组低频人脸图像,最后在ORL人脸数据库上进行双向二维主成分分析.实验结果表明,该方法不仅克服了传统2DPCA系数矩阵大的问题,而且得到了比传统的2DPCA、2D2DPCA算法更好的识别效果.     

基于FFT变换的空间重采样宽带Root-Music算法

提出了基于FFT变换的空间重采样方法与求根的Music算法（root—music）相结合的宽带信号测向算法．算法利用了空间重采样算法的优点，利用空间的FFT变换，根据采样定理反变换得到虚拟阵元的输出，从而达到聚焦的效果，基于聚焦的思想算法保持了其对相干信号的处理能力，克服了RSS算法对预估计角度的依赖性．同时采用了求根的Music算法，使得在提高测向精度、降低测向均方误差的同时更降低了运算量．仿真实验通过与RSS和Music算法结果进行比较，验证了该算法的有效性．     

基于2DPCA和RBF神经网络相结合的人脸识别算法

人脸识别已成为图像处理工程领域研究的一个热点,本文首先简述了基于模型匹配的人脸识别方法,该算法利用人的脸部特征规律建立一个立体可调的模型框架,着重于解决人脸识别过程中的观察角度、遮挡和表情变化等因素的影响;文中最后提出了2DPCA和RBF神经网络相结合的人脸识别方法,并将该方法应用于ORL人脸库。实验结果表明,这种方法不仅具有较好的人脸图像识别能力,而且能够明显缩短识别算法的时间。     

基于模块C-2DPCA算法的人脸识别方法

提出了基于模块化完全二维主成分分析(modular C-2DPCA)算法的人脸识别方法,该方法首先对图像矩阵进行分块,将分块得到的子图像矩阵直接用于鉴别分析,由于直接基于二维子图像矩阵,能方便地降低鉴别特征的维数,在特征提取过程中可以避免使用矩阵的奇异值分解,方法简便.该方法与改进前完全二维主成分分析(C-2DPCA)方法在ORL人脸数据库上的仿真识别效果比较表明,改进后的方法在保持较高识别率的前提下鲁棒性有很大提高.     

融合主动外观模型与局部二元模式的人脸识别

提出一种新的人脸识别算法.首先,利用主动外观模型(active appearance model,AAM)提取人脸五官特征点,进而获得人脸区域的全局纹理特征;然后对人脸区域中的若干个局部子块进行加权局部二元模式(local binary pattern,LBP)的特征组合;接着分别对这两类特征进行最近邻法则匹配;最后,采用基于模糊综合的原理对这两大类特征进行数据融合,给出最终识别结果.实验表明该算法的有效性,能够很好地结合人脸图像全局和局部的互补信息,识别效果优于各单一模块的分类性能.     

基于FFT的空间重采样算法的性能分析

空间重采样方法是一种不需要角度预估计的宽带DOA估计方法,它利用相位聚焦的方法实现宽带信号中不同信号子带的信号子空间的一致.而基于FFT变换的空间重采样算法利用傅里叶变换特性实现空间采样频率的变换,但此方法对阵元的选择以及参考频率的选择等都有一定的要求,本文从阵元个数、参考频率、子带划分、信号入射角度以及信号带宽等多个方面对基于FFT空间重采样算法进行了全面细致的性能仿真分析,为该方法的应用推广、工程实现提供了较为有意义的参考.     

基于分块局部二元模式的鉴别特征抽取方法及人脸识别

提出了一种基于分块局部二元模式(LBP)的鉴别特征抽取方法.该方法对人脸图像进行分块,再对分块后的子图像矩阵采用LBP算子抽取LBP特征.由于LBP是利用一串二进制码表征较小图像块的局部纹理,这有助于提高人脸识别的性能.采用主分量分析(PCA)方法对由所有分块后子图像的LBP特征向量构成的新训练集进行维度缩减,最后以Fisher线性鉴别分析(LDA)对缩减后的PCA特征进行鉴别特征提取.在ORL人脸库和YALE人脸库上的实验结果表明,该方法优于传统的PCA和LDA方法.     

基于相位相关和重采样的亚像素图像配准算法

为了实现高精度的图像配准,提出了一种基于相位相关和重采样的亚像素图像配准算法.首先基于相位相关实现像素级的粗定位,然后在粗定位点邻域范围内利用矩阵乘法的离散傅里叶变换(DFT)高倍数重采样,并基于相位相关作重采样区域的像素级定位,实现亚像素级的细定位.文中从理论上证明了基于矩阵乘法的DFT实现部分区域重采样的方法与基于零填充重采样的方法在计算精度上具有等效性.实验结果表明,文中算法的配准精度、计算效率和抗噪性优于基于交互相关和扩展相位相关的亚像素配准算法.     

粒子滤波算法重采样门限值研究

目标跟踪算法的目的是对目标进行跟踪,跟踪滤波算法的好坏直接决定了能否及时地跟踪上目标。在粒子滤波算法中,重采样是很重要的一步,很多介绍粒子滤波的文献都提到了在重采样前设置一个采样门限,以此来判断在粒子滤波算法中是否进行重采样。采用实际仿真的方法研究了采样门限取值对跟踪效果包括跟踪时间以及跟踪精度的影响,采用了最经典常用的跟踪模型进行了仿真研究。     

基于AMD度量和类间模块2DPCA的人脸识别算法

文章提出了一种基于集成矩阵距离(AMD)和类间散布矩阵构造的模块2DPCA人脸识别方法.针对原模块2DPCA算法的不足,使用类间散布矩阵代替总体散布矩阵,求得最佳特征向量并对图像进行特征提取;采用集成矩阵距离的度量方式计算特征图像的相似度,实现人脸分类.在ORL人脸库上的实验结果表明,同2DPCA和普通模块2DPCA相...     

CLAHE融合低频DCT系数重变换的人脸识别算法

针对人脸识别中由于伪装(如围巾、太阳镜和头发)或其他物体引起的面部遮挡而严重影响识别率的问题,提出了CLAHE融合低频DCT系数重变换的人脸识别算法。首先将图像划分成多个互不重叠的局部小块,使用受限直方图均衡化对局部子块进行局部对比拉伸以实现去噪;然后,通过缩减适当数目的低频DCT系数来消除人脸图像中的光照变化;最后,利用核主成分分析进行特征提取,最近邻分类器完成最终的人脸识别。在扩展Yale B、FRGC V2.0及一个户外人脸数据库上的实验验证了所提算法的有效性及鲁棒性。实验结果表明,相比几种线性表示算法,本文算法在处理鲁棒人脸识别时取得了更高的识别率。     

一种基于LBP和DLDA的人耳特征提取方法

本文提出了一种新的基于局部二值模式（LBP）和直接线性判别（DLDA）的人耳特征提取方法。LBP对局部纹理信息特征的提取性能和与灰度整体变换的无关性,使得其在人耳特征提取方面具有很强的优越性。采用LBP算法与直接线性判别分析算法相结合的人耳特征提取方法在识别率方面与原始图像特征提取方法相比有明显提升。     

基于重采样策略的选择性谱聚类集成学习算法

提出了一种新的基于双重采样的选择性集成学习算法。针对集成学习要求学习器个体的差异性分布在样本空间的不同部分,对得到的聚类个体学习器输出进行重采样,以此来计算聚类个体的差异性。针对集成学习要求得到的个体学习器具有一定的精确性,对所有得到的学习器个体集合进行重采样来评估聚类个体精确性。在此基础上选择出集成学习所需的个体集合。以谱聚类算法作为基学习器,用聚类集成策略部分解决了谱聚类算法存在的尺度参数敏感问题,在UCI数据集上的仿真实验验证了算法的有效性。     

一种带重采样控制器的IMM-AUPF算法

为了减轻粒子滤波计算复杂性,提出了一种基于交互式多模型(IMM)架构的自适应Unscented粒子滤波算法(AUPF)。IMM-AUPF算法在粒子滤波重采样步骤中设计了一个重采样控制器,根据滤波性能在线调节重采样粒子的数量。并将自适应粒子滤波算法应用于交互式多模型估计方法中,有效地解决了地面机动目标跟踪问题。实验结果表明:基于粒子滤波的多模型滤波器在估计精度方面优于标准的交互式多模型滤波器,且IMM-AUPF算法在计算复杂性方面优于交互式多模型Unscented粒子滤波算法。