基于独立分量分析的普适人脸识别系统

在模式识别领域,变量间的高阶统计关系开始受到更多关注.但目前许多人脸识别系统一方面依赖二阶统计关系,另一方面又需先采用主分量分析技术对样本进行降维.主分量分析技术自身却对二阶统计关系敏感,因此需要寻找一种对高阶统计关系敏感的算法作后续处理.为此作者提出了一种基于独立分量分析的普适人脸识别系统,并与传统的基于Fisher线性判别规则的人脸识别系统进行了比较分析,重点讨论在光照方向大幅度变化和人脸图像不完整情况下两种系统性能的优劣.理论分析和实验结果均证实,在这两种情况下,基于独立分量分析的普适人脸识别系统的性能优于传统的基于Fisher线性判别规则的人脸识别系统的性能.     

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.     

采用二代曲波变换和反向传播神经网络的人脸识别方法

针对小波变换在人脸识别中存在识别正确率较低的问题,提出了一种基于二代曲波变换的人脸识别方法.首先将所有样本图像和测试图像通过基于"打包"的快速离散曲波变换进行分解,获得不同尺度、不同角度的曲波变换系数,再利用曲波变换分解系数中包含了人脸重要特征信息的低频系数,作为特征参数送入反向传播(BP)神经网络中进行学习训练,最后将训练好的BP神经网络用于人脸识别.经剑桥大学ORL人脸库的图像识别实验表明,所提方法的识别正确率达到95%,比Daub(2)小波基的小波变换方法的识别正确率提高了2.5%.     

传统独立分量分析和变分贝叶斯独立分量分析的比较

通过试验比较了传统的独立分量分析(ICA)和变分贝叶斯独立分量分析(VbICA)在源信号分离中的能力,试验研究表明,无噪声环境下的盲源分离,两种方法都能得到很好的分离性能.然而,噪声环境下的源信号分离,变分贝叶斯独立分量明显优于传统独立分量分析,特别是随着噪声的增强,变分贝叶斯独立分量的优势就越明显.另外,变分贝叶斯独立分量可以估计源信号的数目,而传统独立分量分析往往事先假设源信号的个数已知,否则无法进行源信号分离.     

独立分量分析联合小波变换的多分量信号调制识别研究

对复杂电磁环境下多分量信号进行调制识别,可通过准确估计接收信号的瞬时频率来分析其脉内细微特征。本文联合独立分量分析和小波变换技术,对多分量辐射源信号进行了盲源分离和调制识别的研究。在无先验信息条件下,采用Fast ICA对混叠信号分离,将时频混叠信号分解成一系列独立分量。对分离后的单分量信号分别做小波变换处理,由小波系数的局部模极大值提取其小波脊线。针对不同调制类型雷达信号,用最小二乘法对时频小波脊线进行直线拟合,获取特征参数,通过计算特征值判决出信号的调制类型。通过仿真实验表明,该方法可以分离混叠信号并有效提取信号小波脊和瞬时频率,进而识别出信号的调制类型,并在低信噪比情况下仍有较高的识别概率。     

独立分量分析研究

概述独立分量分析的基本理论,总结三个等价目标函数:非高斯最大化、互信息最小、极大似然估计,总结三类常用优化方法:自适应法、固定点迭代法、Jacobi法。介绍含噪独立分量分析、欠定独立分量分析、核独立分量分析等新近的方法,简述独立分量分析的一些应用。     

基于小波变换和回归分析的人脸识别

利用小波变换对训练图像和待识别图像进行小波分解,提取低频分量,通过行扫描转化为列向量,作为特征向量;在此基础上,提出利用多元线性回归分析方法,利用最小二乘法获得训练特征与待识别特征之间的线性模型,经由残差分析确定待识别样本的类别．利用ORL人脸库,与支持向量机(SVM)分类器和K-最近邻分类器(KNN)进行了对比实验,实验结果表明本文算法识别精度跟SVM相当,优于KNN．     

基于曲线波和独立成分分析的人脸识别

针对曲线特征更能反映人脸图像的主要特征和独立成分分析能够提取高阶信息的优势,提出了一种基于曲波变换与独立成分分析的人脸识别方法.首先将人脸图像进行曲波变换,选择粗尺度层系数作为曲波特征,然后对曲波特征下采样后进行独立成分分析,提取部分独立成分构成特征空间,最后根据最近邻分类器分类.在0RL和Yale人脸库上的相关实验表明:该方法在识别性能方面优于对比方法.     

改进的独立分量分析算法

对独立分量分析算法的基本理论和FastICA算法进行了简要介绍.传统的FastICA算法只具有二阶的收敛速度,为了提高独立分量分析算法的收敛速度,减少迭代次数和运行时间,提出了一种改进的独立分量分析算法——五阶收敛的牛顿迭代法.对牛顿迭代算法加以修正,使改进的独立分量分析算法具有五阶的收敛速度.图像信号分离仿真实验表明,改进算法与传统的FastICA算法在分离效果相当的情况下,明显减少了传统的FastICA算法的迭代次数和运行时间,提高了收敛速度和运行效率.     

独立分量分析的自然方法

基于半参数密度估计给出了构造独立分量分析目标函数的一种方法.其主要特点是只需要源信号密度存在以及包含了超饱和问题的解决.最后给出了一个数字模拟.     

基于遗传算法优化独立分量分析

本文主要结合遗传算法全局收敛的特点优化独立分量分析,通过实验表明该算法有良好的算法性能和分离效果．     

基于独立分量分析的字符识别方法

该文介绍了独立分量分析(ICA)的基本原理，给出了应用于字符识别的ICA算法，得到一组独立基的投影系数．在此基础上，组合欧氏距离和马氏距离实现字符分类．该方法已在汽车牌照字符识别中得到应用．     

基于独立分量分析的机械故障信息提取

独立分量分析是盲源分离的一种新方法，其处理的对象是相互统计独立的信号源经线性组合而产生的一组混合信号，最终目的是从混合信号中分离出各独立的信号分量、为此，论证了机械振动信号盲源分离的可行性，并对盲源分离中的“源”赋予了新的含义，利用互相关函数估计不同通道之间的时延参数，适当截取后组成混合信号再进行盲源分离，可以保证振动信号分离的有效性、盲源分离技术在涡流传感器失效故障诊断和早期碰摩故障诊断的成功应用，表明该技术在机械设备状态监测和故障诊断中有着广阔的应用前景．     

改进的参考独立分量分析算法

鉴于参考独立分量分析定义了所谓的接近性度量函数和与之相关的小等式,并把它作为约束项引入到负熵对比度甬数中,取得了很好的分离效果,但存在若阈值选取不当则算法不收敛的问题.提出一个改进算法,算法的优化函数为负熵对比度甬数和参考独立分量分析算法中的接近性度量甬数之积,巧妙地避开了这个难以确定的阈值参数.针对合成数据和实际ECG数据的仿真实验表明,改进算法收敛快、提取效果好.     

基于独立分量分析的车牌字符识别

利用独立分量分析提取字符特征,以信息理论中负熵作为估计输出分量之间独立性的目标函数,并在此基础上对待识别字符进行重建,通过对重建模型的误差分析进行字符识别.对3000个车牌字符的识别实验,取得了较高的识别率,证明其算法的有效性和鲁棒性.     

基于快速曲波变换的数字水印算法

第二代曲波理论采用了新的框架结构,参数减少,实现更加简单。基于非均匀采样的快速Fourier变换（usfft算法）和基于特殊选择的Fourier采样的卷绕(wrapping算法)是第二代曲波理论的两种快速数值实现方法。为适应大图像的数字水印,本文结合快速曲波算法的特点和人类视觉特征,设计了一种快速的数字水印算法。仿真研究结果表明,基于usfft算法和基于wrapping算法的数字水印算法都能较好的保证了数字水印的鲁棒性和不可见性之间的统一,并且基于wrapping算法在提高了运行速度方面效果更加显著。     

基于主分量分析GA-BP神经网络的人脸识别算法

针对人脸图像数据量大和BP神经网络容易陷入局部最优的问题,提出将主分量分析、遗传算法和BP神经网络相结合的新算法,并将其应用于人脸识别中。利用主分量分析法来处理人脸图像,以减小人脸图像的数据量,再利用遗传算法优化BP网络的初始权值和阈值,最后利用ORL数据库对该算法进行验证。实验结果表明,该算法可以大大减少人脸图像的数据量使收敛速度加快,并且可以克服其陷入局部最优的缺点,提高了识别精度。     

独立分量分析和遗传算法相结合的运动想象频带优化

对结合独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)和遗传算法(genetic algorithm,简称GA)的运动想象脑电(motor imagery electroencephalogram,简称MI-EEG)特征检测及其优化方法开展研究.设计了基于ICA的MI-EEG分类算法.在此基础上,针对不同受试个体,用GA算法对运动想象诱发的事件相关去同步(event-related desynchronization,简称ERD)频段进行优化选择,用以改善运动想象脑-机接口(brain-computer interface,简称BCI)系统的识别率.实验结果表明,基于ICA的GA算法特征优化方法具有较好的可靠性和实用性,可用于在线BCI的设计与实现.     

独立分量与因子旋转关系分析

解析独立分量分析和因子分析的基本原理,指出独立分量分析的本质是因子旋转,从理论上证实了Varimax和Onhomax等因子旋转与基于峭度的独立分量估计目标函数条件等价。考虑多种类型源信号的情况,提出了基于Varimax的独立分量估计方法。实验表明,在混合矩阵满足稀疏条件下该方法简单有效。