基于血流图双树复数小波域傅里叶变换的红外人脸识别方法

提出了一种基于血流图与双树复数小波域傅里叶变换的红外人脸识别方法.首先利用血流模型把温谱图转换成血流图,然后将人脸血流图进行一级双树复数小波分解,保留分解后的4个低频子带并分别进行傅里叶变换,得到每个低频子带的特征矩阵,分别计算4个子带的欧氏距离并进行简单的加法融合,再用三阶近邻分类器得到最终的识别结果.为了减小算法的时间复杂度,我们对血流模型进行简化.实验结果表明,本文所提的方法有较好的识别结果.而简化的血流图相比原模型的识别率没有明显的下降,甚至某些情况下还稍高于血流模型,说明本文的方法是有效的.     

融合全局和局部特征的图像特征提取方法

针对图像特征提取无法同时利用样本的全局和局部特征的问题,提出融合全局和局部特征的特征提取方法.该方法充分利用线性判别分析和保局投影算法分别在特征提取中保持样本全局特征和局部特征方面的优势,进一步提高图像特征提取效率.首先,引入全局散度矩阵和局部散度矩阵分别表征样本的全局特征和局部特征.然后,基于同类样本尽可能紧密,异类样本尽可能远离的思想,构造最优化问题.比较实验表明:与传统的主成分分析、线性判别分析、保局投影算法相比,文中方法的工作效率有一定提高.     

一种基于模糊积分的多分类器人脸识别方法

提出了一种基于模糊积分的多分类器人脸识别新方法，首先采用两种不同的K-L变换及Fisher线性鉴别分析方法对原始图象进行特征抽取和压缩，然后将压缩后的特征设计成不同的分类器，再利用模糊积分对这些分类器进行融合，达到主观期望和客观证据间的最佳匹配，从而提高了对目标的识别率，并将该方法应用到人脸识别中，实验结果表明，该方法提高了识别率，证明其有效性。     

基于DT-CWT和SVM的人脸图像集成分类方法

利用二元树复小波变换对人脸图像进行5尺度小波分解,并提取每一尺度下6个方向高频子图小波系数模的均值和标准方差组成60维的特征向量表征人脸,然后采用支持向量机的一对一分类算法对ORL人脸图像库进行分类实验,结果表明二元树复小波变换和支持向量机的集成方法能有效提高人脸图像的分类精度.     

基于小波变换和2DPCA的人脸识别

主成分分析(principal component analysis:PCA)已成功用于人脸识别,但基于主成分分析的人脸识别方法需要将图像数据向量化,而向量化后的图像样本维数非常大,计算代价非常高.二维主成分分析(2 di mension principal component analysis:2DPCA)直接处理图像数据,不需要向量化的过程,2DPCA降低了计算复杂度,但是2DPCA与PCA相比,需要存储更多的系数,即要占用更多的存储空间.本文提出了一种基于小波变换和2DPCA的人脸识别方法,可以克服上述缺点,实验结果证明了该方法的有效性.     

改进的线性判别分析算法及其在人脸识别中的应用

提出了一种改进的线性判别分析(LDA)算法,能有效地解决传统LDA算法的两个局限,即小样本问题及在多类情况下传统的Fisher准则非最优．该算法还能提高某一(几)个指定类别的分类率．这种算法的关键在于使用不损失“有判别力信息”的方法来降维,同时在传统的Fisher准则中引入加权函数,得到与分类率直接相关的改进准则．在ORL人脸数据库上的比较实验结果证实了该算法的有效性．     

DCT和LBP特征融合的人脸识别

提出一种特征融合的人脸识别新方法.该方法将人脸图像中少量的低频离散余弦变换(DCT)系数用作人脸的频域特征;把人脸图像规则地分成多个子块,计算每个子块的局部二值图(LBP)编码直方图.这些子块的LBP直方图连接成一个空域全局直方图,作为人脸的描述向量.这个描述向量经过PCA降维后作为人脸的LBP特征.DCT特征和LBP特征分别归一化,然后进行特征融合.在ORL人脸库上的实验显示了所提方法比单独采用DCT或LBP特征的人脸识别有较好的性能改善.     

基于局部特征分析与最优化匹配的人脸识别算法

在分析传统弹性图匹配的基础上, 提出一种基于局部特 征分析(LFA)与最优化匹配的人脸识别算法. 该算法首先利用神经网络方法估计出在识别人脸中起重要作用的一些特征点(如瞳孔、 眼角、 眉心、 眉角、 嘴角等), 之后利用Gabor小波的局部多尺度分析特性提取特征点的多尺度特征. 这样人脸的每个特征点就被一系列的 Gabor小波系数所表示, 最后对待识人脸与人脸库中人脸的相应特征点的多尺度特征进行最优化匹配找出需要的人脸. 对最优化匹配方法给出了严格的数学证明, 同时也给出了Yale大学和ORL人脸库上的测试结果. 理论和实验证明, 该方法远优于传统的EigenFace方法, 同时能有效地克服光照变化对人脸识别的影响, 在一定程度上对表情的变化也有较好的鲁棒性 .     

基于模糊聚类分析和多特征融合的人脸识别方法

提出一种使用模糊聚类融合线性子空间特征和Gabor小波特征的人脸识别方法. 通过分析样本在子空间的聚类情况, 对处于不同聚类边界的样本采用Gabor特征进行二次识别. 实验结果表明, 该方法能在保证识别率的前提下, 有效减少平均识别时间.     

GaAlAs/GaAs平面波导串联矩形谐振腔滤波器的研究

A study has been made on the essence of optimal uncorrelated discriminant vectors. A whitening transform has been constructed by means of the eigen decomposition of the population scatter matrix, which makes the population scatter matrix be an identity matrix in the transformed sample space no matter whether the population scatter matrix is singular or not. Thus, the optimal discriminant vectors solved by the conventional linear discriminant analysis (LDA) methods are statistically uncorrelated. The research indicates that the essence of the statistically uncorrelated discriminant transform is the whitening transform plus conventional linear discriminant transform. The distinguished characteristics of the proposed method is that the obtained optimal discriminant vectors are not only orthogonal but also statistically uneorrelated. The proposed method is applicable to all the problems of algebraic feature extraction. The numerical experiments on several facial databases show the effectiveness of the proposed method.     

基于局部保留映射与径向基网络的人脸识别方法

局部保留映射（locality preserving projections,LPP）选择人脸子空间特征包含非线性信息而不利于最近邻法分类．基于径向基函数（radial basis function,RBF）分类器可以将非线性可分问题转化为线性可分问题的特点,提出了利用LPP子空间和RBF网络相结合进行人脸识别的方法,LPP算法采用监督模式,RBF网络隐层中心采用正交最小二乘（orthogonal least—squares,OLS）法训练．实验结果表明,该方法在Yale—B和Yale—B Extended人脸数据库上的识别率为95．67％,在CMU—PIE人脸数据库上的识别率为98．52％,具有较好的抗噪能力,识别效果优于特征脸、Fisher脸以及拉普拉斯脸法．