基于差空间和最大散度差鉴别分析的人脸识别方法

为了提高最大散度差鉴别分析方法在人脸识别中的识别率,提出了一种改进的基于差空间的最大散度差鉴别分析人脸识别算法.该方法把类内平均脸方法应用到2DPCA算法中,并基于改进的2DPCA方法分别建立训练样本和测试样本的差空间,然后用类内中间值代替类内均值修改了最大散度差鉴别算法中类内散布矩阵的定义.用改进后的最大散度差鉴别法对得到的差空间进行鉴别分析,分别提取训练样本和测试样本的鉴别特征,用最近邻分类器分类.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,该方法可以有效地改善识别率.     

一种改进的最大间距准则人脸识别方法

针对最大间距准则在人脸特征提取过程中的不足,提出一种统计不相关的加权最大间距准则人脸特征提取方法。首先对最大间距准则的类间散度矩阵和类内散度矩阵加乘权函数。然后在准则函数中利用双参数调节类间散度和类内散度对特征抽取的影响力。最后通过Schmidt正交化得到统计不相关的最佳鉴别矢量集。在ORL和Yale人脸图像库上的仿真实验结果表明,克服了最大间距准则的缺点,提高了人脸识别率。     

二维线性大间距判别分析及其在步态识别中的应用

提出一种二维线性大间距判别分析(Two dimensional linear maximum margin discriminant analysis,2DLMMDA)的投影算法。该算法一方面采用了有效且稳定的大间距优化准则,引入了Laplacian矩阵,保持了特征矩阵的流形结构,且优化域为Laplacian类间散度与Laplacian类内散度之差,能克服Fisher准则带来的小样本问题;另一方面,采用了具有监督信息的判别分析,大大地提高了识别率。为了验证所提出的算法对特征提取的有效性,选择最近邻分类器进行特征分类,最后通过在CASIA(B)步态库上实验。实验结果表明,文中提出的算法具有更高的识别率和识别速度。     

一种最大化样本可分性半监督Boosting算法

针对数据实际分布与假设不匹配时半监督学习算法难以改善分类器性能的问题,该文提出一种最大化样本可分性半监督Boosting算法,通过引入"高密度区域局部散度最小、样本空间全局散度最大"准则来学习未标注的样本。该准则使用两种半监督假设(聚类假设和流形假设),减少了因半监督假设与数据不匹配造成的准确率下降问题。实验结果表明,该文算法有效提高了Boosting算法在符合聚类假设数据集和符合流形假设数据集上的准确性,提高了分类器噪声数据的稳定性。     

基于改进Fisher准则与极限学习机集成的图像隐写分析

集成分类器是目前图像隐写分析中广泛使用的分类器。针对集成分类器中基分类器受离群样本影响较大,集成策略效果不佳的缺点,提出一种基于改进Fisher准则与极限学习机集成的图像隐写分析算法。首先,通过重新定义类内散度矩阵以提高Fisher准则模型的准确性,之后基于改进的Fisher准则并使用Bagging算法训练若干基分类器,最后使用极限学习机作为元分类器来建立基分类器集合与正确决策之间的联系。实验结果表明,在不同的隐写算法与嵌入率的条件下,与传统集成分类器和基于选择性集成的集成分类器相比,所提算法降低了3.5%与1.8%的检测错误率,说明能够有效提高集成分类器的检测精度。     

基于子类划分的分类器设计方法

该文给出了一种基于子类划分的分类器设计方法，提出了一个基于类内散布矩阵和类间散布矩阵的可分性新准则，并提出了利用遗传算法通过训练自动确定子类个数的方法。人脸识别实验表明，所提出的方法能够提高近邻分类方法的效果，并解决学习矢量量化分类方法典型样本个数难以合理确定的问题。     

基于CCA的增强线性鉴别分析

为了有效地融合Fisher线性鉴别分析与最大散度差鉴别分析所抽取的特征,得到更加全面反映原始样本的鉴别特征集,提出了基于典型相关分析的增强线性鉴别分析方法.利用Fisher线性鉴别分析和最大散度差鉴别分析方法提取两组鉴别特征,根据典型相关分析对这两组特征进行融合,获得更具鉴别力的典型鉴别特征.经过ORL标准人脸库实验,验证了所提算法的有效性.     

基于CCA的增强线性鉴别分析

为了有效地融合Fisher线性鉴别分析与最大散度差鉴别分析所抽取的特征，得到更加全面反映原始样本的鉴别特征集，提出了基于典型相关分析的增强线性鉴别分析方法．利用Fisher线性鉴别分析和最大散度差鉴别分析方法提取两组鉴别特征，根据典型相关分析对这两组特征进行融合，获得更具鉴别力的典型鉴别特征．经过ORL标准人脸库实验，验证了所提算法的有效性．     

基于加权Fisher模糊判别准则的真彩色影像分类方法研究

针对Fisher判别分类中,选取样本不平衡导致Fisher线性判别性能下降,提出了加权Fisher判别对类内散布矩阵进行修正的方法.同时,针对Fisher判别准则为阈值分类器,引入了一种新的Fisher模糊判别准则.该方法应用于无人机真彩色影像的道路、植被、裸土地分类,取得了较好的分类结果.并与传统Fisher方法进行...     

基于自适应LTSA算法的滚动轴承故障诊断

针对故障特征集维数高以及冗余的问题,提出一种自适应邻域选择的改进局部切空间排列维数约简方法.通过考虑流形的采样密度、局部弯曲度和局部切空间近似偏离角度,自适应构建样本邻域,以保证局部线性度,能提高算法鲁棒性.为提高故障诊断准确率,提出改进Fisher准则的特征评价方法,首先对原始特征集进行特征选择,优选出能表征类间散度大、类内散度小和低冗余的故障特征,然后采用改进的局部切空间排列算法进行特征融合,得到低维的敏感特征子集,并输入到k最近邻分类器进行故障识别.用滚动轴承不同部位、不同故障程度的实验数据验证了该方法的有效性.     

基于单视图多模式的人脸识别方法

人脸具有丰富的表情变化,而且受光照强度、成像角度和成像时间等诸多因素的影响,这些因素都给人脸自动识别造成很大的困难。针对这些问题,笔者提出了一种局部线性鉴别分析(LLDA:Locally L inearD iscrim inantAnalysis)的非线性鉴别分析方法,其根本思想是:全局非线性数据结构可由局部线性和局部结构的线性组合表示。样本的特征矢量通过线性转换构成局部特征子空间,使类间散度最大而类内散度最小。该方法适用于多类非线性鉴别。实验表明,在低维子空间、姿态变化和单视图表示的人脸识别中是很有效的。     

基于分类概率保持的最大间距准则人脸识别方法

针对最大间距准则方法在特征提取中没有考虑原始样本的分布而执行硬分类标准的问题,提出了一种基于分类概率保持的最大间距准则人脸识别方法.首先,计算每个样本的分类概率,并且利用分类概率重新定义了样本的类内和类间散度矩阵;然后利用最大间距准则得到最优投影矩阵;最后将原始样本投影到低维特征空间,保持样本分布信息.在ORL、Yale及FERET人脸数据库上的实验表明,该方法在提高人脸识别率上是有效的.     

基于二维局部保持鉴别分析的特征提取算法

提出了一种二维局部保持鉴别分析（Two-dimensional Locality Preserving Discriminant Analysis,2D-LPDA）特征提取算法.该算法直接对图像矩阵进行运算而不需要将矩阵转化为向量后进行运算,较好地保持了图像相邻像素之间的空间结构关系;在LPP算法的基础上,利用训练样本的类别信息计算二维类间散度矩阵和二维类内散度矩阵,并在2D-LPDA的目标函数中引入最大间距准则（Maximum Margin Criterion,MMC）,从而求得具有良好鉴别能力的投影向量,同时还避免了小样本情况下矩阵的奇异性问题.通过在ORL人脸图像库上的人脸识别和新生儿面部图像库上的疼痛表情识别实验,验证了所提出的算法的有效性.     

基于模糊散度的图象分割

从模糊集合的观念出发，将交叉熵和模糊散度应用于图象分割，先讨论类间最大模糊散度分割算法，接着分析类内最小模糊散度分割算法。最后对这两类算法的适用性和通用性进行了比较。     

基于核Fisher鉴别分析的手指静脉识别

抽取最优鉴别特征是手指静脉识别中重要的一步,在提取小样本的高维手指静脉图像特征时,由于光照、温湿度、水平位移等因素的影响使得采集的静脉图像是非线性分布的,为此,提出了一种基于核Fisher鉴别分析（kernel Fisher discriminant analysis,KFDA）提取非线性特征的方法。该方法是利用一个核映射将原始输入空间变换到一个更低维的空间RN中,在此特征空间上用核类间散度阵和核类内散度阵作为Fisher线性判别准则(Fisher linear discriminant,FLD),来得到最佳非线性鉴别特征,根据此鉴别特征计算其相互间的欧式距离进行识别。实验结果表明,核Fisher方法与其他方法相比,具有较低的认假率(false accept rate,FAR)和较快的识别速度。     

一种新的线性判别准则在人脸识别中的应用

针对Fisher线性判别分析(LDA)在进行人脸识别这种小样本问题分类时常常遇到类内散度矩阵Sw奇异,而无法直接应用的问题,提出一种新的线性判别准则,即:定义一个新的准则函数,在对类内散度矩阵无奇异性要求的情况下,找到此准则函数最优的权向量.应用此判别准则和Fisher LDA方法分别在ORL人脸数据库上选取40个人的图像进行识别率的测试,Fisher LDA方法的识别率为0.95,而本文方法的识别率可以达到0.955,优于Fisher LDA方法.     

最大间距准则框架下的多流形局部图嵌入(MLGE/MMC)算法

主要针对局部图嵌入(Locally Graph Embedding,LGE)算法在训练样本偏少时进行特征提取,会产生识别精度不高情况,通过引入多流形思想,结合LGE和最大间距准则(Maximum Marginal Criterion,MMC)算法,提出了一种最新的特征提取算法——最大间距准则框架下的多流形局部图嵌入(Multi-Manifold Locally Graph Embedding Based on Maximum Marginal Criterion,MLGE/MMC)算法.首先,该算法将每幅图像分成多幅小图像,这一幅图像分成的这些小图像在高维空间中就构成一个流形,以此类推,多幅图像就构成了多流形;其次,通过最大化多流形类间距离,同时最小化流形类内距离来寻找最佳投影矩阵,即分别构建多流形类间散度矩阵和类内散度矩阵;最后,在MMC准则框架下构造目标函数,通过拉格朗日乘子法和迭代来解决约束条件下的优化问题.在ORL,Yale及AR人脸库上的实验,验证了所提算法的有效性.     

基于样本类可分性分析的特征选择研究

在传统类间散布矩阵理论的基础上,提出了类间的两两散布矩阵和类间重叠系数矩阵.传统的类间散布矩阵对于两类或多类的类别均值和全局均值之间距离值相近时难以区分,而且对于方差大而分类信息差的向量也无能为力.类间重叠系数矩阵可以剔除方差大而分类信息差的向量,两两类间散布矩阵则用于区分类别均值和全局均值之间距离值相近的向量.实验证明该方法生成的特征向量取得的分类效果较好.     

一种线性局部切空间判别分析算法

为了在保持数据局部几何结构不变的同时使数据分类边界最大化,提出了一种用于分类的线性局部切空间判别分析算法.该算法是改进的流形学习算法的监督版,样本的局部切空间排列矩阵确保样本低维嵌入的局部几何结构不变;基于最大边界准则的数据散度矩阵确保数据分类的类内散度最小和类间散度最大;对上述2个矩阵和进行特征分解,获得平衡的投影向量基,使样本投影后的子空间被优化.对Yale,UMIST与MIT这3个人脸数据库的实验结果表明,与现有多种经典分类方法相比,提出的算法在降维的同时提取了用于人脸识别的更有效特征,识别性能较好,具有较高的判别分析能力.     

增强Fisher判决的Bagging集成分类方法

提出了一种样本间的相似性度量方法,并将这种相似性度量信息附加到Fisher线性判别的类内、类间离散度矩阵,使得Fisher判决准则在使类内距离达最小、类间距离达最大的同时,也使类内相似度达最小、类间相似度达最大,获得比原始Fisher判别更好的投影矩阵.实验证明,与Bagging集成的Fisherface比较,该方法显示出更好的识别率.