核主成分分析网络的人脸识别方法

主成分分析网络(principal component analysis network,PCANet)是当前流行深度学习模型,在人脸识别、目标识别、纹理分类和手写体数字识别等方面有广泛应用。在PCANet方法基础上,该文提出基于核主成分分析网络(kernel principal component analysis network,KPCANet)的人脸识别方法。算法由四部分组成:主成分分析(PCA)、核主成分分析(KPCA)、二值化哈希、分块直方图。在Extended Yale B和AR两个经典人脸库上的实验结果表明,所提方法在识别性能上优于PCANet方法 ,算法对于不同光照、表情变化下的人脸有更好的识别率和鲁棒性。     

基于主成分分析和线性鉴别分析融合的阿尔茨海默病分类算法

在阿尔茨海默病(Alzheimer′s disease,AD)诊断方法中,通过对脑图像分析已成为准确诊断的一种重要手段.针对从单一脑图像模态磁共振图像(MRI)中提取的特征,提出了一种基于主成分分析(PCA)和线性鉴别分析(LDA)融合的AD分类识别算法.该方法首先对从MRI中获取的特征进行PCA,对低维的特征进行LDA获取组合特征向量,并采用最邻近算法,利用获取的组合特征向量对未知状态类型进行分类识别.实验表明,该算法与其他相关算法相比,具有较高的识别准确率、敏感性、特异性,这说明了算法的有效性.     

多层特征融合的PCANet及其在人脸识别中的应用

主成分分析网络(PCANet)是一种简单的深度学习网络模型,在图像识别领域具有很强的应用潜力.本文在PCANet的基础上,通过对PCANet结构进行分析,构造了一种基于多层特征融合的PCANet(PCANet_dense)网络模型.与单纯地只将前一层网络输出作为后一层网络输入的PCANet不同,PCANet_dense...     

基于不相关局部敏感鉴别分析的新生儿疼痛表情识别

针对新生儿疼痛表情识别中的特征提取问题,提出一种不相关局部敏感鉴别分析（Uncorrelated Locality Sensitive Discriminant Analysis,ULSDA）算法.首先,在局部敏感鉴别分析（LSDA）算法的基础上,通过附加投影向量正交性的约束条件,定义了ULSDA的目标函数;然后,推导出求解特征子空间正交投影向量的迭代公式;最后,将输入的高维图像数据投影到这个特征子空间,求出特征向量.ULSDA算法不仅继承了LSDA算法所具有的有监督、局部流形结构保持等特性,而且消除了LSDA算法所提取出的鉴别特征的相关性,从而增强了特征的鉴别能力,比LSDA算法具有更好的分类识别能力.在新生儿表情图像库上的疼痛表情识别实验结果表明,提出的ULSDA方法是有效可行的.当每类表情的训练样本图像为150幅时,采用ULSDA算法获得的平均识别率达到了82.07％,优于主成分分析（PCA）、线性鉴别分析（LDA）、局部敏感鉴别分析（LSDA）等特征提取方法.     

改进PCA-LDA的人脸识别算法研究

针对主成分分析(PCA)未充分利用样本类别信息及线性鉴别(LDA)在小样本时识别率低的问题,提出了一种基于PCA和LDA相融合的人脸识别算法。该算法首先将输入人脸图像进行几何位置规范化和灰度分布均衡化预处理;然后利用PCA算法将人脸训练图像投影到低秩特征子空间,利用LDA算法计算类间离散度大、类内离散度小的特征子空间,从而获得PCA-LDA的人脸融合特征空间;最后将训练样本、测试样本投影至融合的特征空间,并利用最近邻准则实现对测试样本的识别。实验结果表明,该算法能够有效融合PCA和LDA的优势,提高系统识别的鲁棒性和效率。     

基于深度学习MPCANet的年龄估计

提出了一种基于多层PCA网络(MPCANet)的深度学习模型来进行年龄估计.它是基于卷积神经网的结构来设计的,并且用来提取年龄特征.MPCANet是主成分分析网络(PCANet)的一种改进,它是最近提出的一种深度学习算法,MPCANet模型结构组成的成分:(1)卷积滤波层是采用多层级联主成分分析(PCA),(2)非线性层则采用二进制哈希,(3)特征抽取层使用直方图统计方法.使用核支持向量回归(K-SVR)进行估计年龄值.实验分别在两个数据库(FG-NET and MORPH)上进行,实验结果表明该方法比目前最新的方法表现得更好.     

四阶段端到端的用户异常用电模式检测网络

为减少输配电过程中用户异常用电行为所造成的经济损失,提出了一种新颖的端到端的用户异常用电检测网络模型,该模型基于主成分分析网络（Principal Component Analysis network,PCANet）.与传统PCANet不同的是,其中采用四阶段特征映射模型.通过前三阶段特征映射提取网络获取用户用电数据中的正常、异常用电序列特征.该过程中,为了提高PCANet的检测精度,将第一阶段PCA所获取的特征通过下采样嵌入到第二阶段PCA中.将第三阶段PCA输出作为第四阶段小波神经网络（Wavelet neural networks,WNN）的输入,从而进一步了提高模型的检测精度.通过实验对比分析文中所提方法与传统异常用电检测方法表明：所提出的方法具有更高的检测准确性与鲁棒性,可以有效检测出用户异常用电行为.     

基于变分自编码器的雷达辐射源个体识别

针对雷达辐射源个体识别中特征提取困难和低信噪比下识别率低的问题,从图像角度出发提出了一种基于变分自编码器的雷达辐射源个体识别算法。基于信号时频分析,利用变分自编码器(variational auto-encoder, VAE)提取时频图像的深层特征,并采用核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)获取特征中的主成分,最后将特征送入支持向量机进行分类识别。仿真结果表明:文中所提算法在识别效率和抗噪声性能等方面均优于其他传统算法。当信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)为0 dB时针对6个辐射源进行识别,可获得93%以上的识别率。该算法特征提取简单、系统实时性高,具有较高的工程应用价值。     

基于PCANet和SVM的病变眼底图像检测算法

针对眼底图像训练数据集少的问题,该文采用了无监督的主成分分析网络(principal components analysis networks, PCANet)和有监督的支持向量机(support vector mochine, SVM)相结合的算法,通过对彩色眼底图像视网膜渗出物特征的提取,检测出含渗出的糖尿病性视网膜病变眼底图像和正常眼底图像.在对眼底图像进行渗出物特征提取之前,为了减少对渗出物特征提取的干扰,首先对眼底图像进行图像预处理,包括去除冗余背景、通道分离、直方图均衡化、血管去除和视盘去除.无监督的PCANet不需要进行标签训练,与SVM结合,既节约了训练时间,又在训练数据集较小的情况下实现眼底图像的准确分类.实验结果表明：PCANet和SVM相结合的模型在准确性、灵敏度和特异值3个方面与相关方法比较都具有一定的提升.     

一种多角度的人脸识别方法

针对传统人脸识别方法的识别率受角度变化影响大的缺点,提出了一种多角度的人脸识别方法.首先用多个不同角度的主动表观模型(AAM)估计人脸旋转角度;然后通过多角度模型合成正面人脸;最后采用线性判别分析法(LDA)获取最佳分类特征,并对其进行识别.实验结果表明:与主成分分析法(PCA)相比,该方法对不同角度的人脸具有更高的识别率.     

基于多层PCA特征融合的人脸遮挡检测

本文提出了一种基于多层PCA特征融合的深度学习模型来提取人脸遮挡特征﹒在传统主成分分析网络的基础上保留了输入图像的浅层结构特征,并对数据样本进行核(kernel)变换来提高模型的非线性拟合能力,然后通过融合各层的特征信息来丰富最终的遮挡特征表达,后期用随机森林算法进行分类器的训练﹒实验表明:在相同训练集和测试集下,本文提出的方法在网络训练效率和遮挡检测率上均要优于PCANet等人脸遮挡检测算法﹒     

基于特征脸和LDA的人脸识别

简述人脸图像的标准化过程，特征脸，LDA算法的原理及实现过程。用特征脸和LDA相结合的方法进行人脸识别，先用特征脸获取最佳描述特征，然后用LDA获取最佳分类特征，并验证了方案的可行性。实验表明：该识别方法识别效果较好，能够适应表情、光照的变换。     

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。     

面向新浪微博的情感社区检测算法

面向社交网络的情感社区检测,可应用于公共健康、舆情监测等领域.以新浪微博为平台建立一种情感社区检测框架,首先融合微博情感表情特征和情感词典,提出基于朴素贝叶斯算法的半词典半表情(naive Bayes based semi-lexicon and semi-emoji,SL-SE-NB)分类模型以实现对文本的情感极性预测;提出一种基于潜在狄利克雷分配(latent Dirichlet allocation,LDA)话题模型的用户-超话题-关键词(user-topic-keywords,UTK) 模型抽取用户话题;基于标签传播算法(label propagation algorithm,LPA)并加入话题概念,提出基于种子集与最小边介数的标签传播情感社区发现算法(label propagation algorithm based seeds and min-edge betweenness,SMB-LPA).最后通过实验验证了所提出算法的有效性和高效性.     

基于核主成分分析的三维模型分类算法

针对三维模型的分类问题,提出了一种基于核主成分分析(Kernel-Principal Components Analysis,K-PCA)的三维模型分类算法。该算法首先选择形状直径函数(Shape Diameter Function,SDF)作为特征描述符来提取三维模型的特征向量;然后使用核函数将原始特征向量映射到高维空间中并在该空间上进行PCA得到新的特征向量;最后使用KNN算法并计算未知模型与已知类别的k个模型之间的l2范数以实现模型的分类,确定未知模型的类别。实验结果表明,该算法能够很好的识别三维模型的几何特征,能准确的区分不同类别的三维模型,具有较高的分类准确率。     

基于核主成分分析的人脸识别

核主成分分析方法是主成分分析的改进算法,其采用非线性方法提取主成分.把核主成分分析应用到人脸识别中,利用核主成分分析方法选择合适的核函数在高维空间提取人脸图像的主成分.核主成分分析与传统主成分分析相比,可以得到更好的适合分类的特征.基于ORL人脸库,识别核主成分分析提取出的主成分的相关性系数.实验结果表明,核主成分分析不仅实现了降维,而且能取得比传统主成分分析更好的识别性能,正确识别率为92.5%.     

利用统计特征的网络应用协议识别方法

在网络流统计特征的基础上,提出了一种应用协议识别算法.根据网络流概念,在网络层建立应用协议特征的描述方法,并采用数据量、数据包、时间3种属性全面地描述网络协议的特征.采用主成分分析方法来确定网络流特征属性的主要成分,以减少环境因素的影响.结合BP神经网络算法建立的网络协议识别模型,其网络特征具有良好的持久性和稳定性,模型分类结果也不易受网络环境的影响.真实网络环境下的实验结果显示,所提方法能够准确识别目前网络中常用的应用协议,包括HTTP、FTP、BitTorrent及TELNET,识别准确率达到了97%以上.     

基于PCA和LDA融合的手写数字识别方法

提出一种融合主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)的手写数字识别方法.由于PCA能减少不同特征间的相关性和冗余性,而LDA获得的特征子空间具有良好的判别能力,对PCA和LDA特征子空间进行融合能实现两者优势互补,提高手写字符分类性能.实验结果表明, 提出的方法能有效提高手写数字的识别率.     

基于KPCA和模糊核Fisher判别的语音情感识别

针对语音情感识别率不高和实时性差的问题,提出一种基于KPCA核主成分空间的模糊KFD算法,应用于语音情感识别。首先采用KPCA对语音情感特征向量降维去噪,根据转换矩阵得到核主成分空间,然后在该特征空间利用模糊C均值聚类计算语音特征向量的隶属度,进而对LDA算法中的类间离散度和类内离散度重新定义,生成模糊KFD分类器进行语音情感识别。仿真实验结果表明,提出的方法相比于传统SVM和核Fisher判别算法具有较高的识别率和良好的抗噪性能,是一种行之有效的语音情感识别新方法。     

基于视频的情感时空融合特征提取算法

随着计算机技术的飞速发展以及人机交互技术的广泛应用,基于视频的表情识别逐渐成为研究热点之一,并逐渐实用化。本文提出了一种基于视频的情感时空融合特征提取算法,并用于表情识别。首先获取情感视频的时空特征点和其对应的立方体(cuobids),然后融合Piotr Dollar提出的描述算子和CBP_TOP描述算子所提取的cuobids的特征向量作为时空特征点最终的特征向量,最后采用"词袋模型"方法来提取情感视频最终的表情特征,并用于后续的表情分类。仿真实验表明此算法在保证识别精度的基础上大大提高了识别速率。