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.     

基于特征脸和神经网络的人脸表情识别方法

当前人脸检测系统主要使用的是基于主成分分析算法和神经网络技术,本文提出了识别不同特征点的另一种技术,所提出的识别系统用来实现特征提取、主成分分析和人工神经网络,即用特征脸和主成分分析算法进行人脸识别.在主成分分析算法中,通过识别初始人脸图像集得到特征向量和特征脸,然后这些人脸被投射到特征脸上以计算权重,这些权重建立人脸数据库以便通过神经网络进行人脸识别.测试结果表明,其准确率达82.1%,达到了理想效果.     

仿生算法与主成分分析相融合的人脸识别方法

基于人脸特征提取问题可以转化为组合优化问题这一思路,提出了仿生算法与主成分分析相融合的人脸识别算法.该方法先通过主成分分析方法得到人脸特征子空间;然后在已有特征的基础上,分别通过遗传算法与离散粒子群算法进一步提取出可使识别正确率达到最高的人脸图像特征.在ORL人脸库上的实验结果表明:与传统的主成分分析相比,该方法不仅能进一步降低特征子空间的维数,从而提高识别速度,而且能获得更高的识别率.     

基于粗糙集的人脸识别改进方法

人脸识别因其高效、安全和非接触性的特点,在公共信息安全领域得到了广泛应用.针对传统主元分析方法(PCA)和随机主元分析法(Random PCA)在实际应用中存在抗干扰能力差、识别率不高以及2种方法特征融合后计算复杂的问题,提出了一种基于随机主成分分析+粗糙集(Random PCA+rough set)的人脸识别方法.该方法用PCA提取人脸的全局特征,用Random PCA提取人脸图像的局部特征,再将这2种特征通过串联的方式构建特征子空间.在特征子空间里用粗糙集去提取最具区分度的特征,从而有效减少了分类时的计算复杂度并提高了识别率.实验结果表明:该方法较传统PCA方法的识别率和识别时间分别提高了7.09%和6.06%.     

方向滤波器组预处理方法在人脸识别中的应用

为了解决在不同受控条件下识别人脸图像存在识别率较低的问题,本文提出使用带方向滤波器组预处理的人脸识别方法。首先,单独使用主成分分析、独立成分分析和线性判别分析3种人脸识别算法对人脸进行识别,然后使用方向滤波器组对人脸先进行预处理,再结合3种算法对人脸进行识别。为了证明所提出方法的普适性,本文使用Yale人脸数据库和FERET人脸数据库2个不同的数据库进行了相同的实验。实验结果表明:本文所提的方法明显改进了识别效率,识别率提高了8.91%-49.99%,其中线性判别分析算法更是获得94.21%的识别率。     

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%.     

基于特征融合的人脸识别

针对单一的人脸特征在识别中的局限性,提出了一种基于特征融合的人脸识别方法,首先利用主成分分析获得原始输入图像的特征脸,经图像重构处理得到原始图像的余像,然后抽取余像的特征脸,最后将两种特征脸按一定的权重融合成一个组合特征进行人脸识别,通过针对ORL人脸数据库的实验表明:该特征融合方法的人脸识别是行之有效的,优于传统特征脸的方法,识别率可以达到91.5%.     

基于量子粒子群的人脸特征融合识别算法

人脸识别是机器视觉、模式识别等领域的研究热点,具有重大的科学意义和广阔的应用前景.为了提高人脸识别率,提出了基于量子粒子群(QPSO)的人脸特征融合识别算法.首先,采用快速主成分分析、奇异值分解和multi-block局部二进制模式3种特征提取方法,分别提取人脸主成分特征、奇异值特征和LBP直方图统计特征;其次,利用QPSO对提取的特征进行加权处理;最后,采用支持向量机(SVM)对人脸进行识别.在Feret和AR人脸数据集上进行实验,结果表明提出的方法具有较高的识别率和鲁棒性.     

基于LTP和局部PCA的低分辨率人脸识别算法

针对单特征提取人脸识别算法识别率较低的问题,提出一种基于多特征融合的低分辨率人脸识别算法.首先,利用局部三值模式(local ternary pattern, LTP)和局部主成分分析(principal component analysis, PCA)提取低分辨率人脸特征,将其分割成若干块并统计各子块的特征直方图;其次,融合各子块的局部主成分分析和局部三值模式的直方图并级联各个分块,作为新的人脸特征;最后,通过卡方距离度量训练集和测试集直方图的相似度,采用最近邻算法识别相似度.实验结果表明,所提算法对环境和光照变化更具鲁棒性,识别率得到有效提升.     

用PCA探讨纯棉针织物染色工艺对色差的影响

针对定性分析染色工艺参数对色差影响不准确,建立其精确数学模型困难等问题,基于PCA统计方法,利用SPE统计量描述生产样本和无色差统计模型的偏离程度,定量地研究纯棉针织物的染色工艺参数对色差影响,得出主要影响因素的可控制范围.     

基于C8051F020单片机的多串口通讯技术

在设计一个产品时,通常要用到串口通讯,而且往往需要多个串口来协调系统内分部件的工作.要在一个系统中实现多串口通讯有很多种方法,一般会选择一个单片机加外围串口扩展芯片的方案来实现.现讨论使用最少的资源(仅一个单片机)实现了3个以上串口通讯的解决方案.     

基于主成分分析和动态神经网络的时间序列预报

本文提出一种基于主成分分析（PCA）和动态神经网络的多变量时间序列预报方法,并对具体实例建立多变量时间序列模型。仿真实验结果表明该网络具有很强的学习能力和泛化能力,适合进行非线性时间序列预报。     

基于主成分分析和BP神经网络的车标识别

在对3种数据降维技术进行了比较研究的基础上,提出一种基于主成分分析(PCA)和BP神经网络的车标识别算法.首先,利用PCA方法获得特征车标;然后,将待识别车标投影到特征车标张成的子空间;最后,通过BP神经网络进行车标识别.实验结果表明,该算法能有效提高车标的识别率,对光照和噪声有很强的鲁棒性.     

一种基于维度约减的快速人脸检测方法

针对视频监控中的高维度和复杂环境的困难,文章提出一种基于主成份分析与Adaboost的视频人脸检测算法．该方法先使用PCA方法对特征空间进行降维,并以PCA特征建立误分率最小化弱分类器,最后使用Adaboost算法提升弱分类器性能,将所有已训练的弱分类器联合成一个强分类器．实验证明,在正面人脸样本和具有复杂表情变化的人脸测试集上,该方法可以得到很好的检测结果．     

基于DCT和BP神经网络集成的人脸识别

人脸识别是模式识别和图像处理领域的研究热点和难点,尽管已提出了许多方法,然而如何在变化的环境下实时、高效地识别人脸仍是一个难题.鉴于离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)有较高的压缩性能和快速算法以及集成神经网络良好的泛化能力,提出了基于DCT和神经网络集成的人脸识别方法.首先用DCT提取人脸特征矢量,然后构建集成BP(back propagation)神经网络对人脸进行分类识别.在ORL(olivertti research laboratory)人脸库上的仿真实验结果表明,提出的方法取得了较快的训练和识别速度、较高的识别率,因此该方法是一种快速高效的人脸识别方法.     

基于DCT的PCA及神经网络的人脸识别研究

PCA(Principal Component Analysis,也称为K-L变换)方法在许多人脸库的识别中取得了很好的效果,但运算量大;DCT(Discrete Cosine Transform)有较高的压缩性能并可通过快速算法来完成;集成的BP神经网络比单一BP网具有更好的泛化能力.针对上述特点,提出了一种新算法,首先用DCT处理原始人脸图像,然后用包含了原始图像大部分信息的少量DCT系数作PCA,最后用集成的BP神经网络进行识别.在ORL人脸库上的仿真试验结果表明,该方法是一种更为高效的识别方法.     

基于MFDA—PCA的间歇过程故障诊断方法研究

针对传统MPCA间歇过程故障诊断方法存在的在线数据不完整及实时性差缺陷,提出一种基于MFDA-PCA间歇过程的在线批次故障诊断方法．通过MFDA对在线批次正常部分与历史批次进行相似度分析,利用相似度最优的批次建立PCA模型,对在线批次数据进行实时分析,完成对整批生产过程在线监控及故障诊断的任务．最后以青霉素发酵仿真实验验证了该方法的有效性和快速性．     

基于局部线性嵌入与主成分分析的人脸识别方法

针对主成分分析（PCA）算法对数据进行向量化,破坏初始数据的局部结构信息的缺点,提出了将局部线性嵌入（LLE）与PCA相结合的人脸识别算法。先采用LLE提取的初始数据保留了人脸局部结构信息的低维特征,再利用PCA计算低维数据的主要成分,最后根据各人脸的主要成分之间的欧式距离判断是否匹配。对比实验表明,该算法在明显提升算法效率的同时,保证了较高的识别率。     

基于Gabor小波和PCA的掌纹识别方法比较研究

掌纹识别是利用人的手掌图像进行身份鉴别的一种新兴生物特征识别技术. 主成分分析(PCA)、二维主成分分析(2DPCA)、Gabor小波等则是生物特征识别的常用特征提取方法. 本文采用四种实验方案来比较研究基于PCA以及基于Gabor和PCA的掌纹识别特征提取性能, 用正确识别率和训练时间等参数来对其进行对比分析, 其结果可为掌纹识别系统选择特征提取方法提供一定理论参考.