基于优化的LDA算法人脸识别研究

提取低维人脸特征是人脸识别系统中极其关键的一步。线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。本文提出了一种优化的LDA算法,该方法克服了传统的LDA算法用于人脸识别时存在的问题:通过重新定义样本类间离散度矩阵使传统的Fisher准则能够最优化,克服了边缘类对选择最佳投影方向的影响;同时,利用因数分解的方法避免了对矩阵求逆,解决了小样本问题。依据经验选取适当的e值,得到最佳的识别效果。实验结果表明,人脸识别效果优于传统LDA方法。     

一种低维空间线性人脸识别方法的研究

本文在基于成分方法的基础上提出了一种低维空间线性人脸识别分析方法.该方法着重强调和突出判别能量较高的特征,从而提高在低维空间的人脸识别正确率.通过对ORL人脸数据库的实验,表明了本文提出的方法在低维空间比传统的线性判别分析法LDA和主成分分析法PCA有更高的识别正确率.     

基于DCT的改进零空间人脸识别算法

线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的线性特征提取方法,它的主要缺点是在应用时经常遇到小样本问题,同时其准则函数并不与识别率直接相关。该文提出一种基于DCT的改进零空间LDA方法,能够解决以上两个问题。首先,通过使用DCT代替像素聚类并重新定义类间散布矩阵,得到一种新的零空间法。然后将这种方法与F-LDA结合起来得到一种新的对人脸识别更有效的特征提取方法,实验证明这种方法能得到较好的识别率。     

融合奇异值分解和线性鉴别分析的人脸识别算法

本文提出了奇异值分解（SVD）和线性鉴别分析（LDA）相结合的人脸识别算法。理论上，当两种数据或分类器具有一定的独立性或互补性时，数据融合或分类器融合才能改善识别率。SVD和LDA之间有着明显的互补之处，LDA在fisher准则下能最大限度地把不同的类别区分开来，但作为一种子空间方法，LDA敏感于位移、旋转等几何变换。而作为一种代数特征提取方法的SVD则具有位移、旋转不变性等优点。因此，将这两种方法相结合就有可能提高分类性能（好于单独的SVD方法和单独的LDA方法）。在ORL数据库上的实验表明，SVD和LDA相融合的识别方法的确提高了人脸识别率。     

基于非相关多线性主成分分析的人脸识别算法

针对在人脸识别算法中,维数的增加往往会给算法的运算带来沉重负担的问题,提出了一种新的基于非相关多线性主成分分析(UMPCA)和线性判别分析(LDA)的人脸识别算法,算法在保证在降维的时候保留尽可能多的内部结构信息。UMPCA通过一张量至向量的过程,可直接获取原张量数据的绝大部分非相关特征,提取的特征再通过经典算法LDA处理。利用AT&T人脸数据库对该算法进行了实验,实验数据分析显示该算法优于其他同类算法。     

基于线性和非线性算法的高效人脸识别系统

文中提出了一种基于外观的线性和非线性人脸识别方法,所用的线性算法有主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)。两种非线性方法分别是核主成分分析(KPCA)及核费希尔分析(KFA),线性降维投影方法基于二阶相依性编码模式信息,非线性方法用于处理三个或更多像素之间的关系。首先通过Gabor对图片进行预处理,然后采用线性、非线性分析进行降维。通过马哈利诺比斯-余弦(Mahcos)度量用于定义两幅图像通过相应的降维技术后的相似性度量。实验表明,当与Gabor小波一同使用时,LDA和KFA的性能最高,分别为CMC和ROC结果的93.33%。通过对AT&T数据库400幅图像的综合分析,发现线性和非线性算法的性能受图像分类数目、图像预处理及识别测试集的人脸图像数目的影响。     

结合小波局部特征与LDA的人脸识别

提出了一种小波局部特征结合LDA(线性判别分析)的人脸识别算法。首先对图像分块,选取包含图像信息量多的区域进行小波变换并提取特征,将小波分解得到的低频部分利用LDA投影求得人脸识别特征,最后利用最近邻分类器对图像进行分类。在ORL和Yale人脸数据库上进行实验,结果表明使用小波局部特征结合LDA的方法可达到较高的识别率。     

基于Gabor小波和LDA的人脸识别算法研究

为了克服光照、表情变化等因素对人脸识别的影响,提出了一种基于Gabor小波和LDA的人脸识别方法,该方法充分利用了Gabor小波的空间局部性和万向选择性,先提取原始人脸图像的Gabor特征,然后对其作LDA变换得到最佳分类特征.依据ORL和YALE人脸库进行实验,实验结果表明,该识别方法对各种变化具有一定稳健性,最高识...     

基于实验室考勤系统的快速人脸识别算法研究

为了提高实验室考勤系统的安全和速度,研究了人脸识别的基本原理,设计了一种用于考勤系统的人脸快速识别方法。利用Ada Boost快速人脸检测算法,然后使用PCA+LDA融合算法来实现人脸识别。实验结果表明,利用该方法实现实验室人脸识别,具有识别率高、速度快、实用性好等特点。     

一种基于动态反馈的人脸识别融合方法

提出了一种基于动态反馈的融合加权主成分分析（WPCA）和加权线性判别分析（WLDA）的人脸识别方法 （DFWPCA＋WLDA）。该方法首先进行主成分分析（PCA）降维得到投影矩阵,然后通过不断的反馈信息得到权值,从而加权协方差矩阵,优化投影矩阵,最后采用加权线性鉴别分析（LDA）进一步提取分类特征。动态反馈能很好地利用样本的有用信息,加权LDA还能做到更好的分类。在ORL和YALE人脸库上的实验表明,该方法有效且性能优于PCA＋LDA和WPCA＋WLDA。     

基于小波变换和余弦变换的Fisher脸识别

结合几种现有的人脸识别特征提取算法,先对人脸图像进行小波分解去噪;然后通过离散余弦变换对低频分量作进一步特征提取和压缩,保留人脸图像中对光照、姿态、表情变化不敏感的识别信息;接着利用PCA和LDA相结合得到最终的识别特征,最后采用欧式距离和最近邻分类器识别人脸。实验采用ORL标准人脸库验证了这种组合的有效性。     

Gist特征和概率协从表示的人脸识别算法

为了进一步提高基于协从表示的人脸识别系统的 性能,在概率协从表示(ProCRC)算法和字典学习的基础上提出了一 种基于Gist特征和ProCRC的GL-PCRC人脸识别算法。首先提取每副人脸图像的G ist特征,再把人脸图像的Gist 特征采用线性判别算法(LDA)方法投影到最优判别子空间,使得到的LDA特征拥有最小的类内 离散度以及最大的类间离散度;然后利用 LC-KSVD方法对LDA特征进行迭代训练从而得到新的学习字典;继而通过ProCRC算法快 速得到稀疏系数;最后通过计算测 试样本属于各个类别的概率进行分类。分别在ORL和扩展的YaleB人脸库上进行实验检测的 结果表明,与传统的协从表示方法 相比,本文给出的方案可以使人脸识别系统的性能得到显著的提升。     

基于小波变换和离散余弦变换的fisher脸识别

本文结合几种现有的人脸识别特征提取算法,先对人脸图像进行小波分解去噪;然后通过离散余弦变换对低频分量作进一步特征提取和压缩,保留人脸图像中对光照、姿态、表情变化不敏感的识别信息;接着利用PCA和LDA相结合得到最终的识别特征;最后采用欧式距离和最近邻分类器识别人脸。实验采用ORL标准人脸库验证了这种组合的有效性。     

Local appearance based face recognition method using block based steerable pyramid transform

In this paper, an efficient local appearance feature extraction method based on Steerable Pyramid (S-P) wavelet transform is proposed for face recognition. Local information is extracted by computing the statistics of each sub-block obtained by dividing S-P sub-bands. The obtained local features of each sub-band are combined at the feature and decision level to enhance face recognition performance. The purpose of this paper is to explore the usefulness of S-P as feature extraction method for face recognition. The proposed approach is compared with some related feature extraction methods such as principal component analysis (PCA), as well as linear discriminant analysis LDA and boosted LDA. Different multi-resolution transforms, wavelet (DWT), gabor, curvelet and contourlet, are also compared against the block-based S-P method. Experimental results on ORL, Yale, Essex and FERET face databases convince us that the proposed method provides a better representation of the class information, and obtains much higher recognition accuracies in real-world situations including changes in pose, expression and illumination.     

基于局部二元模式的快速红外人脸识别系统

红外人脸成像具有对光照、人脸皮肤、表情、姿态等因素变化不敏感的特点,可以在一定程度上弥补这些因素对可见光人脸识别影响的不足。为了充分提取红外人的局部鉴别特征,文中提出了一个基于局部二元模式的快速红外人脸识别系统。该系统首先通过thermoVision A40型红外热像仪获分辨率为320240的红外人脸图像,并通过人脸检测和归一化方法提取大小为6080的标准红外人脸图像。其次,基于人脸图像的对称性,将红外人脸图像分块。通过局部二元模式直方图提取每一分块所包含的纹理模式特征。最后,采用Kruskal-Wallis（KW）特征选择算法,进一步抽取对识别有贡献的局部纹理特征用于分类识别。实验结果表明:提出的热红外人脸系统识别率明显优于基于主成分分析（PCA）和线性鉴别分析（LDA）的传统红外人脸识别系统,可以达到98.6%的识别率。与此同时,提出的红外人脸识别系统识别速度也快于传统基于PCA和LDA系统,可以广泛应用于实时人脸识别中。     

基于两空间核鉴别分析的人脸识别

指出了几种线性鉴别分析方法在处理小样本人脸识别问题时存在的不足,结合核方法的思想,提出了一种基于两空间核鉴别分析的人脸识别方法.首先使用KPCA方法在核变换后的特征空间中对样本进行处理;进面将变换后的类内散布矩阵分成非零空间和零空间进行鉴别向量确定和鉴别特征提取,最后将得到的两种鉴别特征融合,从而使用最近邻法进行分类....