一种基于模糊支持向量机的人脸识别新算法

提出了基于独立分量分析进行特征提取和采用模糊支持向量机实现分类的人脸识别新方法。首先利用独立分量分析方法构造人脸的特征脸空间,在特征脸空间上运用模糊支持向量机进行分类识别。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高的识别率。     

基于纠错输出编码的人脸表情识别

多分类问题一直是模式识别领域的一个热点,提出了一种基于纠错输出编码和支持向量机的多分类器算法。根据通信编码理论设计纠错输出编码矩阵;按照该编码矩阵设计若干个互不相关的子支持向量机,根据编码原理将它们融合为一个多分类器。为了验证本分类器的有效性,采用Gabor小波提取人脸表情特征,应用二元主成分（2DPCA）分析法对提取的特征进行降维处理,应用该分类器进行了人脸表情的识别。实验结果表明,提出的方法能有效提高人脸表情的识别率,并具有极好的鲁棒性。     

基于分块2DPCA的人脸识别方法

为进一步提高分块二维主成分分析(2DPCA)算法在人脸识别的识别率,提出一种人脸识别算法.将训练样本人脸矩阵按光照等相似条件进行分块并进行类内平均归一化;采用2DPCA算法构造特征空间,将分块矩阵在特征空间中进行投影得到训练样本识别特征,利用支持向量机(SVM)在分类上的优势,对训练样本识别特征和经过归一化分块2DPCA的测试样本识别特征进行分类,对人脸图像进行识别.选取ORL人脸数据库的图片进行实验,将该算法与传统2DPCA、2DPCA+SVM等算法进行比较,验证了该算法的性能优于其它算法.     

用纠错编码改进的M-ary支持向量机多类分类算法

针对M-ary支持向量机(SVM)多类分类算法结构简单,但泛化能力较弱的特点,提出了与纠错编码理论相结合的改进的M-ary SVM算法。首先,将原始类别信息编码作为信息码;然后结合纠错编码理论及期望的纠错能力,产生一定程度上性能最佳的编码,作为分类器训练的依据;最后,对于识别阶段输出编码中的错误分类利用检错纠错原理进行校正。实验结果表明,改进的算法通过引入尽可能少的冗余子分类器增强了标准M-ary SVM多类分类算法的性能。     

基于2DLDA与SVM的人脸识别算法

二维线性鉴别分析（2DLDA）算法能有效解决线性鉴别分析（LDA）算法的“小样本”效应,支持向量机(SVM)具有结构风险最小化的特点,将两者结合起来用于人脸识别。首先,利用小波变换获取人脸图像的低频分量,忽略高频分量;然后,用2DLDA算法提取人脸图像低频分量的线性鉴别特征,用“一对多”的SVM多类分类算法完成人脸识别。基于ORL人脸数据库和Yale人脸数据库的实验结果验证了2DLDA+SVM算法应用于人脸识别的有效性。     

基于子类划分和粒子群优化的自适应编码多类分类方法

纠错输出编码(ECOC)可以有效地解决多类分类问题.基于数据的编码是主要的编码方法之一.对此,提出一种基于子类划分和粒子群优化(PSO)的自适应编码方法,利用混淆矩阵衡量各类别的相关性,基于规则的方法对类别进行自适应组合,根据组合方案构建类别的二类划分并最终形成编码矩阵,通过引入PSO算法寻找最优阈值,从而得到最优编码矩阵.实验结果表明,所提出的编码方法可以得到更好的分类性能.     

基于ICA和GSPSO-SVM的人脸识别方法

针对人脸识别中,利用粒子群算法训练支持向量机进行分类识别时存在易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出一种基于雁群优化算法的人脸识别方法。将主成分分析与独立成分分析相结合提取人脸特征,利用支持向量机进行分类,在分类识别的过程中,引入雁群优化算法以提高速度和效率。实验结果表明,与标准粒子群算法相比,改进的粒子群算法提高了人脸识别率,具有较快的识别速度。     

NMF与LDA相结合的彩色人脸识别

为了提高彩色人脸识别的性能,提出了一种非负矩阵分解与线性判别分析相结合的彩色人脸识别算法。首先采用非负矩阵分解算法对彩色人脸图像不同颜色通道的信息进行编码,计算彩色人脸图像空间的基图像;然后根据非负矩阵分解计算得到的图像分解系数,融入人脸对象的类别信息,采用线性判别分析算法计算最优的鉴别子空间;最后以彩色人脸图像的投影系数为特征,采用最近邻分类算法进行人脸识别。在CVL和CMUPIE人脸数据库上的实验结果验证了提出的彩色人脸识别算法的正确性和有效性。     

多分类光滑支持向量机的人脸识别方法

提出一种新的三阶分段光滑函数,构造三阶光滑支持向量机模型( TPSSVM)。理论证明新三阶分段光滑函数对正号函数的逼近程度更高。在处理多类问题时,提出一种基于编码方式的一对多光滑支持向量机分类方法。对于人脸识别问题,通过主成分分析( PCA)进行特征提取,并利用多分类光滑支持向量机对人脸特征图像进行训练和测试。应用于ORL人脸库和FERET人脸库的测试结果表明,多分类光滑支持向量机比传统的识别方法有更高的识别率。     

基于支持向量机的人脸识别技术研究

研究人脸识别优化问题,不同程度光照对人脸图像的采集具有不利影响,使图像中包含一些噪声信息,而当前人脸识别算法没有考虑不同程度光照对人脸图像的影响,仅在光照变化不大时,识别正确率高.为了解决光照条件对人脸识别不利影响,提高脸识别正确率,提出一种多尺度Retinex( MSR)和支持向量机(SVM)相结合的人脸识别算法(MSR - SVM).MSR - SVM首先采用MSR对人脸图像进行预处理,消除光照变化的不利影响,然后采用PCA提取人脸图像特征,消除一些噪声信息,最后利用SVM分类算法对人脸图像进行分类.采用Yale人脸库对MSR - SVM算法进行仿真测试,仿真结果表明,改进方法可以消除光照变化对人脸识别不利影响,加快了人脸识别速度,提高了人脸识别正确率.