基于核正交局部判别嵌入的人脸识别

针对人脸识别中的非线性特征提取问题,提出一种基于核正交局部判别嵌入(KOLDE,kernel orthogonal local discriminant embedding)的人脸识别算法。首先通过引入基向量正交约束,得到OLDE算法,并给出算法的推导过程。然后为了更好地处理高度复杂非线性结构数据,将OLDE向高维空间扩展,在核空间提取图像的高阶非线性信息,得到核空间OLDE算法。在ORL和PIE库上的人脸识别实验验证了算法的有效性。     

核空间正交及不相关邻域保持鉴别嵌入算法

针对人脸识别中的非线性特征提取问题,基于邻域保持嵌入,提出了一组在核空间具有正交性鉴别矢量和一组在核空间具有统计不相关性鉴别矢量的计算方法.算法首先利用核的方法提取人脸图像中的非线性信息,并将其投影在一个高维非线性空间.然后在目标函数中最小化核空间类内邻域散度并最大化核空间类间邻域散度来增强算法的分类鉴别能力.最后通过...     

KSLPP：新的人脸识别算法

针对人脸识别中的特征提取问题，提出了一种新的核有监督保局投影人脸识别算法,即KSLPP.该算法通过非线性映射将人脸样本投影到高维空间，通过可调因子有效地结合人脸局部流形的结构信息和样本的类别信息，提取人脸的非线性特征.采用最小近邻分类器估算识别率.采用AT&T人脸库以及Yale人脸库，对该方法进行了测试.结果表明，与Eigenface、Fisherface以及Laplacianface等方法相比，该方法具有较好的识别率.     

基于核映射的无相关鉴别矢量集算法

针对人脸识别这一非线性分类问题,提出了一种基于核的无相关鉴别矢量集算法。应用了支持向量机中核函数的思想,通过核映射将原空间的非线性分类问题转化为特征空间的线性分类问题,然后在特征空间进行无相关鉴别矢量集的求取。其优势在于:利用核函数不但可以将非线性问题转化为线性问题,而且可以提取样本图像的高阶统计特征。在ORL人脸库中的测试结果表明,与传统的全局正交鉴别矢量集算法及传统的无相关鉴别矢量集算法相比,基于核映射的无相关鉴别矢量集算法有更高的识别率,最高识别率可达到99%。     

基于核贝叶斯压缩感知的人脸识别

为加快人脸识别速度和提高人脸识别率,将贝叶斯压缩感知算法进行核扩展并运用到人脸识别,改进局部特征统计方法,结合空间金字塔模型,用于人脸图像的特征提取。首先用局部特征统计提取图像特征,在此基础上再进行第二层局部统计,然后根据空间金字塔模型分层提取不同空间尺度的特征,最后运用核贝叶斯压缩感知算法分类。在AR和FERET人脸数据库上的试验结果表明,本研究算法相对于传统方法具有更好的性能。     

基于核邻域保持判别嵌入的人脸识别

为了提取高维人脸图像中的非线性特征,提出一种新的非线性降维方法:核邻域保持判别嵌入算法(KNPDE).为了表示特征空间中类间邻域结构和不同类样本间的相似度,分别构建类内邻接矩阵和类间相似度矩阵.通过使用核技巧,KNPDE将邻域保持嵌入(NPE)和Fisher判别准则相结合,在保持特征空间中类内邻域结构的同时充分利用类间判别信息,从而具有更强的分类能力.在Yale和UMIST人脸库上的试验结果进一步表明了该算法的有效性.     

核正交局部保持投影算法及应用仿真研究

针对化工连续生产过程的时序性及非线性特征,为了挖掘数据的高维非线性结构,将核函数技术和投影向量间正交性原理融入局部保持投影算法中,提出一种新的核正交局部保持投影(Kernel Orthogonal Locality Preserving Projections,KOLPP)用于工业过程故障诊断的非线性算法.首先,利用核函数技术将工业过程数据投影到高维的非线性空间中,提取数据中的非线性信息.在保证投影矩阵中各向量正交的同时,通过局部保持投影算法进行线性映射.其次,通过构造统计量和统计量的控制限进行故障诊断.最后通过TE过程的仿真实验结果验证该算法的有效性.     

基于改进的核判别分析的人脸识别算法研究

由于目前面临光照、表情、姿态等影响,人脸识别是计算机视觉领域中的一个难题.由于人脸图像蕴含着丰富的纹理信息,充分利用纹理特征也是提高人脸识别算法的有效方法.利用图像处理中信号处理和学习两种方法的优势,提出了基于Gabor小波和KDCV相结合的图像特征提取算法.首先利用小波分析提取人脸图像的纹理特征,然后用改进的核判别分析方法对提取的纹理特征进行降维,用降维后的数据作为人脸识别的特征.通过仿真实验表明,改进的核判别分析算法可有效提高人脸识别正确率,提高算法的实际应用性.     

基于全局深度分离卷积残差网络的高效人脸识别算法

深度学习模型的复杂性影响了人脸识别的实时性能,限制了人脸识别算法在实际场景中的应用。针对这一问题,提出了一种基于全局深度分离卷积的残差学习神经网络,首先利用小卷积核提取人脸图像局部细节信息,采用深度残差学习网络作为骨干网络提取不同层次特征,然后根据人脸特征分布的空间重要性使用全局深度可分离卷积调整学习权重,加速精炼深层抽象特征,通过这一机制获取判别能力更强的特征向量进行人脸识别。在CASIA-Webface与Extend Yale-B人脸数据集中的识别率分别达到了82.1%与99.8%。     

基于类别多核局部判别嵌入的人脸识别

在局部判别嵌入的基础上提出了一种有效的非线性子空间学习方法:类别多核局部判别嵌入.首先针对给定数据的类别信息,定义基于每一个类别的局部核函数,形成多核,接着将不同的局部核函数进行线性组合作为最终的核函数引入到局部判别嵌入算法中,得到类别多核局部判别嵌入算法,在核空间内提取图像高阶非线性信息.在ORL和Yale库上的人脸识别表明该方法是有效的.     

用小波变换和Fisher判别对人脸进行特征提取

提出了一种用小波变换和核函数Fisher判别对人脸进行特征提取的方法.同传统的特征提取方法相比,用核函数Fisher判别进行特征提取,不仅可以对人脸图像进行维数压缩,而且还可以有效利用提样本的类别信息.同时,用小波变换对人脸图像进行预处理以降低计算复杂度.同传统的Fisher变换相比,可以较好地解决人脸识别这一非线性问题.实验结果表明方法是有效的.     

Kernel-based fisher discriminant analysis for hyperspectral target detection

Hyperspectral imaging(HSI)sensors and theirapplications have been developed tremendously over thepast three decades.HSI in the reflective region of thespectrum acquire digital images in many continuous andvery narrow(nominally about10nm wide)spectralbands…     

一种加权的核Fisher鉴别分析在人脸识别中的应用

在非线性空间中采用加权的最大散度差鉴别准则函数,该方法不仅有效地抽取了人脸图像的非线性特征,而且在特征空间H中,使用权函数重新构造了类间散度矩阵和类内散度矩阵,从而优化了核的最大散度差准则函数。最后在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果验证了本文方法的有效性。 更多还原     

基于核方法的二维线性判决分析的人脸识别算法

针对基于二维线性判决分析的人脸识别算法中缺少非线性判决信息的问题,提出了一种改进的基于核方法的二维线性判决分析的人脸识别算法。实验结果表明,改进后的算法相对原算法具有更好的识别效果。在此基础上研究了在使用多项式核函数时本文算法的性能,得出了在选用低次数多项式核函数时识别率较高的结论。     

基于奇异向量和奇异值的人脸识别新方法

通过提出一种基于奇异值向量和奇异值的人脸识别新方法——正交奇异值方法,将奇异向量 和奇异值中的信息有效结合,克服了目前基于奇异值分解的识别方法中,要么丢弃了奇异值中的信息, 要么丢弃了奇异向量中的信息,识别效果并不理想的缺陷。在ORL国际标准人脸库上实验显示,与目前 基于奇异值分解的识别方法相较,该方法达到了更好的识别效果。     

基于奇异向量和奇异值的入脸识别新方法

通过提出一种基于奇异值向量和奇异值的人脸识别新方法——正交奇异值方法，将奇异向量和奇异值中的信息有效结合，克服了目前基于奇异值分解的识别方法中，要么丢弃了奇异值中的信息，要么丢弃了奇异向量中的信息，识别效果并不理想的缺陷。在ORL国际标准人脸库上实验显示，与目前基于奇异值分解的识别方法相较，该方法达到了更好的识别效果。