共查询到19条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
程国 《计算机与数字工程》2014,(8):1355-1359
在最大间距准则算法中引入模糊化思想,提出了基于模糊最大间距准则(FMMC)的人脸识别算法.首先讨论图像对各个类别的隶属程度,并重新定义了类内和类间离散度矩阵;然后利用模糊最大间距准则得到最优投影变换矩阵;最后将原始训练样本数据投影到一个相对低维的特征空间,从而完成对训练样本数据的特征提取.在ORL和Yale标准人脸库上的实验结果表明,文中提出的模糊最大间距准则特征提取方法用于人脸识别具有较高的识别率. 相似文献
2.
一种基于ICA和模糊LDA的特征提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
独立成分分析(ICA)和线性鉴别分析(LDA)是两种经典的特征提取方法.为了更好地解决人脸识别中的特征提取问题,在已有的两种方法进行特征抽取的基础上引入模糊技术,抽取重叠(离群)样本中有助于分类的特征.首先用ICA进行初次特征提取,然后采用模糊k近邻方法得到相应的样本分布信息,最后在此基础上用模糊LDA进行二次特征提取,得到有效的特征向量集.在3个人脸数据库上的实验结果表明本文方法的有效性. 相似文献
3.
运用模糊积分进行信息融合的人脸识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种运用模糊积分的原理对整体和局部特征进行融合的人脸识别方法.在实际应用中,现有人脸识别系统缺乏对外界环境进行自适应调节的能力,为此,首先将人脸的关键特征点眼睛,鼻子和嘴巴进行分割,接着采用Fisherface方法对人脸图象进行特征提取和压缩,并建立了三个基于局部特征和一个基于整体特征的分类器,最后利用模糊积分的思想对这些分类器进行融合,将融合后的结果用于人脸识别中.试验表明:该方法能够有效的结合人脸图像的互补信息,提高了识别率. 相似文献
4.
5.
结合零空间法和F-LDA的人脸识别算法 总被引:2,自引:0,他引:2
线性判别分析(LDA)是一种常用的线性特征提取方法。传统LDA应用于人脸识别时主要存在两个问题:1)小样本问题,即由于训练样本不足引起矩阵奇异; 2)优化准则函数并不直接与识别率相关。提出了一种新的能同时解决以上两个问题的基于LDA的人脸识别算法。首先,通过重新定义样本的类内散布矩阵和类间散布矩阵,提出了一种新的零空间法。然后把这种新的零空间法与F LDA(Fractional LDA)算法相结合,得到一种对人脸识别更有效的特征提取方法。实验结果表明,这种新算法具有较高的识别率。 相似文献
6.
在逆Fisher鉴别分析的基础上,引入了模糊数学的思想,提出了模糊逆Fisher鉴别分析并成功应用于人脸识别。模糊逆Fisher鉴别分析通过隶属度函数将样本归入所有的类别之中,根据隶属度重新定义了类间散布矩阵和类内散布矩阵,进而将样本的原始分布信息通过相应的隶属度函数完全融入到了最后提取到的特征中。在ORL和FERET人脸库上的实验结果证明了基于模糊逆Fisher鉴别准则特征提取方法的优越性。 相似文献
7.
8.
9.
10.
人脸图像的易取性和人脸变化的多样性使人脸识别研究更富有挑战性.按照人脸检测、特征提取和识别3个关键过程,分别对基于二维和三维人脸信息的人脸识别技术和方法进行了详细的阐述;展望了人脸识别研究的趋势,并提出了可能取得突破性研究进展的研究途径. 相似文献
11.
本文首先介绍了人脸图像的代数特征抽取方法 ICA,再对模糊支持向量机(Fuzzy Support Vector Machine,FSVM)作了重点分析和研究。将抽取的人脸特征应用到基于FSVM和基于模糊系统的算法上,采用基于模糊分类系统和二叉决策树相结合的方法进行人脸识别,可以达到理想的识别效果。 相似文献
12.
将一个人脸图象矩阵视为一矢量,先通过主元分析的方法构造优化的“人脸空间”,并在此基础上引入模糊数学中的矢量隶属函数、隶属度等概念,提出和设计了一种新的基于模糊隶属函数的主元分析人脸特征抽取和识别算法。实验结果表明,这种识别算法既可行又具有良好的识别能力。 相似文献
13.
Human face recognition using fuzzy multilayer perceptron 总被引:1,自引:0,他引:1
Debotosh Bhattacharjee Dipak K. Basu Mita Nasipuri Mohantapash Kundu 《Soft Computing - A Fusion of Foundations, Methodologies and Applications》2010,14(6):559-570
In this work a novel method for human face recognition that is based on fuzzy neural network has been presented. Here, Gabor
wavelet transformation is used for extraction of features from face images as it deals with images in spatial as well as in
frequency domain to capture different local orientations and scales efficiently. In face recognition problem multilayer perceptron
(MLP) has already been adopted owing to its efficiency, but it does not capture overlapping and nonlinear manifolds of faces
which exhibit different variations in illumination, expression, pose, etc. A fuzzy MLP on the other hand performs better than
an MLP because fuzzy MLP can identify decision surfaces in case of nonlinear overlapping classes, whereas an MLP is restricted
to crisp boundaries only. In the present work, a new approach for fuzzification of the feature sets obtained through Gabor
wavelet transforms has been discussed. The feature vectors thus obtained are classified using a newly designed fuzzified MLP.
The system has been tested on a composite database (DB-C) consisting of the ORL face database and another face database created
for this purpose and a recognition rate of 97.875% with fuzzy MLP against a recognition rate of only 81.25% with MLP whose
feature vectors were also obtained through same Gabor wavelet transforms has been obtained. 相似文献
14.
Canonical correlation analysis (CCA) can extract more discriminative features by utilizing class labels, especially the ones that can reflect the sample distribution appropriately. In this paper, a new fuzzy approach for handling class labels in the form of fuzzy membership degrees is proposed. We elaborately design a novel fuzzy membership function to represent the distribution of image samples. These fuzzy class labels promote the classification performances of CCA and kernel CCA (KCCA) through incorporating distribution information into the process of feature extraction. Comprehensive experimental results on face recognition demonstrate the effectiveness and feasibility of the proposed method. 相似文献
15.
基于MW(2D)~2 PCA的单训练样本人脸识别 总被引:2,自引:0,他引:2
传统的人脸识别方法在单训练样本条件下性能会急剧下降,因此,研究出适合于单样本情况下的识别算法是人脸识别问题面临的巨大挑战.针对两个方向的二维主成分分析((2D)~2PCA)算法进行改进,文中提出将加权和分块与(2D)~2PCA相结合的方法称为分块加权(2D)~2PCA,以便更有效地提取人脸的局部特征.同时把模糊理论引入分类决策,应用于单训练样本人脸识别问题.在ORL人脸库以及部分CAS-PEAL人脸库中的实验结果表明,文中方法能取得较好的识别效果. 相似文献
16.
Feature extraction using fuzzy inverse FDA 总被引:3,自引:0,他引:3
This paper proposes a new method of feature extraction and recognition, namely, the fuzzy inverse Fisher discriminant analysis (FIFDA) based on the inverse Fisher discriminant criterion and fuzzy set theory. In the proposed method, a membership degree matrix is calculated using FKNN, then the membership degree is incorporated into the definition of the between-class scatter matrix and within-class scatter matrix to get the fuzzy between-class scatter matrix and fuzzy within-class scatter matrix. Experimental results on the ORL, FERET face databases and pulse signal database show that the new method outperforms Fisherface, fuzzy Fisherface and inverse Fisher discriminant analysis. 相似文献
17.
Zhongxi Sun Changyin Sun Wankou Yang Jifeng Shen 《Soft Computing - A Fusion of Foundations, Methodologies and Applications》2012,16(10):1783-1793
In this paper, a new method called fuzzy two-dimensional inverse Fisher discriminant analysis (fuzzy 2DIFDA) directly based on 2D image matrices rather than image vectors is proposed for feature extraction and recognition. In the proposed method, the distribution information of samples is first characterized using fuzzy set theory, and the corresponding fuzzy scatter matrices are then redefined. Image discriminant features which have embedded the fuzzy information are finally extracted by selecting 2D principal components and 2D inverse Fisher discriminant vectors. Experimental results on FERET face database and FKP database demonstrate the effectiveness of the proposed method. 相似文献
18.
人脸识别技术的研究 总被引:11,自引:0,他引:11
对人脸识别的几个关键技术进行了深入研究,提出了一种快速的基于眼睛像素特征的人脸检测方法:一种有效的基于SVD分解的特征提取方法和一种基于特征差别的SVM人脸识别方法.改进的基于SVD分解的特征提取方法能在一定程度上削弱光照和表情的影响,从而更好地抽取人脸的差别特征.基于特征差别的SVM方法将人脸识别这一典型的多分类问题构造成适合SVM处理的二分类问题,克服了传统SVM方法在解决多分类问题上的缺陷.实验表明该人脸检测方法有较高的正确检测率,提出的特征提取方法能有效地减弱光照和表情对人脸特征的负面影响,使得识别率有较大提高,基于特征差别的SVM方法有更好的概括能力和更高的正确识别率. 相似文献
19.
基于模糊神经网络的人脸识别方法研究 总被引:6,自引:0,他引:6
人脸识别是模式识别研究领域的重要课题,具有广阔的应用前景。本文提出了基于模糊神经网络的人脸识别方法。首先用最优鉴别分析方法提取人脸的最优鉴别矢量集,构成特征空间,然后在特征空间中设计模糊神经网络分类器。在ORL人脸图象库上的实验结果表明了该方法的有效性。 相似文献