最大散度差鉴别分析及人脸识别

传统的Fisher线性鉴别分析(LDA)在人脸等高维图像识别应用中不可避免地遇到小样本问题。提出一种基于散度差准则的鉴别分析方法。与LDA方法不同的是,该方法利用样本模式的类间散布与类内散布之差而不是它们的比作为鉴别准则,这样,从根本上避免了类内散布矩阵奇异带来的困难。在ORL人脸数据库和AR人脸数据库上的实验结果验证算法的有效性。     

基于差空间的最大散度差鉴别分析及人脸识别

提出了一种新的基于差空间的最大散度差鉴别特征抽取方法。该方法首先通过构造人脸图像的差空间,部分地消除由于光照条件不同而引起的人脸图像的不稳定性,然后采用最大散度差鉴别准则函数进行最优鉴别特征的抽取,这样从根本上避免了传统的Fisher线性鉴别分析中存在的“小样本问题”。最后,在ORL标准人脸库和Yale人脸库上的实验结果验证了本文算法的有效性。     

基于最大散度差鉴别准则的自适应分类算法

首先证明了,当类内散布矩阵非奇异时,特定参数值c0下最大散度差的最优鉴别方向等同于Fisher最优鉴别方向;其次,给出了最大散度差分类算法的识别率随参数C变化的曲线.该曲线通常为一脉冲曲线.随着参数C的增大,识别率也逐渐增大.当参数C增大到c0时,识别率达到最大值.另外,以往的研究成果表明:当类内散布矩阵奇异时,最大散度差鉴别准则逐步逼近大间距线性投影准则.而且,随着参数C的不断增大,最大散度差分类算法的识别率也单调增大并最终稳定到大间距线性投影分类算法的识别率上.为此,我们提出了基于最大散度差鉴别准则的自适应分类算法.新算法可以根据训练样本的特性(类内散布矩阵是否奇异)自动选择恰当的参数C.在UCI机器学习数据库上的6个数据集以及AR人脸图像数据库上的测试结果表明,自适应最大散度差分类算法具有良好的分类性能.     

基于保持投影的最大散度差的特征抽取方法

对非监督鉴别投影(UDP)准则进行修正,并在修正的准则基础上提出基于保持投影的最大散度差的特征抽取方法.该方法利用非局部散度与局部散度之差作为鉴别准则,从而避免UDP线性鉴别分析中所遇到的小样本问题引起的局部散度矩阵奇异的问题.在标准人脸数据库Yale和FERET上进行实验,实验结果表明本文方法的有效性.     

融合典型相关与最大散度差的特征抽取方法

提出了一种融合典型相关分析与最大散度差鉴别分析的特征抽取新方法。该方法首先利用典型相关分析方法实现了特征信息的融合,有效地消除了特征之间的信息冗余。然后,通过采用最大散度差鉴别分析方法将训练样本中的类别信息加以充分的利用,从而有效的提高了人脸识别的正确率。最后,在ORL标准人脸库上和Yale人脸库上的实验结果验证了本文算法的有效性。     

最大散度差无监督鉴别特征抽取与人脸识别

最大散度差准则是对Fisher准则的改进,消除了小样本问题,但是该方法是基于整体特征的人脸识另q方?法,没有考虑到样本的局部特性.无监督的鉴别投影(UDP)技术,用于对高维数据进行维数缩减,它同时考虑到样本的局部特征和非局部特征,但是在人脸等高维图像识别的应用中,不可避免地会出现小样本问题.提出一种基于散度差的无监督鉴别特征抽取,避免了局部协方差奇异所产生的问题.在ORL人脸库和AR人脸库上的实验结果验证了该算法的有效性.     

基于模糊最大散度差判别准则的聚类方法

基于最大散度差判别准则提出了一种模糊最大散度差准则,并根据模糊最大散度差准则提出一种聚类方法(fuzzy maximum scatter difference discriminant criterion based clustering algorithm,简称FMSDC).该方法通过迭代优化方法实现聚类的同时还可以实现特征降维.该方法首先在最大散度差判别准则中引入模糊概念;然后通过具体原则设定模糊最大散度差判别准则中的参数η,从而在一定程度上降低了由参数η引起的敏感性;最后分别根据模糊隶属度μ_ik、最优鉴别矢量ω进行聚类和特征降维.实验结果表明,FMSDC方法不但具有基本的聚类功能,而且具有较好的鲁棒性和较强的特征降维能力.     

最大散度差和大间距线性投影与支持向量机

首先对Fisher鉴别准则作了必要的修正,并基于新的鉴别准则设计了最大散度差分 类器;然后探讨了当参数C趋向无穷大时,最大散度差分类器的极限情况,得到了大间距线 性投影分类器;最后通过分析说明,大间距线性投影分类器实际上是在模式样本线性可分的条 件下,线性支持向量机的一种特殊情况.在ORL和NUST603人脸库上的测试结果表明,最 大散度差分类器和大间距线性投影分类器可以与线性支持向量机、不相关线性鉴别分析相媲 美,优于Foley-Sammon鉴别分析方法.     

分块PCA与最大散度差鉴别分析结合的人脸识别

提出了一种将分块PCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法。该方法是先对原始的人脸图像进行分块,然后对分块得到的子图像矩阵采用PCA方法进行特征抽取,从而把原始模式从高维空间映射到较低维空间。接下来再对新模式采用最大散度差线性鉴别分析,这样就避免了对新模式的类内散布矩阵非奇异的要求。在ORL人脸库和Yale人脸库上分别检验了分块PCA与最大散度差鉴别分析相结合的人脸识别方法的识别性能,实验结果表明该方法抽取的鉴别特征有较强的鉴别能力。     

基于散度差准则的隐空间特征抽取方法

本文提出了一种新的非线性特征抽取方法——基于散度差准则的隐空间特征抽取方法。该方法的主要思想就是首先利用一核函数将原始输入空间非线性变换到隐空间，然后，在该隐空间中，利用类间离散度与类内离散度之差作为鉴别准则进行特征抽取。与现有的核特征抽取方法不同，该方法不需要核函数满足Mercer定理，从而增加了核函数的选择范围。更为重要的是，由于采用了散度差作为鉴别准则，从根本上避免了传统的Fisher线性鉴别分析所遇到的小样本问题。在ORL人脸数据库和AR标准人脸库上的试验结果验证了本文方法的有效性。     

一种基于双向2DMSD的人脸识别方法

提出一种基于双向二维最大散度差线性判别分析(Bidirectional 2DMSD)的人脸识别方法.该方法通过在水平和垂直2个方向上顺序执行2次二维最大散度差线性判别分析(2DMSD)运算,将判别特征信息压缩到图像的左上角,大大减少了图像特征的维数;选用二维最小近邻分类法进行分类,计算识别率.在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果表明,该方法不仅在识别率上优于最大散度差线性判别分析(MSD),而且在与2DMSD具有相同识别率的情况下,特征维数比2DMSD大大减小,降低了计算复杂度,减少了识别时间,提高了人脸识别效率.     

一种新的基于最大散度差准则的特征抽取方法

本文基于最大散度差准则（MSDC）,利用统计不相关投影空间,提出了一组具有统计不相关性的最佳鉴别矢量的计算方法。该方法的目标是寻求一组鉴别矢量集,既要使投影后的特征空间的类间散度最大,而类内散度最小;又要使最佳鉴别矢量之间具有统计不相关性。另外,本文还揭示了最大散度差鉴别准则与Fisher准则的内在关系。在ORL与NUST603人脸库上的实验结果表明,本文所提出的方法在识别性能上优于原MSDC特征抽取方法与传统的PCA方法。     

基于KPCA和FMSD的人脸识别

针对核最大散度差(KMSD)方法在人脸识别中存在边缘类和次优性问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与模糊最大散度差(FMSD)的人脸识别方法(KFMSD)。利用KPCA方法提取人脸的非线性结构特征,选取投影后类间散度大于类内散度的特征向量作为最优投影轴,采用FMSD方法,根据隶属度函数将样本的原始分布信息完全融入人脸的特征提取中,采用最近邻分类器进行分类识别。在ORL和YALE人脸库上的实验证明了KFMSD方法的有效性。     

基于散度差的彩色人脸图像统计正交分析方法

由于彩色人脸图像比灰度人脸图像包含了更多的信息,彩色人脸图像识别方法越来越受到学者的重视。而对于研究最多的RGB彩色空间,通常R（红）、G（绿）、B（蓝）三分量间存在很大的相关性。为了最大程度的去除各个分量之间的相关性从而提高识别效果,有学者提出了基于统计正交投影变换（SOA）的彩色人脸图像识别方法。然而,该方法在特征提取的过程中不可避免的存在奇异性问题。为了解决这个问题,本文提出了一种基于散度差的彩色人脸图像统计正交分析方法ScatterDifference based Color Face Image Statistically Orthogonal Analysis Approach （SDFSOA）。此外,我们对所涉及的参数进行了合理的设置。实验表明所提方法能取得更好的识别效果。     

基于核函数的逆Fisher人脸识别

传统Fisher判别方法存在小样本问题,而逆Fisher判别方法的识别率较低.为此,提出一种基于核函数的逆Fisher人脸识别方法,在逆Fisher准则的基础上引入核函数映射,选取合适的核函数在高维空间里提取人脸图像特征.实验结果表明,该方法能保持逆Fisher判别的鲁棒性,人脸识别率较高.     

基于模糊最大间距准则的人脸特征提取方法

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.