基于扰动方法的广义最佳鉴别矢量集求解的一种迭代算法

本文对广义最佳鉴别矢量的求解方法进行研究，根据矩阵的扰动理论，改进了郭提出的求解广义最佳鉴别矢量的一种迭代算法，提出了求解广义最佳鉴别矢量的一种新的迭代算法，本文算法的一个突出优点是随着类别数目的增加，计算时间反而缩短；而老算法随着类别数目的增加计算时间随着增加，不仅如此，新算法的识别率不劣于老算法，在ORL人脸数据库的数值实验，验证了上述论断的正确性。     

一种采用码字转移的改进型LBG算法

经典LBG算法的局部极小值问题是制约其性能的重要因素．根据渐进最优矢量量化理论的思想提出了一种改进型LBG算法，它采用码字转移的方法使各个类的畸变趋于平衡，从而近一步减小平均畸变以获得性能更优的量化器．文中介绍了若干实验，对多种分布的样本以及2维图像进行了经典算法和改进型算法的比较．从实验结果看出，后者的算法性能大大优于前者．     

求解广义最佳鉴别矢量集的一种改进算法

鉴于广义最佳临别矢量集是Ｆｏｌｅｙ－Ｓａｍｍｏｎ最佳鉴别矢量集的一种推广,给出了广义最佳鉴别矢量的定义,并从理论上对已有的求解广义最佳鉴别矢量集的算法作了分析,指出了其中的不足之处,并给出了一种改进的算法,将此方法用于人脸识别,结果显示,新方法比已有的方法更有效。     

一种无约束的最优判别向量集

在正交约束条件下,求使Fisher准则判别函数式取极大值的向量,这样的最优判别向量就是F-S最优判别向量集。基于Fisher判别准则函数式,提出了一种无约束的最优判别矢量集,并给出了求解算法。另外,当训练样本矢量数小于样本矢量维数（即小样本问题）,类内散布矩阵奇异,为了使它非奇异,采取对样本进行降维的措施,那维数至少要降到多少维才能确保它非奇异,给出了计算公式。实验结果表明鉴别矢量集有良好的分类能力。     

一种新的图像特征抽取方法研究

对最佳鉴别矢量的求解方法进行了研究,根据矩阵的分块理论和优化理论,在一定的条件下,从理论上得到类间散布矩阵和总体散布矩阵的一种简洁表示方法,提出了求解最佳鉴别矢量的一种新算法,该算法的优点是计算量明显减少。ORL人脸数据库的数值实验,验证了上述论断的正确性。实验结果表明,虽然识别率与分块维数之间存在非线性关系,但可以通过选择适当的分块维数来获得较高的识别率。类间散布矩阵和总体散布矩阵的一种简洁表示方法适合于一切使用Fisher鉴别准则的模式识别问题。     

支撑矢量预选取的自适应投影算法

支撑矢量机是一种能在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法。但其在选择支撑矢量时却进行了大量不必要的运算,对此,该文提出了一种能够预选取支撑矢量的方法———自适应投影算法,该方法在不影响支撑矢量机的分类能力情况下,大大地减少了训练样本,提高了支撑矢量机的训练速度。仿真实验结果也验证了该方法的有效性和可行性。     

求解广义最佳鉴别矢量集的一种迭代算法及人脸识别

广义最佳鉴别矢量集是Foley-Sammon最佳鉴别矢量集的一种推广,它与Foley-Sammon最佳鉴别矢量集的不同之处在于广义最佳鉴别矢量集从整体上考虑投影集的可分性,即样本在广义最佳鉴别矢量上的投影集从整体上具有最佳的可分性。该文给出了广义最佳鉴别矢量的定义,对求解广义最佳鉴别矢量集的已有算法从理论上作了分析,指出了其中的不足之处,给出了一种迭代算法,从理论上证明了迭代结果收敛于精确解,并对其误差作了分析。最后,将此方法用于人脸识别,结果显示,新方法比已有的方法更有效。     

基于粒子群算法的LDA实现方法研究

针对传统线性判别分析方法存在的问题,在研究现有理论成果的基础上,提出一种新的LDA实现方法。该方法首先对原有的Fisher准则进行修正,然后通过迭代搜寻最佳鉴别矢量,最后对获取的鉴别矢量进行比较分析。在标准的JAFFE人脸库上的表情识别和地区综合消费水平的评价中的实验结果表明,此算法不仅具有良好的识别效果而且还可以突破样本维数的限制;与其他LDA算法相比,该算法更具灵活性且更易于实现。     

基于多种视频特征的镜头边界检测算法

提出一种基于多种视频特征的自适应镜头边界检测算法.利用滑动窗口将当前帧与其前后相邻多帧的视频特征进行比较,形成2组相似向量,利用Fisher判别式与运动矢量形成的自适应阈值实现突变检测.提取帧的亮度方差作为特征,通过有限状态机实现渐变检测.对大量TRECVID视频进行实验,结果表明该算法对突变和渐变都具有良好的检测性能,对运动及闪光具有较好的鲁棒性.     

三类判别式及其在干涉问题中的应用

本文讨论在机器人与环境干涉问题中如何处理非完整几何体,非凸物体以及如何判別物体之间的包含关系。文中定义丁关系判别式(主要用于解决边界问题),普通判别式(描述具体完整几何体之间的关系)、特殊判别式(描述具体的非完整几何体).这三类判别式组成一个算法系统,在系统中机器人肢体用多而体表达,周围环境用多面体、能用数学公式表示的完整曲面、被平面切割的非完整曲面这三人类几何体以及它们的有限组合来描述.     

一种具有统计不相关性的广义最优判别向量集

提出了一种新的最优判别向量集即统计不相关广义最优判别向量集 ,并给出了计算公式。用ORL人脸数据库进行人脸识别实验 ,结果表明该方法有较强的特征提取能力。     

具有统计不相关性的广义图像投影鉴别分析

提出了一种新的图像投影鉴别分析方法。首先，与Liu投影鉴别分析方法相比，具有能够消除投影特征分量之间相关性的优点。其次，该方法从整体上考虑投影集的可分性。即样本在图像最佳鉴别矢量上的投影集从整体上具有最佳的可分性。另外，所提出的方法是直接基于图像矩阵的，与以往的基于图像向量的鉴别方法相比，它的突出优点是大大地提高了特征抽取的速度。最后，在0RL标准人脸库上的试验结果表明，所提出的图像投影鉴剐分析方法较Liu的方法在识别性能上有了较大幅度的提高，在普通的分类器下达到95％识别率。该识别率明显优于颇有影响的Fisher-faces方法，其特征抽取的速度提高了近19。68倍。     

一种新的核广义鉴别特征抽取方法

在基于核的广义鉴别特征模型的基础上,提出了一种新的核广义鉴别特征抽取方法。利用空间变换的有关理论,使得变换后的核总体散布矩阵满足非奇异性;同时通过核共轭特征抽取方法,抽取满足核共轭正交条件的特征向量,使抽取的特征满足统计不相关性。在ORL人脸库上的实验表明了所提方法的有效性,达到了比核鉴别分析等方法更好的识别效果。     

基于核的Foley-Sammon鉴别分析与人脸识别

通过建立基于核的Foley-Sammon鉴别分析(KFSDA)的两个等价模型,并分析这两个等价模型的解之间的关系,从理论上给出KFSDA模型的具体求解方法．分析表明,基于核的Foley-Sammon鉴别分析保留了FSDA能明显降低样本特征之间冗余信息的优点,更重要的是该方法能够有效地抽取样本的非线性特征,是对FSDA的进一步拓展．在ORL标准人脸库上的实验结果验证了文中方法的有效性．     

最优鉴别特征的抽取及图像识别

利用Fisher鉴别准则函数即为广义Rayleigh商这一特点,首先分析了广义Rayleigh商的极值性质,指出以共轭正交的约束条件代替Foley-Sammon正交条件的合理性。然后利用广义特征方程存在共轭性正交的特征向量这一结论,巧妙地解决了该共轭正交条件下最优鉴别矢量集的求解问题。从理论上分析了该最优鉴别矢量集较经典的Foley-Sammon最优鉴别矢量集以及Fisher线性鉴别法的优越性。另外,进一步讨论了在小样本情况下,类内散布矩阵奇异时鉴别矢量集的求解问题,并给出了简单易行的算法。最后,在CENPARMI手写体阿拉伯数字库和ORL标准人脸库上的试验结果证实了算法的有效性和稳定性。