基于距离限定优化的人脸识别

针对现有人脸识别方法对人脸角度、表情、姿态等因素较为敏感且准确率低的问题,提出了一种基于距离限定优化算法的人脸识别模型。该模型对人脸识别方法的改进有两点：a)利用LBP算子提取人脸图像纹理谱特征图,然后与原始人脸图像的R、G、B通道进行融合,将融合后的图像矩阵作为神经网络的输入,丰富了人脸的纹理特征;b)对误差函数进行改进,使用阈值和边界值约束特征向量的距离,对模型构建新的优化目标,使得相同对象的人脸图像在特征空间中具有较小的欧氏距离,不同对象的人脸图像在特征空间中具有较大的欧氏距离。通过在非限制场景下的LFW人脸库上进行实验,表明该模型准确率分别达到99.15%,能有效地提高人脸识别准确率,具有很好的鲁棒性。     

图像空间中的鉴别型局部线性嵌入方法

为了更好地利用图像的空间关系和类信息来提高局部线性嵌入的性能,提出一种针对图像识别的鉴别型局部线性嵌入算法,并应用于人脸识别。首先,利用自适应图像欧氏距离构建近邻矩阵,计算得到的权重矩阵,再由权重矩阵重构特征,然后重构出数据内在的低维空间,最后利用线性判别分析引入类信息解决局部线性嵌入算法对测试样本无法重构以及分类的缺陷。实验基于FRAV2D和ORL人脸数据库,分析了图像欧氏距离和自适应图像欧氏距离算法提取图像空间信息的能力,并将本文提出的算法与目前已经广泛使用的人脸识别算法进行比较,其结果表明了鉴别型局部线性嵌入算法能更好地保留图像流形结构和类信息,显著提高人脸识别准确率。     

基于改进的等距离映射算法的人脸识别

针对等距离映射(Isomap)算法在处理扰动图像时拓扑结构不稳定的缺点,提出了一种改进算法。改进算法将图像欧氏距离(IMED)嵌入到等距离映射算法之中。首先引入坐标度量系数计算图像的坐标度量矩阵,通过线性变换将原始图像从欧氏距离(ED)空间转换到图像欧氏距离空间;然后计算变换空间中样本的欧氏距离矩阵,并在此基础上构建样本邻域图,得到近似测地距离矩阵;最后采用多维标度(MDS)分析算法构造样本的低维表示。对ORL和Yale人脸数据库降维并结合最近邻分类器进行实验,基于改进算法的识别率平均分别提高了5.57%和3.95%,表明与原算法相比,改进算法在人脸识别中对图像扰动具有较好的鲁棒性。     

基于局部小波变换与DCT的人脸识别算法

提出了一种基于局部小波变换和离散余弦变换(DiscreteCosineTransform,DCT)相结合的人脸识别方法,该算法首先利用小波变换对人脸图像做适当层次的小波分解,然后通过离散余弦变换对低频分量作进一步的特征提取和压缩,得到人脸识别特征,最后利用欧氏距离和最近邻分类器进行识别。基于ORL人脸数据库的实验结果表明了该算法的有效性。     

图像欧氏距离在人脸识别中的应用研究

图像欧氏距离可以嵌入到许多传统的图像分类识别算法中,该嵌入是通过对原始图像的线性变换来实现的,给出了一种基于数据场的图像线性变换方法,将其应用到图像欧氏距离中.实验结果表明,基于数据场的线性变换方法是一种可行的图像线性变换方法,该方法可以完成大尺度图像的线性变换,方便地将图像欧氏距离嵌入到传统人脸识别算法中.     

基于局部邻域多流形度量的人脸识别

针对人脸识别中特征的提取,提出了一种基于局部邻域多流形度量的人脸识别方法。针对人脸识别的小样本问题,用特征脸对人脸图像预处理。对预处理后的人脸数据集中每个流形内的数据点采用欧氏距离来选择各数据点的近邻点,由此得到局部权重矩阵,并计算重构数据点与原始数据点之间的误差距离;同时,采用图像集建模流形,用affine hull表示流形对应的数据集信息,计算多流形间的距离度量矩阵。通过最大化流形间距离以及最小化数据点与重构数据点误差距离来寻找投影降维矩阵。在人脸数据集上的大量比较实验,验证了该方法的准确性和有效性。     

提取多尺度光照不变量的人脸识别

光照变化条件下的人脸图像识别一直以来都是图像处理中的热点和难点问题,为了提高人脸图像的识别率,提出了一种用于非均匀光照条件下人脸识别的算法.利用对数及二维小波变换的多尺度特性提取出人脸的光照不变量,然后运用PCA+LDA方法进行人脸特征提取,并采用基于欧氏距离的最近邻分类器进行识别.通过Matlab编程实验,在Yale B人脸库中达到了较高的识别率.     

基于测地距离的KPCA人脸识别

针对人脸检测数据集中的信息均为高维特征向量且人脸识别易受表情变化影响等问题,本文提出一种基于测地距离的KPCA人脸识别方法,该方法利用非线性方法提取主成分。先采用KPCA方法把人脸数据映射到高维空间,进而在高维空间中提取人脸的主成分,其中核函数为多项式核函数;然后引入测地距离替换原来的欧氏距离进行相似度量,其能更准确地测量出两像素点间的实际距离,使得人脸识别率受表情变化影响小。该方法不但可以实现降维,而且还能达到有效提取特征的目的。在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法的识别率明显优于PCA、KPCA等方法的识别率。     

基于KL距离的KPCA人脸识别算法

针对核主成分分析（KPCA）人脸识别算法中对全局特征变化敏感和忽略局部特征的问题,研究了一种基于KL距离的KPCA人脸识别算法。利用KL距离定义了类间距离和类内差异,设定了一个非线性优化函数来最大化类间距离,同时最小化类内差异,使提取的特征更为紧凑可分,并将其应用于KPCA算法中,利用ORL人脸图像库对算法的性能进行了测试。实验结果表明,该算法相对于传统KPCA算法具有更好的识别效果和稳定性。     

基于DCT和MMC的人脸识别方法

提出了一种基于离散余弦变换(DCT)和最大间距准则(MMC)鉴别分析的人脸识别方法.先对人脸图像进行离散余弦变换,选取变换矩阵左上角的一部分变换系数构成特征向量,然后对所有训练样本按照最大间距准则鉴别分析算法计算投影矩阵,把人脸图像矩阵在投影矩阵上投影得到特征矩阵.融合决策阶段,在以上两类特征集中,基于欧氏距离测度分别计算待识别样本到所有训练样本的距离并对得到的两类结果采用加权方法进行融合,得到最终的分类结果.基于ORL人脸数据库的实验结果表明了该算法的有效性.     

马氏距离多核支持向量机学习模型

支持向量机是统计机器学习中的一种重要方法,被广泛地应用于模式识别、回归分析等问题。但一般支持向量机未考虑样本的总体分布,降低了支持向量机的泛化能力。针对该问题,提出一种马氏距离支持向量机学习模型,考虑总体样本的分布,并将该模型扩展到多核学习模型。通过数学方法将欧式距离核矩阵转化为马氏距离核矩阵,降低模型的实现难度。实验结果证明,该模型不仅保持了欧式距离多核学习模型的原有性质,且具有更好的分类精确度。     

基于欧氏距离图的图像边缘检测

图像边缘检测技术直接影响以目标识别为目的的后续图像处理操作,有效地提取出图像中所携带的目标信息是图像边缘检测的主要目的.为了实现目标轮廓的有效提取,提出一种基于欧氏距离图的图像边缘检测算法.该方法计算图像内像素点之间的欧氏距离,得到图像的距离图,距离图很好地描述了图中景物的外部轮廓;对距离图进行改进的Canny算子边缘检测,可以有效地得到图中物体的轮廓.与一般的边缘检测算法相比,本文算法能够抑制过于细小和琐碎的细节,并能够准确地提取目标的整体轮廓信息,为后续目标识别奠定了良好基础.     

一种图像距离定义及其在置乱效果评价中的应用

针对传统欧氏距离不能真实刻画图像间差异程度的不足,考虑到图像中任意位置灰度信息与其周围邻域灰度存在紧密关系,提出一种考虑邻域灰度信息的图像距离新定义,并用其构造一种描述图像置乱效果好坏的评价函数。实验结果表明,该评价方法能够较好地刻画图像的置乱程度,反映了加密次数与置乱程度之间的关系,与人的视觉基本相符。而且对于不同的图像,该评价方法能在一定程度上反映所用的置乱变换在各置乱阶段的效果。     

纹理特征和两级分类器相结合的人脸识别

为了提高人脸识别率和识别效率,提出一种纹理特征和两级分类器相结合的人脸识别方法。采用灰度共生矩阵表示人脸图像的纹理特征,计算待识别人脸图像与模板间欧式距离,采用拒识阈值进行评判,如果人脸图像归属类别清楚,则采用欧式距离分类器进行识别,否则将待识人脸图像送入SVM分类器进行识别,采用ORL人脸数据库和Yale人脸数据库进行仿真实验。仿真结果表明,相对于单一人脸识别器,两级分类器不仅提高了人脸识别效率,而且提高了人脸识别率,具有更好的人脸识别性能。     

有监督的无参数核局部保持投影及人脸识别

针对发掘人脸图像中的高维非线性结构,将加核及构造无参数近邻图两种思想同时引入到局部保持投影算法中,在有监督的模式下,提出了一种新的有监督的无参数核局部保持投影(Parameter-less Supervised Kernel Locality Preserving Projection,PSKLPP)算法并给出了其推导过程。该算法通过将欧氏距离改为对离群数据更为鲁棒的余弦距离,构造无参数近邻图,利用核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,运用局部保持投影算法得到一线性映射,有效避免了在计算相似矩阵过程中面临的复杂参数选择问题。在ORL和Yale人脸库上的仿真实验验证了所提算法的有效性。     

基于广义调和均值距离的图像分割新算法

提出了基于广义调和均值距离的最小偏差图像阈值化分割新算法。Otsu阈值法是图像分割中最典型阈值法之一,因其计算简单、速度快和性能稳定等优点而在图像分割中得到广泛应用;但是,传统Otsu阈值法是基于欧式距离的最小偏差阈值法,由于欧式距离没有可调节参数而导致Otsu阈值法分割图像缺乏鲁棒性。首先将Otsu图像分割法中的欧式距离用广义调和均值距离代替并得到一种具有鲁棒性的图像分割新算法,其次给出该算法中参数选取办法。大量实验结果表明,新的图像分割算法相比Otsu法更有效。     

基于图像距离测度的置乱效果评价法

提出了一种修改的图像距离进行图像置乱效果评价的方法.针对传统欧氏距离不能真实刻画置乱图像间差异程度的不足,考虑到图像中任意位置灰度信息与其周围邻域灰度存在紧密相关,将一种具有黎曼度量特性的图像距离进行修改并用来构造一种描述图像置乱效果好坏的评价函数.通过大量的实验得出,该评价方法是能够保持主客观评价的一致性.     

基于特征距离的阈值法及其在眼科图象分割中的应用

医学图象的识别与分析能够为临床提供定量比的诊断依据,而图象分割是其中最关键的一步。为提高医学图象侵分割效果,提出了一种基于特征距离的阈值分割算法,并将其与颜色特征分类相结合,来对眼科裂隙灯生物显微镜图象上的角膜充血区进行分割,分割结果可用于角膜充血区的定量体分析,另外,该算法中的样本典型值是通过一种三维直方图分块算法来确定的,实验结果表明,该算法可以有效地分割出角膜充血,其分割效果优于欧氏距离阈值法,且分析数据的精度能够达到临床诊断的要求。