归一双向加权(2D)2PCA的手指静脉识别方法

为快速有效地进行手指静脉识别,针对双向二维主成分分析算法降维的特点,并对该算法进行改进,提出在经过图像预处理的手指静脉图像基础上,特征值归一化并双向加权(2D)2PCA的手指静脉识别方法((OW2D)2PCA)．分析了累积特征率对(2D)2PCA的影响,以及加权值、特征值归一加权值和累积特征率对W(2D)2PCA、OW(2D)2PCA、(W2D)2PCA、(OW2D)2PCA的影响．通过建立手指静脉图像库的实验结果表明,文中提出方法能够取得较好的识别效果;对(2D)2PCA提取特征向量中的冗余信息有很强的抑制作用,双向加权比单向加权效果更好;而且(OW2D)2PCA的平均识别率高于2DPCA、(2D)2PCA、W(2D)2PCA、(W2D)2PCA和OW(2D)2PCA．     

改进的模块PCA人脸识别新算法

由于传统的PCA要求训练样本符合高斯分布,而现实中得到的图片往往由于光照、表情、姿态的不同,不符合高斯分布。为了使PCA不再局限于高斯分布,并且不影响其识别率,提出一种改进的模块PCA人脸识别新算法。一方面,新算法采取了分块方式,将具有同一姿态的图片划分进同一矩阵,以使训练样本更接近于高斯分布。另一方面,新算法对传统PCA算法中前三个主分量加小于1的权重系数,可以减少光照变化对识别率的影响。利用分块和权重系数的共同作用使得PCA不再局限于高斯分布,同时提高识别率。最后在ORL人脸库上进行实验,结果表明新算法优于传统的PCA算法。     

基于环形对称Gabor变换和PCA加权的人脸识别算法

环形对称Gabor变换不但具有Gabor小波的一般特性,而且具有信息冗余度小、严格的旋转不变性等优点.文中提出一种基于环形对称Gabor变换和PCA加权特征的人脸识别算法.首先将人脸图像变换到环形对称Gabor变换域,然后在变换域采用PCA加权方法提取分类特征.在3个人脸库上进行实验,与传统人脸识别算法的对比实验说明该算法的可行性和对光照、姿态变化具有更好的鲁棒性.     

基于分块2DPCA的人脸识别方法

为进一步提高分块二维主成分分析(2DPCA)算法在人脸识别的识别率,提出一种人脸识别算法.将训练样本人脸矩阵按光照等相似条件进行分块并进行类内平均归一化;采用2DPCA算法构造特征空间,将分块矩阵在特征空间中进行投影得到训练样本识别特征,利用支持向量机(SVM)在分类上的优势,对训练样本识别特征和经过归一化分块2DPCA的测试样本识别特征进行分类,对人脸图像进行识别.选取ORL人脸数据库的图片进行实验,将该算法与传统2DPCA、2DPCA+SVM等算法进行比较,验证了该算法的性能优于其它算法.     

基于二维图像矩阵的ICA人脸识别

为了解决传统独立分量分析(ICA)在人脸识别过程中存在的高维小样本问题,同时为了提高识别效率,提出了一种基于二维图像矩阵的独立分量分析(ICA)特征提取方法.该方法将人脸图像矩阵作为训练样本,首先利用主分量分析(PCA)对训练样本进行去二阶相关和降维处理,然后对处理后的样本进行ICA特征提取,由于训练样本维数很小,因此它降低了传统ICA方法中高维小样本问题产生的识别错误率,同时减少了识别时间.在Yale人脸库和ORL人脸库上验证了该算法的有效性.     

基于样本扩充和改进2DPCA的单样本人脸识别

针对大多数人脸识别方法在单个训练样本条件下识别性能下降的问题,提出了结合多种样本扩充方法和改进二维主成分分析(2DPCA)的人脸识别算法。通过分析各种样本扩充方法的优缺点,用多种样本扩充方法来生成虚拟样本,以充分利用单一样本所提供的信息。采用改进的2DPCA方法对生成的虚拟样本进行特征提取,对训练样本进行分块,并用类内平均值规范后的分块来构造总体散布矩阵。在ORL和Yale人脸库上的实验表明,所提出的方法在识别性能方面优于普通的2DPCA方法,优于单一的样本扩充方法。     

基于二阶双向二维主成分分析的人脸识别方法

为了克服光照变化较大的情况对识别率的影响,提出基于二阶双向二维主成分分析(Sec-(2D)2PCA)的人脸识别方法。丢弃提取人脸图像的(2D)2PCA的前几个反映光照信息的主成分。在剩余图像中再次使用(2D)2PCA方法。Yale人脸库B和Yale人脸库上的试验结果表明,该方法在识别性能上优于2DPCA、(2D)2PCA、Sec-2DPCA方法。     

一种自适应加权HOG特征的人脸识别算法

为了提高人脸识别在复杂条件下的识别率,提出一种基于自适应加权梯度方向直方图特征（AW-HOG）的人脸识别方法。该方法首先将人脸图像分成均匀子块,并利用HOG描述算子提取分块人脸特征,根据各分块对识别的贡献率自适应地计算各分块的权重,然后融合权重系数以及各分块的HOG特征,形成AW-HOG特征并采用主成分分析（PCA）算法进行降维,最后利用支持向量机（SVM）进行分类识别。在Yale B 以及AR标准人脸库上的实验结果表明,提出的人脸识别方法在识别率上优于传统算法且对光照具有较强的鲁棒性。     

一种改进的模块PCA人脸识别新方法

提出了一种改进的模块PCA方法,即基于独立特征抽取的模块PCA方法。算法先对图像进行分块,然后对每一子块独立地进行PCA处理,求出测试样本子块与训练样本对应子块间的距离;最后将这些距离相加得到测试样本与训练样本的距离,用最近距离分类器分类。在ORL人脸库和Yale人脸库上的实验结果表明,提出的方法在识别性能上明显优于普通模块PCA方法。     

人脸识别中PCA方法的推广

主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是公认的特征抽取的最为重要的工具之一,目前仍然被广泛地应用在人脸等图像识别领域。基于PCA,该文提出了分块PCA的人脸识别方法。分块PCA方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵利用PCA进行鉴别分析。其特点是能有效地抽取图像的局部特征,对人脸表情和光照条件变化较大的图像表现尤为突出。与PCA方法相比,由于使用子图像矩阵,分块PCA可以避免使用奇异值分解理论,过程简便。此外,PCA是分块PCA的特殊情况。在Yale和NUST603人脸库上的试验结果表明,所提出的方法在识别性能上明显优于经典的PCA方法,识别率可以分别提高6.7和4个百分点。     

利用图像处理技术解决人脸识别中小样本问题

通过应用PCA及2DPCA算法进行人脸识别,得到了在取不同特征值门限情况下的特征提取维数和识别率,给出了以上两种算法最优特征提取向量的维数和最大特征值门限,并在此基础上应用双线性差值图像旋转处理技术,增加了同一个人较少训练样本情况下的训练样本数量,提高了识别率,从一定程度上解决了小样本问题。如果能从小样本图像中生成出一些新的预测信息,例如,增加同一个训练样本的不同的表情,或改变样本表情的深度,实验的效果可能更加明显。     

基于类内加权平均值的模块PCA算法

针对主成分分析（PCA）算法在人脸识别中识别率低的问题,提出一种基于类内加权平均值的模块PCA算法。该算法对每一类训练样本中每个训练样本的每个子块求类内加权平均值,用类内加权平均值对训练样本类内的相应子块进行规范化处理。由所有规范化后的子块构成总体散布矩阵,得到最优投影矩阵,由训练集全体子块的中间值对训练样本子块和测试样本子块进行规范化后投影到最优投影矩阵,得到识别特征,并用最近距离分类器分类。ORL人脸库上的实验结果表明,该算法的识别性能优于普通模块PCA算法。     

基于多级纹理频谱特征与PCA的人脸识别算法

针对主成分分析(PCA)算法在人脸识别中识别率低的问题,提出一种图像纹理频谱特征与PCA相结合的人脸识别算法。该算法利用纹理单元算子提取人脸图像纹理频谱特征,然后用PCA对所提取的特征降维,最后利用最近邻(KNN)分类器进行人脸识别。在ORL人脸库和Yale人脸库上对所提出的算法进行了测试,识别率均高于PCA、模块化二维PCA(M2DPCA)等方法,分别为96.5%和95%。实验结果表明了该算法的有效性和准确性。     

基于有监督直接局部保持投影的人脸识别

提出一种用于图像识别的有监督直接局部保持投影算法,该算法结合样本类别信息,通过同时对角化的方法求解局部保持投影问题,避免矩阵的奇异性。在ORL人脸库上的测试结果表明,该算法的识别率高于PCA, PCA+LPP等方法。     

重加权稀疏主成分分析算法及其在人脸识别中的应用

针对主成分分析（PCA）算法获取的主成分向量不够稀疏,拥有较多的非零元这一问题,使用重加权方法对PCA算法进行优化,提出了一个新的提取高维数据特征的方法,即重加权稀疏主成分分析（RSPCA）算法。首先,将重加权l₁最优化框架和LASSO回归模型引入到PCA算法数学模型中,建立新的数据降维模型;然后,使用交替最小化算法、奇异值分解算法、最小角回归算法等方式对模型进行求解;最后,使用人脸识别实验对算法效果进行了验证。在实验中使用K折交叉验证的方法针对ORL人脸数据集分别使用PCA算法和RSPCA算法进行识别实验。实验结果表明,RSPCA算法在获取更稀疏解的情况下仍拥有着不弱于PCA算法的表现,平均识别准确率达到95.1%,所提算法与表现最好的sPCA-rSVD算法相比,识别准确率提高了6.2个百分点;针对手写数字识别这一具体现实应用进行求解,获取到平均识别准确率96.4%的良好实验效果。证明了所提方法在人脸识别及书写数字识别方面的优异性。     

基于分块相位一致性的人脸识别算法

针对基于可见光的人脸图像的识别容易受光照和表情变化的影响,人脸的表情变化仅限于局部等问题,以及图像的相位一致性特征不受图像的亮度或对比度影响的特点,提出了一种基于分块相位一致性的人脸识别算法。该算法用log-gabor滤波器对图像进行滤波,利用相位一致性模型提取相位一致性特征图像;对每幅特征图像进行分块主元分析(PCA)处理;融合所有子图像的距离信息,采用最近邻分类器进行分类识别。实验证明该方法具有更好的识别性能。     

分块二维主成分分析鉴别特征抽取能力研究

基于二维主成分分析(2DPCA),文章提出了分块二维主成分分析(M2DPCA)人脸识别方法。M2DPCA从模式的原始数字图像出发,先对图像进行分块,对分块得到的子图像矩阵采用2DPCA方法进行特征抽取,从而实现模式的分类。新方法的特点是能有效地抽取图像的局部特征,正是这些特征使此类模式区别于彼类。在ORL人脸数据库上测试了该方法的鉴别能力。实验的结果表明,M2DPCA在鉴别性能上优于通常的2DPCA和PCA方法,也优于基于Fisher鉴别准则的鉴别分析方法:Fisherfaces方法、F-S方法和J-Y方法。     

基于稀疏表征的单样本人脸识别

提出2种基于稀疏表征SRC的单样本人脸识别方法。通过Shift或PCA重构的方法产生冗余样本,将生成的新样本作为训练样本,运用SRC进行识别分类。在ORL人脸库上的实验证明,在单样本情况下,2种方法分别比原SRC方法提高了5.56%和1.67%。与Shifted images +PCA、Shifted images +LDA、PCA重构人脸图像+LDA、PCA、LDA等方法做比较,实验表明,2个方法均具有良好的识别性能。