基于典型相关分析的组合特征抽取及脸像鉴别

利用典型相关分析的思想,提出了一种基于特征级融合的组合特征抽取新方法．首先,抽取同一模式的两组特征矢量,给出描述两组特征矢量之间相关性的判据准则函数;然后依此准则抽取它们的典型相关特征,构成有效鉴别特征矢量用于识别．该方法巧妙地将两组特征矢量之间的相关性特征作为有效判别信息,既达到了信息融合之目的,又消除了特征之间的信息冗余,为两组特征融合用于分类识别提供了新的思路．此外,从理论上进一步剖析了所提出的方法之所以能有效地用于识别的内在本质．在Yale和ORL标准人脸数据库上的实验结果证实了所提算法的有效性和稳定性,而且识别率大大高于用单一特征进行识别的结果．     

核典型相关分析特征融合方法及应用

构建了一种基于核函数的典型相关分析的特征融合算法。首先,利用核函数将图像矩阵映射到核空间,再抽取同一模式的两组特征向量,在两组特征向量之间建立描述它们的相关性的判据准则函数;然后依此准则函数抽取两组典型投影矢量集;最后通过给定的特征融合策略抽取组合的典型相关特征以用于分类识别。该算法将两组特征向量之间的相关性特征作为有效鉴别信息,既可以很好地融合信息,又可以有效地去除特征之间的信息冗余,并且避免了对映射后的数据矩阵进行分解,从而简化了数据运算。在AR、PIE、ORL、Yale人脸数据库及UCI手写体数字库上的实验结果证明了该方法的有效性和稳定性。     

一种有效的手写体汉字组合特征的抽取与识别算法

基于特征融合的思想,从有利于模式分类的角度,推广了典型相关分析的理论,建立了广义的典型相关分析用于图像识别的理论框架。在该框架下,首先利用广义的典型相关判据准则函数,求取两组特征矢量的广义投影矢量集,构成一对变换矩阵;然后根据所提出的新的特征融合策略,对两种手写体汉字特征进行融合,所抽取的模式的相关特征矩阵,在普通分类器下取得了良好的分类效果,优于已有的特征融合方法及基于单一特征的PCA 方法和FLDA 方法。     

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。     

基于低秩分解的鲁棒典型相关分析

典型相关分析（CCA）是一种经典的多特征提取算法,它能够有效地抽取两组特征之间的相关性,现已被广泛应用于模式识别。在含噪声数据情况下,CCA的特征表示性能受到限制。为了使CCA更好地处理含噪声数据,提出一种基于低秩分解的典型相关分析算法——鲁棒典型相关分析（robust canonical correlation analysis,RbCCA）。RbCCA首先对特征集进行低秩分解,得到低秩分量和噪声分量,以此分别构建对应的协方差矩阵。通过最大化低秩分量的相关性,同时最小化噪声分量的相关性来建立判别准则函数,进而求取鉴别投影矢量。在MFEAT手写体数据库、ORL和Yale人脸数据中的实验结果表明,在包含噪声的情况下,RbCCA的识别效果优于现有的典型相关分析方法。     

子模式典型相关分析及其在人脸识别中的应用

传统的典型相关分析 (CCA) 是有效的特征提取方法之一, 已广泛应用于包括人脸识别在内的模式识别的许多领域. 但在人脸识别为代表的高维小样本问题上该方法存在如下不足: 1) 人脸识别的小样本特性使 CCA 两组特征矢量构成的总体协方差矩阵奇异, 难以直接应用; 2) 作为一种全局线性投影方法, 不足以很好地描述非线性的人脸识别问题; 3) 缺乏对局部变化的识别鲁棒性. 本文受已提出的子模式主分量分析 (SpPCA) 的启发, 提出了子模式典型相关分析 (SpCCA). 该方法将局部与全局特征矢量之间的相关性特征作为有效的判别信息, 既达到了融合局部与全局信息的目的, 又消除了特征之间的信息冗余. 通过子模式的划分, SpCCA 避免了小样本问题, 更好地描述了非线性的人脸识别问题; 并通过投票方式融合结果, 增强了对局部变化的鲁棒性. 在 AR 与 Yale 两个人脸数据集上的实验证实了该方法比对比方法不仅有更优的识别性能, 而且更加稳定和鲁棒.     

一种基于正交投影的特征抽取方法

本文结合Fisher鉴别准则给出了一组正交投影矢量，并引入了一种度量投影矢量相关性的简捷方法，与经典的Foley-Sammon鉴别分别法相比，所提出的正交投影法具有较强的消除样本特征之间相关性的能力和良好的鉴别能力，最后，在CENPARMI手写体阿拉伯数字库的试验结果证实了该特征抽取方法明显优于Foley-Sammon鉴别分析法。     

基于并行特征组合与广义K-L变换的字符识别

针对传统的串行特征融合方法的弱点,提出了一种新的并行特征融合方法.该方法的基本思路是:首先,利用复向量将样本空间上的两组特征集组合起来,构成复特征向量空间;然后,从理论上推广了经典的K-L变换方法与3种基本的K-L展开方法,使其适用于复特征向量空间内的特征抽取.此外,还揭示了并行特征融合的对称性质,并详细讨论了并行特征组合的策略问题.最后,用所提出的方法来解决手写体字符的特征抽取与识别问题.在南京理工大学NUST603HW手写体汉字库以及Concordia大学的CENPARMI手写体阿拉伯数字数据库上的实验结果表明,所提出的特征融合方法不仅较大幅度地提高了识别率,而且识别结果优于传统的串行特征融合方法.     

融合WMD矩阵与2DPCA的人脸特征抽取与识别

提出了一种融合小波矩描述子(WMD)矩阵与二维主成分分析(2DPCA)的人脸特征抽取与识别算法。该方法抽取描述人脸本质特征的WMD矩阵，利用2DPCA对该矩阵进行投影压缩降维，抽取人脸最终鉴别特征，利用最近邻分类器对特征进行分类识别。NUST603人脸库上的实验结果验证了算法的有效性。     

融合全局和局部特征的Fisherfaces方法

提出了一种融合全局和局部特征的Fisherfaces方法。在Fisher线性准则下,抽取出图像全局特征和局部特征的最佳分类特征。计算待识别样本和训练样本集的加权欧氏距离。在最近邻准则下,判别待识别样本的类别,在ORL人脸库上进行的对比实验结果表明该方法的优越性。     

A novel multiset integrated canonical correlation analysis framework and its application in feature fusion

Multiset canonical correlation analysis (MCCA) is difficult to effectively express the integrated correlation among multiple feature vectors in feature fusion. Thus, this paper firstly presents a novel multiset integrated canonical correlation analysis (MICCA) framework. The MICCA establishes a discriminant correlation criterion function of multi-group variables based on generalized correlation coefficient. The criterion function can clearly depict the integrated correlation among multiple feature vectors. Then the paper presents a multiple feature fusion theory and algorithm using the MICCA method. The detailed process of the algorithm is as follows: firstly, extract multiple feature vectors from the same patterns by using different feature extraction methods; then extract multiset integrated canonical correlation features using MICCA; finally form effective discriminant feature vectors through two given feature fusion strategies for pattern classification. The multi-group feature fusion method based on MICCA not only achieves the aim of feature fusion, but also removes the redundancy between features. The experiment results on CENPARMI handwritten Arabic numerals and UCI multiple features database show that the MICCA method has better recognition rates and robustness than the fusion methods based on canonical correlation analysis (CCA) and MCCA.     

增强的典型相关分析及其在人脸识别特征融合中的应用

在传统的典型相关分析(CCA)基础上,定义了类别相关性,提出了增强典型相关分析(ECCA)方法.对于一个模式空间的2个观测空间(对任意模式都有2种观测向量),ECCA能够找到这2个观测空间对类别而言更有意义的相关子空间,且同时保持了投影分量的无关性.实验结果表明,ECCA优于CCA,GCCA融合方法.     

基于CCA的人耳和侧面人脸特征融合的身份识别*

鉴于人耳和人脸特殊的生理位置关系,从非打扰识别的角度出发,提出仅采集侧面人脸图像,利用典型相关分析的思想提取人耳和侧面人脸的关联特征,进行人耳和侧面人脸在特征层的融合.实验结果表明,此方法与单一的人耳或侧面人脸特征识别比较,识别率得到提高.     

一种组合特征抽取的新方法

该文提出了一种基于特征级融合的特征抽取新方法，首先，给出了一种合理的特征融合策略，即利用复向量给出组合特征的表示，将特征空间从实向量空间拓广到复向量空间，然后，发展了具有统计不相关性的鉴别分析的理论，并将其用于复向量空间内最优鉴别特征的抽取，最后，在Concordia大学的CENPARMI手写体阿拉伯数字数据库以及南京理工大学NUST603HW手写汉字库上的试验结果表明，所提出的组合特征抽取方法不仅具有很强的维数压缩能力，而且较大幅度地提高了识别率。     

A theorem on the generalized canonical projective vectors

This paper proposes a kind of generalized canonical projective vectors (GCPV), based on the framework of canonical correlation analysis (CCA) applying image recognition. Apart from canonical projective vectors (CPV), the process of obtaining GCPV contains the class information of samples, such that the combined features extracted according to the basis of GCPV can give a better classification performance. The experimental result based on the Concordia University CENPARMI handwritten Arabian numeral database has proved that our method is superior to the method based on CPV.