结合独立成分分析和核向量机进行人脸识别

在人脸识别过程中,首先利用独立成分分析得到独立的人脸基影像,所提取的特征就是人脸图像在基影像上的投影系数,通过选择合适的特征个数可以达到较高的识别准确率。然后采用支持向量机和核向量机分别对待识别图像在基影像上的投影系数进行分类判决,结果显示二者都能达到较高的识别准确率,但随着特征个数的增加,核向量机的准确率更高,训练时间更短,支持向量更少。实验表明方法可行有效的。     

基于独立成分分析和核向量机的虹膜识别方法

针对虹膜识别过程中的特征提取及识别问题,提出了用独立成分分析提取虹膜特征,用核向量机进行识别的方法.从采集到的人眼图像中定位虹膜,并对其进行归一化处理和图像增强处理.用独立成分分析提取统计独立的特征,通过选择合适的特征个数可以达到较高的识别准确率.在得到虹膜特征编码后,用核向量机进行分类判决,核向量机是一种适合大规模数据集的快速支持向量机训练算法,并将结果与支持向量机的分类结果进行了对比.实验结果表明了该方法的可行性和有效性.     

一种基于模糊支持向量机的人脸识别新算法

提出了基于独立分量分析进行特征提取和采用模糊支持向量机实现分类的人脸识别新方法。首先利用独立分量分析方法构造人脸的特征脸空间,在特征脸空间上运用模糊支持向量机进行分类识别。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高的识别率。     

基于统计学习理论的人脸识别方法研究

人脸识别过程中,待识别人脸图像的预处理、特征选择与提取以及分类器的选择是非常重要的。利用核主成分分析方法提取的人脸图像特征信息能较好地反映人脸特征的非线性结构信息,然后将此特征数据作为支持向量机的输入数据、结合二叉树判别策略,能够实现对多类人脸图像的分类识别。实验结果表明该方法能够取得较好的识别效果。     

基于核主元分析和支持向量机的人脸识别

核主元分析(KPCA，Kernel Principal Components Analysis)具有能较好地提取非线性特征的优势；支持向量机(SVM，Support Vector Machine)具有较好的非线性映射能力，且泛化能力强。结合核主元分析与支持向量机的特点，提出了一种基于核主元分析与支持向量机的人脸识别方法。该方法首先利用核主元分析对人脸图像进行特征提取，然后依据支持向量机与最近邻准则对所提取的核主元特征进行分类识别。基于ORL(Olivetti Research Laboratory)人脸数据库的实验结果表明了该方法的有效性。     

基于统计学习理论的人脸识别方法研究

人脸识别过程中，待识别人脸图像的预处理、特征选择与提取以及分类器的选择是非常重要的。利用核主成分分析方法提取的人脸图像特征信息能较好地反映人脸特征的非线性结构信息，然后将此特征数据作为支持向量机的输入数据、结合二叉树判别策略，能够实现对多类人脸图像的分类识别。实验结果表明该方法能够取得较好的识别效果。     

基于ICA和GSPSO-SVM的人脸识别方法

针对人脸识别中,利用粒子群算法训练支持向量机进行分类识别时存在易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出一种基于雁群优化算法的人脸识别方法。将主成分分析与独立成分分析相结合提取人脸特征,利用支持向量机进行分类,在分类识别的过程中,引入雁群优化算法以提高速度和效率。实验结果表明,与标准粒子群算法相比,改进的粒子群算法提高了人脸识别率,具有较快的识别速度。     

小波变换和特征加权融合的人脸识别

在人脸识别领域,提取人脸特征和降低维数是人脸识别的关键。传统的基于小波变换的人脸识别算法仅在小波分解的低频分量上提取用于分类的图像特征,造成了高频分量中部分对识别有利信息的丢失。为了更有效地提取人脸图像特征,提出一种基于小波变换和特征加权融合的人脸识别算法。首先通过小波变换对人脸图像进行降维处理,然后对4个小波子图分别运用主成分分析法(PCA)提取特征,并把这4部分特征加权融合,最后利用支持向量机(SVM)进行分类识别。在ORL人脸库上进行实验验证,识别准确率可达到97.5%,实验结果表明该算法能够有效提高人脸识别能力,与传统识别算法相比具有较高的识别准确率和识别速度。     

多种代数特征抽取方法下的人脸图像SVM算法研究

本文分别用主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)以及线性鉴别分析(LDA)方法对图像进行特征抽取,采用支持向量机(SVM)算法进行人脸图像分类。通过在YALE人脸图像库上的实验结果验证表明,在多种特征抽取方法下的图像分类算法是有效的。     

采用PCA/ICA特征和SVM分类的人脸识别

人脸识别过程中，首先在主成分分析基础上进一步做独立成分分析，来提取更加有利于分类的面部特征的主要独立成分；然后采用一种分阶段淘汰的支持向量机分类机制进行识别．该方法扩展了支持向量机处理多类问题的能力，它基于1-1差别策略，根据各判别函数VC置信范围的差异进行排序，同时利用判别函数间的冗余来降低识别误差．对两组人脸图像库的测试结果表明，文中方法在识别率和识别时间等方面都取得了较好的效果。     

基于ICA和SVM的局部人脸识别方法

ICA(Independent Component Analysis)方法使用数据的高阶统计信息抽取数据的独立分量特征.但由于人脸面部表情各异,使得这种方法并不稳定.因此提出一种基于局部人脸的ICA方法.首先对人脸进行局部分块,然后对各块进行ICA特征提出并各块合理权重,最后使用SVM(Support Vector Machine)方法对其进行分类.     

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.     

基于改进的独立分量分析的人脸识别方法

将独立分量分析（Independent Component Analysis，ICA）作为人脸特征提取方法。ICA所提取的特征分类能力强、相互独立，对像素间高阶统计特性敏感，并且不易受光照变化的影响。实验结果表明，基于IcA的人脸特征提取方法的识别性能优于特征脸法。针对传统的ICA算法（Informax算法）存在迭代次数多，难收敛，并且需要人工设定步长来调整学习速度的不足，本文采用FastICA作为ICA的快速算法，并将其关键迭代步骤加以改进，减少了耗时的雅可比矩阵求逆的运算次数。所提出的改进的FastICA具有无需人工参与，收敛速度快，迭代次数少的优点。在特征选择方面，本文将遗传算法（Genetie Algorithm，GA）应用到独立分量的选择与优化中，从而在保证较高识别性能的前提下，获得最优的人脸特征子集。     

混合PLS特征提取和CVM的异常入侵检测研究

为提高异常入侵检测的效率,提出一种混合偏最小二乘特征提取和核心向量机算法的入侵检测模型。模型使用偏最小二乘算法在入侵数据集上进行主成分提取,在此基础上构建特征集,引入适用于解决大规模样本训练问题的核心向量机算法,在特征集上建立入侵检测模型,使用该模型对异常入侵行为进行检测和判断。通过基于KDD99数据集上的入侵检测实验,验证了混合模型的可行性和有效性。     

核向量机与支持向量机相结合的二阶段快速学习方法

支持向量机(SVM)作为一种有效的模式分类方法,当数据集规模较大时,学习时间长、泛化能力下降;而核向量机(CVM)分类算法的时间复杂度与样本规模无关,但随着支持向量的增加,CVM的学习时间会快速增长。针对以上问题,提出一种CVM与SVM相结合的二阶段快速学习算法(CCS),首先使用CVM初步训练样本,基于最小包围球(MEB)筛选出潜在核向量,构建新的最有可能影响问题解的训练样本,以此降低样本规模,并使用标记方法快速提取新样本;然后对得到的新训练样本使用SVM进行训练。通过在6个数据集上与SVM和CVM进行比较,实验结果表明,CCS在保持分类精度的同时训练时间平均减少了30%以上,是一种有效的大规模分类学习算法。     

基于ICA/SVM的混合学习方法及在人脸检测中的应用

从基于样本学习的方法框架出发,该文提出了一种基于独立元分析和支持向量机的混合的学习方案,并用于人脸检测中。该方法通过独立元分析方法进行特征提取,然后采用SVM进行分类。该文做了大量的实验,以确定如独立元个数等参数问题对该分类器的影响,并与单独的支持矢量机方法、其它的人脸检测方法进行了比较分析。实验结果表明,该文的方法具有较好的检测效果,是一种很有效的方法。     

有限制的MFA-ICA的算法及其在图像特征提取中的应用

统的独立成分分析(IndependentComponentAnalysis,ICA)是一种无噪声模型,而实际应用中噪声是存在的。根据多元统计中的因子分析模型,改变其假设条件,从而得到一种有噪声ICA模型,对于模型参数,引入平均场近似(MeanFieldApproximation,MFA)原理来求解。针对图像特征提取,通过增加对模型参数的一些限制,使其能得到更为独立的图像特征,为图像识别提供更可靠的特征信息,从而大大提高识别率。通过仿真模拟图形以及ORL人脸数据进行实验,将传统的独立成分分析算法、无限制的MFA ICA算法以及增加限制条件的MFA ICA算法进行比较,从仿真模拟图形实验结果看,限制的MFA ICA算法能分离出更独立的特征,同时利用限制的MFA ICA算法识别效果明显优于传统ICA算法和无限制MFA ICA算法。     

ICA结合纹理特征的SVM盐渍化信息提取研究

以渭干河-库车河三角洲绿洲为例,利用ETM+数据,探讨了该绿洲盐渍化土地覆盖信息的提取方法。提出了基于ICA与纹理特征的SVM复合的分类方法（简称ICA-T-SVM法）,通过此方法对该绿洲进行分类研究,并将分类结果与基于ICA的SVM法（简称ICA-SVM）、单源数据（光谱）SVM法、最大似然法（MLC）、神经网络法（Neural Network）分类结果进行定性和定量比较分析。研究结果表明：该方法能够有效地解决单数据源分类效果破碎、分类精度不高等问题,并对高纬输入向量具有较高的推广能力。总精度达到93.418 3%,比基于ICA的SVM法提高了3.412 3%,比单源信息的SVM分类法提高了3.423 7%,比最大似然法提高了4.979 6%,比神经网络法提高了7.714 4%,取得了良好的效果。与传统的分类方法的比较表明,文中所提出的分类方法具有明显的优越性和良好的前景,因此该方法更适合于遥感图像分类和盐渍化信息提取,是地物遥感信息提取的有效途径。     

基于独立分量分析和矢量量化的说话人识别

使用独立分量分析（ICA）来提取说话人特征并与矢量量化（VQ）判决方法相结合，实现了一个高性能的基于ICA特征的VQ （ICA VQ）说话人识别系统。通过ICA变换得到说话人语音特征基函数系数用于生成VQ码书，并导出包含能量失真的ICA VQ码书失真测度和质心确定条件，生成最终的判决。仿真实验中ICA提取的特征分别用于不同系统实现说话人确认任务，各系统的DET曲线对比验证了VQ方法用于ICA特征分类判决的优势，同时不同码书尺寸下的等差率（EER）对比证明了VQ码书设计的有效性。