融合独立分量分析与支持向量聚类的人脸表情识别方法

针对人脸表情特征提取及自动聚类问题,提出了融合独立分量分析（ICA）与支持向量聚类（SVC）的人脸表情识别方法。采用ICA方法进行人脸表情的特征提取,然后采用混合因子分析（MFA）的交互参数调整方法得到局部约束支持向量聚类（LCSVC）的半径,有效降低了表情类别聚类边缘的部分干扰,这比单独采用支持向量聚类（SVC）方法效果要好。测试样本时通过比较新旧半径的值进行判决,实验结果表明该方法是有效的。     

基于小波变换和独立分量分析的面部表情识别

提出了一种联合二维离散小波变换（2D-DWT）和独立分量分析（ICA）相结合的表情特征提取法。首先通过2D-DWT将当前图像分解成4个子图像,其中一子图像对应原图像的主体部分（低通部分）,其余三个子图像对应图像的细节部分（高通部分）。采用ICA分别对每一子图像进行特征提取,得到的表情矢量与中性矢量的差值矢量作为特征矢量,在此基础上使用性能比较稳定的支持向量机来分析各个子带图像的识别情况。此外,还提出了一种简单有效的方法对各个子图像所提取的特征进行融合,将融合的结果作为特征矢量来识别。同其它基于静态图像识别的方法相比,所提的方法识别效果好,且具有一定泛化性和鲁棒性。     

高光谱数据分类新方法研究

传统的独立分量分析（ICA）算法无法确定高光谱数据中独立分量的个数,利用概率神经网络（PNN）训练时间短的优点,根据分类精度可以较快地确定出独立分量的个数。提出了一种在确定高光谱数据的维数之后利用支持向量机（SVM）分类的新算法思想,首先利用ICA对高光谱数据降维,并利用PNN确定出独立分量的个数,而后对降维后的数据利用SVM作交叉验证,并采用混合核函数进行分类的算法思想。通过仿真实验表明,该算法可以在保证分类精度的同时大大减少分类的时间。     

独立成分分析在表情识别中的应用

独立成分分析(ICA)是一种基于信号高阶统计特性的分析方法,本文尝试将这种方法应用于人脸表情的特征提取。首先对预处理后的图像用FastICA算法计算得到解混矩阵以及此训练样本集的影像独立基成分,然后利用影像独立基来构造一个投影空间,最后利用待识别的表情图像在这个空间上作空间影射,所得到得投影系数用以实现分类。为了减少运算量,本文研究了降维的训练样本集的独立成分分析。     

非线性特征提取和LSSVM在化工过程故障诊断中应用

提出利用非线性特征提取（核主成分分析（KPCA）和核独立成分分析）消除数据的不相关性,降低维数。核主成分分析利用核函数把输入数据映射到特征空间,进行线性主成分分析计算提取特征;核独立成分分析在KPCA白化空间进行线性独立成分分析（ICA）变换提取独立成分。提取的特征作为最小二乘支持向量机分类器的输入,构建融合非线性特征提取和最小二乘支持向量机的智能故障分类方法。研究了该方法应用到某石化企业润滑油生产过程的故障诊断中的有效性和可行性。     

基于多小波子带加权判别熵的SAR目标ICA特征提取及识别

传统小波独立分量分析(ICA)提取合成孔径雷达(SAR)目标特征时大都采用单一的小波基函数,并且仅利用小波分解低频子带数据进行ICA处理,而忽略了高频子带信息。针对这一问题,采用多类小波基函数对SAR目标图像进行分解;针对得到的所有低频和高频子带数据,引入子带加权的判别熵准则,结合现有的小波ICA算法,提出多小波子带加权判别熵的SAR目标图像ICA特征提取算法。采用MSTAR实测SAR目标图像数据,根据提出算法进行特征抽取,利用最近邻准则进行SAR目标识别。识别结果表明提出算法优于仅利用小波分解低频子带ICA算法。     

基于ICA与HMM的表情识别

独立分量分析(independent component analysis,ICA)是一种盲源分离的有效方法,为了进一步有效提取表情图像中隐藏的信息和提高表情识别率,可将它应用于人脸表情识别。由于脸部表情为人类情感、认知过程的研究提供了极为重要的测量依据,因此表情特征的提取和特征序列所代表的表情状态是表情识别过程中的重要步骤。为了更好地进行表情和情感的分类,提出了一种ICA结合隐马尔可夫模型(HMM)识别表情的情感分类系统,该系统首先利用ICA算法进行表情特征提取,为了加快特征提取的速度,这里采用了FastICA算法;然后通过7个训练好的HMM进行表情识别。实验结果显示,该系统使人脸表情识别的整体效果有了提高,取得了令人满意的效果,可以用来识别人脸表情。     

应用二维EMD和独立成分分析的掌纹识别

提出一种基于二维经验模式分解（Two-dimensional Empirical Mode Decomposition,2-D EMD）和独立成分分析（Independent Comment Analysis,ICA）相结合的掌纹识别新方法。利用2-D EMD自适应的时频局域化多尺度和ICA II表征数据的高阶统计特性来提取掌纹特征。首先,对预处理过的掌纹图像进行2-D EMD分解得到多层本征模函数（Intrinsic Mode Function,IMF）;其次,利用基于PCA（Principal Component Analysis）降维处理的FastICA II算法提取IMF子图像集的掌纹特征基向量;最后,设计实验测试（2-D EMD+ICA II）的识别性能。实验结果表明,该方法能更有效地提取掌纹特征,与传统的ICA II相比,具有重构图像信噪比好、识别率高等优点。     

基于独立分量分析的人脸超分辨率重建

提出一种基于独立分量分析(ICA)的人脸超分辨率重建算法。该算法利用ICA从高分辨率训练图像中提取出独立分量,并对ICA系数进行先验估计。对于给定的低分辨率图像,结合最大后验概率估计求出ICA系数,进行ICA反变换得到高分辨率图像的近似估计,并利用局部结构张量对图像进行精化处理得到重建图像。仿真结果表明,该算法在实现人脸超分辨率重建的同时保持了人脸整体结构特征,且对光照、表情、姿态等具有一定的鲁棒性,将重建结果用于人脸辨识,有效提高了辨识效率。     

块独立成分分析的人脸识别

针对利用ICA提取人脸特征时需要将人脸图像转换成向量，导致空间维数很高以及不能准确地估计特征等问题，提出了一种新的独立子空间人脸识别算法——块独立成分分析（B-ICA）。和经典的ICA相比，B-ICA算法把人脸图像划分成一些互不重叠的子块，然后把每个子块转换成向量，看成是低维空间中的训练点（训练向量）。因此在B-ICA算法中，样本的维数比ICA算法中样本的维数低，降低了维数灾难（即样本的训练个数远小于样本的维数）造成的错误识别率。在Yale和AR数据库上进行了大量仿真实验，实验结果表明B-ICA算法的识别率比ICA和其他一些子空间算法的识别率高。     

基于核独立成分分析的人脸识别研究

在人脸识别中提出一种基于非线性子空间的核独立成分分析(KICA)方法。在简单介绍了ICA方法的基础上,对KICA方法的基本原理和算法作了较为详细的描述。为了验证基于KICA和ICA的人脸识别方法的识别效果,进行了对比实验和分析。实验和分析结果表明,在人脸识别中,基于KICA的方法优于基于ICA的方法。     

基于PCA和ICA的虹膜识别方法

为了提高虹膜识别的正确率,提出了利用主成分分析(PCA)与独立成分分析(ICA)相结合的方法,来对虹膜进行识别的方法。用该方法进行虹膜识别时,首先对预处理后的虹膜图像,利用PCA算法进行去二阶相关和降维处理;然后再进行ICA训练。ICA训练采用了以下两种方法:方法1,将参与ICA训练的图像看作是随机变量,而将图像中的像素值看作是随机实验结果,ICA训练后即可得到相互独立的ICA虹膜基图像;方法2,将图像中的像素值看作是随机变量,而将图像看作是随机实验结果,ICA训练后即得到相互独立的ICA系数。采用CASIA虹膜数据库进行的试验结果表明,基于PCA和ICA的虹膜识别算法在两种训练方式下的正确识别率分别达到98.89%和98.33%。     

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。     

帝国竞争算法在无人机三维航线规划中的应用研究

针对实际飞行环境中无人机的三维航线规划问题,提出了一种创新启发式优化算法——牛顿帝国主义竞争算法(NICA,Newtonian imperialist competitive algorithm).该算法能够根据无人机的飞行轨迹,从起始位置到任务目标位置生成平滑的航线路径,约束航线规划,使得目标完成任务的时间最小化.该算法也能为无人机在真实地形上的航线提供最佳轨迹路径.最后通过与ICA、GA和PSO算法进行比较,验证了改进算法的有效性.结果表明:改进帝国算法提高了全局最优解的搜索能力,在收敛速度和精度上优于其他3种算法,适合用来解决无人机的三维航线规划问题.     

基于独立成分分析和核向量机的人脸识别

提出利用独立成分分析提取人脸特征并用核向量机进行识别的方法。独立成分分析能更本质地描述图像特征,通过选择合适的特征个数达到较高的识别准确率。利用核向量机进行分类判决,可以快速地对大样本数据进行准确分类,产生较少的支持向量。实验证明了该方法的可行性和有效性,在ORL人脸数据库上达到了94.38%的准确率。     

A simplified approach to independent component analysis

Independent Component Analysis (ICA) is one of the fastest growing fields in the area of neural networks and signal processing. Blind Source Separation (BSS) is one of the applications of ICA. In this paper, ICA has been used for separating unknown source signals. BSS is used to extract independent signal components from their observed linear mixtures at an array of sensors. Various statistical techniques based on information theoretic and algebraic approaches exist for performing ICA. In this paper, we have used an objective function based on independence criterion of the signals. Optimisation of this objective function yields a neural algorithm along with a non-linear function for signal separation. Performance of the algorithm for artificially generated signals as well as audio signals has been evaluated.     

一种改进的FastICA算法及其应用

独立分量分析是基于信号高阶统计量的信号分析方法,它可以找到隐含在数据中的独立分量,已经广泛应用到语音信号处理、图像处理及信息通信等方面。目前应用较多的快速独立分量分析（FastICA）利用了牛顿迭代法原理,具有较快的收敛速度,但对初始值的选择比较敏感。为克服其缺点,改进其优化学习算法,在牛顿迭代方向增加一维搜索,使改进后的算法的收敛性不依赖于初始值的选择。将改进的FastICA算法应用到运动目标检测中,取得稳定性较强的结果。     

任意概率密度信号的盲分离

独立分量分析(ICA)是一种把多维随机矢量转换为尽可能统计独立的分量的统计方法,被广泛用于非高斯信号处理领域。本文给出了一种基于峰度的盲源分离(BSS)算法,也可看作是最大似然方法的扩展,解决了最大似然方法限制过多的缺陷,且与用Comon的方法求解Givens矩阵相比,结构清晰、实现简单。仿真证明了算法的有效性。     

高炉铁水硅含量预报的ICA-SVM建模方法

提出了一种基于改进的动态独立分量分析（independent component analysis, ICA）和支持向量机(support vector machine, SVM)的高炉铁水硅含量预报模型建模方法．采用动态ICA方法对样本数据进行特征提取,消除生产工艺参数之间的相关性．在此基础上,再使用目前计算复杂性较小的最小二乘SVM算法建立高炉铁水硅含量预报的动态递推模型,并引入了遗传算法以优化模型性能．以某钢厂高炉实际生产数据进行了应用实验,并与现有的时间序列分析、人工神经网络和基本SVM建模方法进行了对比．实验统计结果表明,本文方法显著提高了铁水硅含量的预测命中率．     

基于松弛因子的快速独立分量分析算法的遥感图像分类技术

多光谱遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础。独立分量分析算法利用了信号的高阶统计信息,对于多光谱遥感图像而言,算法去除了波段图像之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的。但是独立分量分析算法有一个缺点,即计算量太大,影响了在多光谱遥感图像分类上的应用。M-FastICA算法同FastICA算法一样,它们的收敛依赖于初始权值的选择。通过在M-FastICA算法中引入松弛因子,使算法可以实现大范围收敛,得到更稳定的收敛效果。应用BP神经网络对独立分量分析算法预处理后的图像进行自动分类,其分类精度较原始遥感图像的精度均高,并且三种独立分量分析算法的分类性能也相当。