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1.
基于奇异值分解和判别式KL投影的人脸识别   总被引:38,自引:0,他引:38       下载免费PDF全文
周德龙  高文  赵德斌 《软件学报》2003,14(4):783-789
人脸识别是计算机视觉和模式识别领域的一个活跃课题,有着十分广泛的应用前景.提出了一种新的彩色人脸识别方法.该算法采用模拟K-L变换、奇异值分解、主分量分析和Fisher线性判别分析技术来提取最终特征,可以使分类器的设计更加简洁、有效,使用较少的特征向量数目就能取得较高的识别率.仿真结果表明了该方法的有效性.  相似文献
2.
人脸识别中的"误配准灾难"问题研究   总被引:11,自引:0,他引:11  
现有的多数人脸识别系统都要依赖于面部特征(比如眼睛中心位置)的严格配准来归一化人脸以便提取人脸描述特征,但面部特征配准的准确度如何影响人脸识别算法的性能却没有得到足够的重视.该文作者首次针对这一问题进行了系统的研究,并提出了一种基于误配准学习的解决方案.为了揭示现有典型识别算法的识别性能对特征配准准确度的敏感程度,通过对眼睛位置人为加扰,作者对Fisherface算法的识别性能随平移、旋转和尺度改变而变化的情况进行了实验评估.结果表明:Fisherface的识别性能随着误配准的增大而急剧下降——称这一现象为“误配准灾难”问题.针对此问题,作者提出了一种基于扰动学习的“误配准灾难”解决方案,该方法通过在模型训练阶段加入扰动配准偏差来提高判别分析方法对误配准的鲁棒性.在FERET人脸图像数据库和CAS—PEAL-R1人脸库上的实验表明该方法可以有效地提高识别算法对误配准的鲁棒性.  相似文献
3.
利用标准化LDA进行人脸识别   总被引:10,自引:0,他引:10  
线性判别分析(LDA)是一种较为普遍的用于特征提取的线性分类方法。提出一种基于LDA的人脸识别方法--标准化LDA,该方法克服了传统LDA方法的缺点,重新定义了样本类间离散度矩阵,在原始定义的基础上增加一个由类间距离决定的可变权函数,使得在选择投地,能够更好地分开各个类的样本;同时,它采用一种合理而有效的方法解决矩阵奇异的问题,即保留样本类内离散度矩阵的零空间,因为这个空间包含了最具有判别能力的信息。在这个零空间里,寻找对应于样本类间离散度矩阵的较大特征值的特征向量作为最后降维的转换矩阵。实验结果显示,在人脸识别中,与传统LDA相比,该方法有更好的识别率。标准化LDA也可以用于其他图像识别问题。  相似文献
4.
基于改进的PCA算法和Fisher线性判别的人脸识别技术   总被引:10,自引:0,他引:10  
通过对主成分分析法(PCA)的数学公式进行改进,使其具有灰度归一化操作能力,从而克服光照对目标的影响,再将改进后的主成分分析法和F isher线性判别分析方法组合起来用于人脸识别,在ORL人脸数据库上进行了实验,取得了满意的识别效果.  相似文献
5.
一种基于局部Gabor滤波器组及PCA+LDA的人脸表情识别方法   总被引:8,自引:1,他引:7  
针对传统的Gabor滤波器组存在特征提取时间较长以及特征数据存在冗余性的缺点,提出了一种新颖的局部Gabor滤波器组。为了评估该方法的识别性能,提出了一个基于Gabor特征的人脸表情识别系统。该系统首先对经过预处理之后的纯表情图像提取Gabor特征,然后用PCA LDA方法对采样后的特征进行特征选择,最后采用K近邻分类方法识别人脸表情。实验结果表明,这种方法无论在计算量还是识别性能上都比传统的Gabor滤波器组更具有优势。该方法的创新之处在于选取局部Gabor滤波器,最高平均识别率达到了97.33%,表明其适合于人脸表情图像的分析。  相似文献
6.
基于流形距离的半监督判别分析   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
魏莱  王守觉 《软件学报》2010,21(10):2445-2453
大量无类别标签的数据具有对分类有用的信息,有效地利用这些信息来提高分类精确度,是半监督分类研究的主要内容.提出了一种基于流形距离的半监督判别分析(semi-supervised discriminant analysis based on manifold distance,简称SSDA)算法,通过定义的流形距离,能够选择位于流形上的数据点的同类近邻点、异类近邻点以及全局近邻点,并依据流形距离定义数据点与其各近邻点之间的相似度,利用这种相似度度量构造算法的目标函数.通过在ORL,YALE人脸数据库上的实验表明,与现有算法相比,数据集通过该算法降维后,能够使基于距离的识别算法具有更高的分类精确度.同时,为了解决非线性降维问题,提出了Kernel SSDA,同样通过实验验证了算法的有效性.  相似文献
7.
一种基于马氏距离的线性判别分析分类算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
对于一个特定的模式识别问题,表达和识别模式的特征具有不同的形式,它们在物理意义上是完全不同的,而且在数量级具有很大差别。该文提出了一种基于马氏距离的线性判别分析分类算法,选取判别函数为马氏距离,可以适用于具有不同类型特征值的分类问题。将该算法应用于UCI中Credit-A、Credit-G、Iris和Vehicle四个数据库的分类,并采用K次交叉验证方法进行实验。从实验结果中可知,与ENTROPY算法和C4.5(8)算法分类效果相比较,该文所提出的线性判别分析算法计算简单,识别率较高,是一种实际可行的分类算法。  相似文献
8.
在DCT域进行LDA的唇读特征提取方法   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
为解决视觉语言特征提取这个唇读技术中最关键的难题,提出一种新的基于DCT和LDA的特征提取方法。为提取对不同口型最具分类能力的特征矢量,首先基于DCT对视觉语言部位变换降维,然后基于LDA算法从DCT系数提取对口型分类性能最优的特征矢量。在特定人与非特定人的唇读数据库上以及实时唇读识别的实验都表明,该方法唇读识别率比传统的人工直接选择DCT系数法以及PCA提取法有明显提高。  相似文献
9.
2DFLD与LPP相结合的人脸和表情识别方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出一种二维Fisher线性判别分析(2DFLD)与局部保持投影(LPP)相结合的人脸和表情识别方法.首先,将训练集图像用2DFLD投影,使其按身份分离.然后,用LPP进行二次投影提取出它的表情流形.最后,给出概率度量,得到待测图像属于各类身份和表情的概率,从而识别出它的人脸和表情的类别.在CMU-AMP和JAFFE人脸库上的实验表明,该方法简便有效、识别效果好.  相似文献
10.
基于局部二值模式和级联AdaBoost的多模态人脸识别   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
叶剑华  刘正光 《计算机应用》2008,28(11):2853-2855
提出了一种基于局部二值模式(LBP)和 级联AdaBoost的多模态人脸识别方法。采用级联AdaBoost算法分别从人脸深度图像和灰度图像的大量区域LBP直方图(RLBPH)中选出最有利于分类的少量特征,并连接成一个直方图向量,再分别用线性判别分析构建相应的线性子空间,用余弦相似度作为投影向量的相似度量,用求和规则进行信息融合。在FRGC数据库上的实验结果表明,提出的方法采用少量的特征取得了很好的识别效果,等错误率仅为1.40%。  相似文献
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