增强联系鉴别分析及在人脸识别中的应用

针对人脸识别中的小样本问题,本文提出了一种名为增强联系鉴别分析的方法并应用人脸识别中.该方法利用将人脸局部流形的结构信息和样本的类别信息进行有效地结合进行维数约简,首先构建人脸数据的近邻图与类别联系图,然后通过解决在一定约束条件下的优化问题来获取低维鉴别流形特征,实现在低维空间中同一类人脸数据聚集,不同类别间的人脸数据间尽可能发散,从而可以更好的应用于分类.在AT&T和Yale人脸图像数据库上的实验结果表明该方法能有效的提高人脸识别的性能.     

融合局部和全局结构的流形学习

提出了一种融合局部与全局结构的保持嵌入(LGPE)算法.该方法首先假定目标空间的整体映射函数,然后结合数据的全局几何结构分布信息进行数据重构,最后通过最小化准则函数来得到嵌入高维空间的低维子流形.LGPE方法在保持数据局部结构的同时保留了全局结构信息,在信噪比为10 dB的稀疏Swiss-roll(N=400)和COIL-20多姿态数据集上都取得了较好的维数约简效果.与其他局部流形学习方法相比,该方法在AT&T人脸图像库中,当嵌入特征矢量维数d<40时,其识别率提高了约15%.在人工与真实数据库的实验结果表明,本文方法对噪声和稀疏数据具有较好的鲁棒性.     

基于有监督的核局部线性嵌入的面部表情识别

流形学习方法可以有效的发现存在于高维图像空间的低维子流形并进行维数约简，近年来越来越受到生物特征识别和认知科学领域的研究者的重视。但是流形学习是一种非监督学习方法，其鉴别能力反而不如传统的维数约简方法，而且流形学习方法大多没有明晰的投影矩阵，很难直接对新样本进行维数约简。针对这两个问题，本文提出一种新的有监督的核局部线性嵌入算法(supervised kernel local linear embedding，SKLLE)，并将算法应用于面部表情识别。该算法通过非线性核映射将人脸图像样本投影到高维核空间，然后将人脸图像局部流形的结构信息和样本的类别信息进行有效的结合进行维数约简，提取低维鉴别流形特征用于表情分类。SKLLE算法不仅能发现嵌入于高维人脸图像空间的低维表情子流形，而且增强了局部类间的联系，同时对新样本有较好的泛化性，实验结果表明该算法能有效的提高面部表情识别的性能。     

Gabor小波和SLLE在人脸识别中的应用

为了提高人脸识别算法的识别率,提出了一种基于Gabor小波和SLLE的人脸识别算法．该算法首先采用Gabor小波对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率滤波,并提取其对应不同方向、不同尺度的多个Gabor幅值特征,然后采用监督的局部线性嵌入算法对Gabor特征进行维数约简,最后使用最近邻分类器进行分类判决．在ORL、YALE人脸库上进行实验,结果表明,该算法平均识别率比其他算法提高3．5％～37．8％,有效提高了人脸识别算法的性能．     

基于Semi-Supervised LLE的人脸表情识别方法

目的 为提取有效的鉴别特征和降低鉴别向量的维数来识别人脸表情图像.方法 将流行学习(Manifold leaming,ML)和半监督学习(Semi-Supervised leaming,SSL)结合起来,利用人脸表情图像数据本身的非线性流形结构信息和部分标签信息来调整点与点之间的距离形成距离矩阵,而后基于被调整的距离矩阵进行线性近邻重建来实现维数约简,提取低维鉴别特征用于人脸表情识别.结果 该方法 能充分利用数据的结构信息和有限的标签信息,使具有标签信息的同类样本之间的距离最小化,不同类数据之间的距离最大化,进而可以有效地提取数据的低维鉴别子流形,使得分类性能要优于非监督的雏数约简方法 .结论 笔者提出的半监督局部线性嵌入算法能有效地提高人脸表情识别的性能.     

基于合成模板的指纹匹配

提出了一种新型的 ,利用同一指纹多幅图像 ,复合细节特征与纹理特征进行指纹识别的方法 ,主要包括利用多枚指纹产生指纹匹配综合模板 ,以及利用指纹细节的位置、方向、类型和局部纹理特征与指纹综合模板比对。经实验证明 ,该方法对于小面积固态采集器件获取的指纹图像 ,相比其他单纯利用细节或纹理特征识别的方法 ,显示了很好的鲁棒性。     

指纹细节特征提取与剪枝

指纹图像经预处理后，由于各种原因，会产生数以百计的特征。为了图像匹配的精确和快速，提出一套在细化后的指纹点线图上提取细节特征并对其剪枝的方法，并根据细节特征的拓扑特性，设计了验证其可靠性的算法。通过实验，证明了该后处理过程在去除指纹图像伪特征方法面具有良好的效果。     

基于DOG模型的线条检测算法

在计算机视觉领域，线条检测是图像低层次处理中一个重要的问题．文中提出一种基于双高斯差(DOG)模型的线条检测算法．分析比较了DOG检测器和高斯及高斯-拉普拉斯二阶微分检测器在线条检测方面的性能，解释了DOG函数和高斯及高斯-拉普拉斯二阶微分函数之间的关系，还给出了DOG检测器的线条检测范围并在二维空间中分析了其线条检测机理．实验中选用了指纹图像，实验结果表明DOG线条检测器能够对宽度在一定范围内的线条进行骨架提取。     

基于特征尺度及多尺度分解的纹理分割

在计算机视觉领域，纹理识别及分割是图像低层次处理中一个重要的问题。文章依据视觉信息处理的生理学理论，提出了一种新的纹理分析算法。该算法通过搜寻纹理图像的特征尺度并配合连续整数尺度滤波上的特征尺度统计对纹理进行分层分析。并基于特征尺度上的分层分析提出一种纹理分割算法。实验结果证明了该算法的有效性。     

DSP在嵌入式自动指纹识别系统中的应用

本文采用DSP芯片TMS320VC5416为核心器件,结合FPS200指纹传感器和CPLD,组成嵌入式自动指纹识别系统,具有实时性和识别率高等优点。并介绍详细介绍了系统的硬件方案和相应的软件设计方案,最后给出应用结果。