基于2D-PCA和2D-LDA的人脸识别方法

提出了基于2D-PCA、2D-LDA两种特征采用融合分类器的人脸识别方法.首先提取人脸图像的2D-PCA和2D-LDA特征,对不同特征在决策层对分类器进行融合.在ORL人脸库上的试验结果表明,分类器决策层融合方法在识别性能上优于2D-PCA和2D-LDA,更具有鲁棒性.     

一种基于2D-DWT和2D-PCA的人脸识别方法

提出了一种联合图像二维离散小波变换（2D-DWT）和二维主成分分析（2D-PCA）的人脸识别方法。首先通过2D-DWT将当前图像分解成四个子图像,其中一子图像对应原图像的主体部分（低通部分）,其余三个子图像则对应图像的细节部分（高通部分）。在此基础上,采用2D-PCA方法分别对每一子图像进行特征提取。此外,文中还提出了一种简单有效的方法对各子图像中所提取的特征进行融合,根据所得到的特征进行人脸识别。同其他基于小波分解的人脸识别方法相比,所提出的方法能更充分地利用人脸图像的有用判别信息,并得到更好的识别结果。     

基于图像分块的LDA人脸识别

设计了一种基于图像分块的LDA(linear discriminant analysis)人脸识别方法,该方法从模式的原始数字图像出发,先对图像矩阵进行分块,然后对分块子图像进行LDA特征提取,从而得到能代替原始模式的低维新模式,最后再用最小距离分类器进行分类.该方法克服了传统LDA方法的缺点,其优点是能有效地提取图像的局部特征.实验表明:该方法在识别性能上优于Fisheffaces方法.     

融合2DPCA和模糊2DLDA的人脸识别

结合模糊集理论、双向二维主成分-线性鉴别分析((2D)2PCALDA)的特点,提出一种新的人脸图像特征提取方法。算法首先对人脸图像进行二维主成分分析(2DPCA)处理,再用模糊K近邻算法计算图像的隶属度矩阵,并将其融入到2DLDA过程中,从而得到模糊类间散射矩阵和模糊类内散射矩阵。与(2D2PCALDA相比,该算法充分利用了(2D)2PCALDA的优点,有效地提取了行和列的识别信息,并充分考虑了样本的分布信息。在Yale和FERET人脸数据库上的实验结果表明,该方法识别效果优于(2D)2PCALDA、双向二维主成分分析((2D)2PCA)等方法。     

基于分块二维线性鉴别分析的人脸识别

基于2DLDA方法,提出了一种基于图像分块的二维线性鉴别分析(M2DLDA)的人脸识别方法。该方法首先对原始人脸图像进行必要的预处理后进行分块,再对分块后的子图像分别采用2DLDA方法进行特征提取,最后用最小距离分类器进行识别。该方法的优点：分块后能有效的抽取人脸图像的局部特征有利于分类;降低了2DLDA方法提取的特征矩阵的维数;特征提取是基于图像矩阵的,抽取方便快速。在ORL人脸数据库上的实验结果表明：该方法在识别性能上优于2DLDA方法。     

基于张量的2D-PCA人脸识别算法

人脸图像的色彩信息也是人脸的重要特征,但现有的2D-PCA彩色人脸识别忽略了人脸色彩信息的空间关系。由此引入三阶张量表示,提出基于张量的2D-PCA（Tensor PCA）的人脸识别算法。Tensor PCA通过分解[n]模总体散布矩阵获得三个由最大特征值对应的特征向量组成的将张量样本投影到低维子空间的投影矩阵,并构造交替最小二乘法的迭代过程对矩阵进行优化得到最优投影矩阵,使得投影后的样本间的距离尽可能得大,以达到最佳分类识别的效果。Georgia Tech彩色人脸库的测试结果表明,与2D-PCA方法相比,识别正确率提升了5.53%,同时训练时间降低了78.1%。     

双向压缩二维特征抽取人脸识别新方法

提出了二维主成分分析(2DPCA)与二维线性鉴别分析(2DLDA)相结合的双向压缩投影的子空间人脸识别方法.该方法在进行一次2DPCA运算后,对特征矩阵进行转置,再进行2DLDA运算,与(2D)~2PCA与(2D)~2LDA相比,充分利用了2DPCA和2DLDA的优点,既包含了样本的类别信息,又消除了图像矩阵行和列的相关性,有效地提取了行和列的识别信息,识别特征维数也大幅度减少.在ORL和PERET人脸库上的实验表明,在不影响识别速度的情况下,其识别率优于现有二维特征提取方法.     

一种基于ICA和LDA组合的人脸识别新方法

特征提取是模式识别研究领域的一个热点。本文提出了一种基于独立成分分析和线性鉴别分析的特征提取方法。该方法中引入了零空间的概念,指出了前人算法中的不足之处,并且给出了一个完整的独立成分分析和线性鉴别分析的组合算法。在ORL和Yale人脸数据库上的实验表明了该方法的有效性。     

基于DCT融合2DPCA与DLDA的人脸识别

传统的基于主成分分析的人脸识别需要将图像矩阵转化为向量,特征提取需要花费大最时间.二维主成分分析直接利用图像矩阵,特征提取速度快,但特征数量大,影响分类速度.因此,提出了一种基于离散余弦变换(DCT)的二维主成分分析(2DPCA)和直接线性判决分析(DLDA)结合的人脸识别方法.算法首先用DCT对人脸图像进行压缩并重建,然后利用2DPCA和DLDA对人脸图像进行特征提取.最后选用最近邻分类器进行分类.在ORL人脸库上的测试结果表明,与DLDA或2DPCA算法相比,算法具有更高的识别率.     

一种改进的2DPCA人脸识别方法

在小样本情况下,传统的2DPCA算法中采用的训练样本的平均值不一定就是训练样本分布的中心,为了解决这个问题,提出了一种基于样本中间值的2DPCA人脸识别算法（M2DPCA）,该算法采用训练样本的中间值代替训练样本的平均值,以此重建总体散布矩阵。在ORL和FERET人脸数据库上的实验结果证明,新方法可以有效改善识别性能,优于传统的PCA和2DPCA方法。     

改进的模块2DPCA人脸识别算法

提出一种改进的模块2DPCA人脸识别算法,即基于子距离的模块2DPCA人脸识别算法。该算法对图像进行分块,对每一子块独立地利用2DPCA进行处理,求出测试样本子块与训练样本对应子块间的子距离,将所有子距离相加得到测试样本与训练样本的距离,用最近距离分类器分类。在ORL人脸库上的实验结果表明,该算法在识别性能上优于普通的模块2DPCA算法和修正的模块2DPCA算法。     

基于2DPCA和RBF神经网络的人脸识别方法

采用2DPCA方法提取人脸图像的特征值,通过RBF神经网络进行训练和识别,提出一种基于2DPCA和RBF神经网络的人脸识别方法,并将此方法应用于ORL人脸库。实验结果表明,该方法不仅具有较好的人脸图像识别能力,而且能明显缩短识别算法的运行时间。     

基于增强的2维主成分分析的特征提取方法及其在人脸识别中的应用

为了对图像进行最优压缩,提出了两步2维主成分分析方法进行特征提取,称为增强的2维主成分分析。增强的2维主成分分析首先对图像进行行方向的2维主成分分析,再进行列方向的2维主成分分析。增强的2维主成分分析对图像进行了行方向和列方向的压缩,因此增强的2维主成分分析比2维主成分分析需要更少的系数来表示图像,需要更少的存储空间和分类时间。在ORL和FERET人脸库上的实验证明了该方法的有效性。     

基于行列特征复融合的人脸识别

针对基于行列投影特征融合的二维线性判别分析中存在的问题,提出一种行列特征复融合的人脸识别算法。通过二维线性判别分析获得行和列的特征矩阵融合成一个复特征矩阵,从复特征矩阵重提取最具分类能力的系数组成特征向量。利用AT&T和AR人脸数据库对该算法进行性能测试,结果表明该算法具有较高的识别率。     

基于小波变换和2DPCA的人脸识别方法

主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)方法是模式识别技术中经典的特征提取和降维技术之一。在传统的PCA基础上,提出了二维主成分分析(Two-Dimensional Principal Component Analysis,2DPCA)方法。针对二维主成分分析在特征提取和数据降维上存在的缺点,提出一种综合的方法—在小波变换的基础上,对人脸数据库进行二维主成分分析。实验结果表明,该方法不仅实现了降维,而且能取得比传统主成分分析和二维主成分分析更好的识别性能。     

基于LLE+LDA的人脸识别方法

LLE是最近几年出现的一种非线性降维方法,它是流形学习算法中的一种局部方法.LDA是一种广泛使用的用于人脸特征提取的方法,受小样本问题困扰,在加入PCA后,性能虽有提高,但由于移去了类内散布矩阵的零空间,使得有利于识别的信息可能丢失.且PCA与LDA均是一种线性方法,不利于人脸这种非线性数据的降维.因此将非线性降维方法LLE与监督学习方法LDA 进行接合,使用LLE方法先将数据降到合适的维度,然后再使用LDA方法进行人脸特征的提取.经实验证明,该方法能显著提高人脸识别系统性能.     

一种基于KPCA与LDA的人脸识别改进算法

提出一种核主元分析和线性判别分析相结合的人脸特征识别改进算法。采用核主元分析法对人脸特征信息数据进行主分量提取,以消除数据特征间的相关性和压缩特征向量的维数。通过引入成对加权Fisher准则和正则化规则对线性判别分析法进行改进,进而实现人脸的自动识别。基于ORL人脸库进行的实验表明,此改进算法能够有效识别库中的人脸,识别率达91.7%,与K近邻法和主元分析法相比有较高的识别率。     

改进的PCA-LDA人脸识别算法的研究

主成分分析算法(PCA)和线性鉴别分析算法(LDA)被广泛用于人脸识别技术中,但是PCA由于其计算复杂度高,致使人脸识别的实时性达不到要求.线性鉴别分析算法存在"小样本"和"边缘类"问题,降低了人脸识别的准确性.针对上述问题,提出使用二维主成分分析法(2DPCA)与改进的线性鉴别分析法相融合的方法.二维主成分分析法提取...     

基于自适应特征融合的人脸识别

针对单一人脸特征在人脸识别中的局限性问题和二维主成分分析人脸特征缺少判别信息的问题,利用互补思想,提出了一种改进的二维主成分分析与二维线性鉴别分析加权融合的人脸识别算法。利用离散余弦变换对原始人脸图像进行压缩并重建,以滤除图像中人眼并不敏感的中高频部分,再利用二维主成分分析方法进行人脸特征的提取;运用二维线性鉴别分析方法提取原始人脸图像中具有鉴别性的人脸特征;最后,提出一种自适应的权值选取方法,将两种人脸特征进行加权融合以实现分类识别。在ORL和Yale人脸数据库上的实验结果证明了该方法的有效性。     

改进的2DPCA人脸识别算法

在对2DPCA人脸识别方法研究的基础上,提出一种改进的2DPCA人脸识别算法,该算法对训练集进行两次2DPCA特征提取,以此重建散布矩阵,从而大大降低特征矩阵的存储空间.并在标准Yale与ORL人脸识别数据库上进行对比实验,改进的2DPCA人脸算法能有效改善识别性能,优于传统的2DPCA方法.最后,再通过和PCA,LD...