基于小波变换和KPCA-BFO-LDA的人脸识别研究

基于某些人脸数据库的数据量庞大且数据信息量差值较大,导致人脸识别运算时耗大、效率低的情况,文章提出一种融合小波变换、核主成分分析（KernelPrincipalComponentAnalysis,KPCA）算法、细菌觅食优化（Bacterial foraging optimization,BFO）算法、线性判别分析（Linear Discriminant Analysis,LDA）算法的人脸识别方法,并通过实验证明了该方法的有效性,使人脸识别率有所提高。     

概率核主成分分析及其应用

主成分分析（PCA）、核主成分分析（KPCA）和概率主成分分析（PPCA）是已经取得广泛应用的特征提取方法。提出一种基于概率核主成分分析（PKPCA）的检测液晶屏幕亮点的方法。作为对PPCA的一种非线性扩展,PKPCA在PPCA的基础上引入了核函数方法,因而其捕获模式非线性特征的能力更强。在KPCA和PPCA的基础上推导了PKPCA过程公式,并在检测液晶屏幕亮点的应用中将PKPCA、PPCA、PCA算法进行比较。实验结果表明,PKPCA的检测率和局部信噪比优于其他两者。     

基于KL距离的KPCA人脸识别算法

针对核主成分分析（KPCA）人脸识别算法中对全局特征变化敏感和忽略局部特征的问题,研究了一种基于KL距离的KPCA人脸识别算法。利用KL距离定义了类间距离和类内差异,设定了一个非线性优化函数来最大化类间距离,同时最小化类内差异,使提取的特征更为紧凑可分,并将其应用于KPCA算法中,利用ORL人脸图像库对算法的性能进行了测试。实验结果表明,该算法相对于传统KPCA算法具有更好的识别效果和稳定性。     

基于复合核函数KPCA的红外人脸识别

研究人脸优化识别问题,提出一种复合核函数KPCA的红外人脸特征提取法.利用最优或者接近最优的复合核函数主元分析KPCA方法对训练样本核映射到高维空间进行特征提取预处理,并结合最近邻法分类器分类进行红外人脸识别.该方法不仅有效的提取了训练样本的非线性信息,而且有效的改进了识别效果.多次实验结果表明了,基于复合核函数KPCA的红外人脸识别率优于传统的核主元分析法(KPCA)和主元分析法(PCA).结果表明,改进方法可减少识别时间,并保证了识别率一直稳定在比较高的水平.     

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。     

基于谱回归核判别分析的候机楼室内快速定位算法

针对机场候机楼客流量大、室内环境复杂多变的特点，提出了一种基于谱回归核判别分析（SRKDA）的室内定位算法。在离线阶段，采集已知位置的接收信号强度（RSS）数据，使用SRKDA算法提取原始位置指纹（OLF）的非线性特征生成新的特征指纹库；在线阶段，先使用SRKDA对待定位点的RSS数据进行处理，进而使用加权K最近邻（WKNN）算法进行位置估计。定位仿真实验中，在两个不同的定位场景中，所提算法在1.5 m定位精度下的误差累积分布函数（CDF）和定位准确率分别达到91.2%和88.25%，相对于核主成分分析法（KPCA）+WKNN模型分别提高了16.7个百分点和18.64个百分点，相对于KDA+WKNN模型分别提高了3.5个百分点和9.07个百分点；在大量离线样本（大于1100条）的情况下，该算法数据处理时间远小于KPCA和KDA。实验结果表明，所提算法能够提高室内定位精度，同时节省了数据处理时间，提高了定位效率。     

基于分块核主元分析的人脸识别方法研究

传统的基于数据二阶统计矩的主元分析法（PCA）是一种有效的数据特征提取方法,是基于原始特征的一种线性变换。但是,当原始数据中存在非线性属性时,用主元分析法后留下的显著成分就可能不再反映这种非线性属性。而核主元分析则是基于原始数据的高阶统计量,是一种非线性变换,在图像识别中它可以描述多个像素之间的相关性。而KPCA方法只考虑了人脸图像的整体信息,没有考虑到局部特征信息。文章提出了分块核主元分析（MKPCA）的方法进行人脸识别,取得了很好的效果。     

一种快速核特征提取方法及其应用

针对核主成分分析方法（KPCA）存在大样本集的核矩阵K计算困难问题,提出一种基于分块特征向量选择的快速核主成分分析方法。采用分块特征向量选择方法提取样本子集,用样本子集建立KPCA模型。将该方法应用于某化工过程的特征信息提取,并与全体样本的KPCA相比较。实验结果表明,两者特征提取的有效性相当,但新方法在建模和特征提取过程所耗费的时间较少。     

基于测地距离的KPCA人脸识别

针对人脸检测数据集中的信息均为高维特征向量且人脸识别易受表情变化影响等问题,本文提出一种基于测地距离的KPCA人脸识别方法,该方法利用非线性方法提取主成分。先采用KPCA方法把人脸数据映射到高维空间,进而在高维空间中提取人脸的主成分,其中核函数为多项式核函数;然后引入测地距离替换原来的欧氏距离进行相似度量,其能更准确地测量出两像素点间的实际距离,使得人脸识别率受表情变化影响小。该方法不但可以实现降维,而且还能达到有效提取特征的目的。在ORL人脸库上的实验结果表明,该方法的识别率明显优于PCA、KPCA等方法的识别率。     

基于KPCA和FMSD的人脸识别

针对核最大散度差(KMSD)方法在人脸识别中存在边缘类和次优性问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与模糊最大散度差(FMSD)的人脸识别方法(KFMSD)。利用KPCA方法提取人脸的非线性结构特征,选取投影后类间散度大于类内散度的特征向量作为最优投影轴,采用FMSD方法,根据隶属度函数将样本的原始分布信息完全融入人脸的特征提取中,采用最近邻分类器进行分类识别。在ORL和YALE人脸库上的实验证明了KFMSD方法的有效性。     

结合DCT与KPCA的人脸识别

核主成分分析是主成分分析在核空间中的非线性推广,能有效应用于人脸识别,但是识别过程时间开销过大仍是待解决的问题。提出了一种结合离散余弦变换和核主分量分析的人脸识别方法。对人脸图像进行离散余弦变换,选择部分系数重建图像,采用核主分量分析的方法提取人脸特征,采用最近邻分类器进行识别。在ORL人脸库上的仿真结果表明所提出的方法速度快,综合性能优于核主成分分析方法。     

核参数判别选择方法在核主元分析中的应用

针对核主元分析(KPCA)中高斯核参数β的经验选取问题,提出了核主元分析的核参数判别选择方法。依据训练样本的类标签计算类内、类间核窗宽,在以上核窗宽中经判别选择方法确定核参数。根据判别选择核参数所确定的核矩阵,能够准确描述训练空间的结构特征。用主成分分析(PCA)对特征空间进行分解,提取主成分以实现降维和特征提取。判别核窗宽方法在分类密集区域选择较小窗宽,在分类稀疏区域选择较大窗宽。将判别核主成分分析(Dis-KPCA)应用到数据模拟实例和田纳西过程(TEP),通过与KPCA、PCA方法比较,实验结果表明,Dis-KPCA方法有效地对样本数据降维且将三个类别数据100%分开,因此,所提方法的降维精度更高。     

鲁棒主元分析在掌纹识别中的应用

为了对存在异常值的图像构建低维线性子空间的描述,提出用鲁棒主元分析(RPCA)的新方法进行掌纹识别。运用图像下抽样方法降低掌纹空间的维数,在低维图像上应用RPCA提取低维的投影向量,然后将训练图像和待识别图像向投影向量上投影得到鲁棒主元特征,计算特征向量间的余弦距离进行掌纹匹配。运用PolyU掌纹图像库进行测试,结果表明,与主元分析(PCA)、独立元分析(ICA)和核主元分析(KPCA)相比,RPCA算法的识别率最高为99%,特征提取和匹配总时间0.032 s,满足了实时系统的要求。     

对称核主成分分析及其在人脸识别中的应用

核主成分分析(KPCA)没有充分利用人脸的对称性特征,在人脸识别中缺少训练样本,致使其识别率较低。为此,提出一种对称KPCA算法。利用人脸的镜像对称性,通过对训练样本进行镜像变换,得到奇对称样本和偶对称样本,分别提取各奇/偶对称样本的特征分量,使用最近邻距离分类器完成分类。实验结果表明,该算法能扩大样本容量,当多项式阶数为2时,该算法的识别率高于KPCA算法,识别时间短于KPCA算法。     

基于KPCA和CPSO的故障检测方法

提出一种基于核主元分析(KPCA)和混沌粒子优化群(CPSO)算法的非线性故障检测方法。通过核函数完成非线性变换,将变量由非线性的输入空间转换到线性的特征空间来计算主元,构造平方预测误差统计量检测故障是否发生。为避免粒子群算法的早熟现象,利用混沌优化的搜索特性,将CPSO算法应用到KPCA核参数的优化中。变压器故障检测结果表明,与基于PCA、KPCA和 PSO-KPCA的故障检测方法相比,该方法的检测正确率较高。