基于模糊隶属度函数的ICA特征提取和识别

提出了一种基于模糊隶属度函数的独立成分分析图像特征提取和识别方法.该方法首先通过主成分分析等对图像进行预处理,然后通过FastICA算法对图像进行处理,构造特征脸子空间,计算训练样本和待测样本在特征脸子空间中的投影,引入模糊隶属度函数,建立矢量隶属度函数,作为识别分类器进行人脸识别.针对ORL标准人脸数据库上的实验结果表明,该方法具有良好的识别分类能力.     

人脸识别特征提取算法研究

人脸自动识别方法已成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点,人脸特征提取是人脸识别技术的关键。首先介绍了ICA算法的原理,并对ICA算法的优缺点进行了讨论,提出了一种基于模糊隶属度函数的独立成分分析图像特征提取和识别方法。在ORL标准人脸数据库上的实验结果表明,这种识别算法优于PCA和ICA算法。     

鉴别矢量增强在人耳人脸多模态识别中的应用

人耳识别与人脸识别在生物特征识别领域中占有重要位置,然而,剧烈的姿态变化一直是阻碍它们在现实生活中应用的瓶颈,提出一种鉴别矢量增强算法,以解决姿态人耳和姿态人脸图像的识别问题。为了考察多模态识别的可行性和有效性,利用串联、并联（广义主元分析）和典型相关分析等融合策略,将强化后的人耳、人脸鉴别矢量进行有效融合,通过最近邻方法进行分类识别。实验结果表明,鉴别矢量强化算法可以显著提高姿态人耳或是姿态人脸单生物特征的识别率,而多模态方法又会表现出更好的识别性能。     

基于图像分割及模糊隶属度的PCA人脸识别

提出一种新的图像分割方法应用于PCA中,将包含人脸特征最为明显的额头、左眼、右眼、鼻子、嘴巴等五部分从图像中分割出来,而舍弃双耳以及脸部其余部分等只包含很少特征的部位。在分类识别中引入模糊隶属方法,提出一个新的隶属度函数并加权融合上述五部分的识别结果。基于ORL人脸库的实验表明,所提出的新分割和隶属度函数结合的方法具有很好的分类效果,提高了识别率和执行效率。     

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。     

基于模糊隶属度的人脸图像性别识别

由于人脸面貌特征与性别存在着一定的不确定性,提出了基于模糊隶属度的人脸图像性别识别。用对光照、灰度变化具有较强鲁棒性的局部二进制模式(LocalBinary Pattern,LBP)提取人脸特征,首先将人脸均分为多个子窗口,对所有子窗口提取LBP直方图,然后将这些直方图顺次连接来描述人脸。细致推导了适用于人脸图像性别识别的模糊函数,根据最大隶属度原则,来识别人脸的性别。在FG-NET人脸库及自建的FID人脸库中进行了实验,取得了96%的最高识别率。     

人脸识别算法在智能手机上的实现

人脸识别技术是近几年在全球范围内迅速发展起来的计算机安全技术。该文以高端智能手机的安全应用为载体,结合主元分析法和多权值函数神经网络在人脸识别中的优势,利用非线性多权值函数神经网络实现多主元提取,以及多权值函数神经网络识别。给出了完成人脸图像的检测、特征向量提取、人脸图像识别相对应的硬件系统架构、人脸识别算法流程和算法实现类图。     

人脸识别算法在智能手机上的实现

人脸识别技术是近几年在全球范围内迅速发展起来的计算机安全技术.该文以高端智能手机的安全应用为载体,结合主元分析法和多权值函数神经网络在人脸识别中的优势, 利用非线性多权值函数神经网络实现多主元提取,以及多权值函数神经网络识别.给出了完成人脸图像的检测、特征向量提取、人脸图像识别相对应的硬件系统架构、人脸识别算法流程和算法实现类图.     

基于支持向量机的人脸识别

由于支持向量机(SVM)有着适合处理小样本问题、高维数及泛化性能强等多方面的优势,并且基于核函数主元分析的方法对于非线性问题的特征提取来说较为合理,因此提出了一种基于核函数主元分析(KPCA)与支持向量机(SVM)的人脸识别方法。在使用KPCA方法对人脸图像进行特征提取后,用SVM对特征向量进行分类识别。利用剑桥ORL的人脸数据库进行的实验结果验证了本算法的有效性。     

基于自组织特征映射网络的模糊矢量量化算法

自组织特征映射（SOFM）是一种常用的矢量量化算法，它具有设计码书不依赖于初始码书等优点。模糊矢量量化算法（FVQ）将模糊关系引入码书的设计，训练矢量与码矢之间的模糊关系用隶属函数表示。本文提出了一种基于自组织特征映射网络的模糊矢量量化算法（FSOFM），FSOFM算法将SOFM网络的调节节点邻域看作训练矢量的模糊集，网络权值学习步长的选择依赖于隶属函数。由于设计码书的评价一般采用最小均方误差准则，而隶属函数是训练矢量与码矢之间距离的函数，FSOFM算法保证了网络的全局成优化和网络权值的局部调整一致；因此，FSOFM算法能够优化码书的设计，改善设计码书的性能。此外，FSOOFM算法还具良好的适应性，当网络的将LBG、SOFM、FVQ和FOSOFM算法用于一组具有不同边缘特性的图像的矢量量化中，我们发现采用FSOFM算法进行矢量量化的所有图像都具有最高的峰值信噪比PSNR。     

基于模糊隶属度的人脸图像年龄估计

由于人脸面貌特征与年龄存在着较大的不确定性,提出了基于模糊隶属度的人脸图像年龄估计.用对光照、尺度变化具有很强鲁棒性的Gabor小波变换提取人脸特征,为了避免维数灾难,降低后续计算量,利用主成份分析方法对提取到的特征进行降维,细致推导了适用于人脸图像年龄估计的模糊函数,根据最大隶属度原则,来估计人脸的年龄.在FG-NET人脸库及自建的FAID人脸库中进行了实验,取得了94％的最高识别率.     

二维主元分析在人脸识别中的应用研究

结合二维主元分析（two-dimensional principal component analysis,2DPCA）的特点,将2DPCA算法用于人脸识别。它与主元分析（principal component analysis,PCA）的不同之处在于,2DPCA算法以图像矩阵为分析对象;而PCA算法以图像的一维向量为分析对象。2DPCA算法是直接利用原始图像矩阵构造图像的协方差矩阵。而PCA算法需对原始图像矩阵先降维、再将降维矩阵转换成列向量,然后构造图像的协方差矩阵。为了测试和评估2DPCA算法的性能,在ORL（olivetti research laboratory）与Yale人脸数据库上进行了实验,结果表明,2DPCA算法用于人脸识别的正确识别率高于PCA算法。同时,也显示了2DPCA算法在特征提取方面比PCA算法更有效。     

人脸遮挡区域检测与重建

提出一种基于模糊主分量分析技术(FPCA)的人脸遮挡检测与去除方法.首先,有遮挡人脸被投影到特征脸空间并通过特征脸的线性组合得到一个重建人脸.计算重建图与原图的差图像,加权滤波后并归一化作为被遮挡的概率,以此概率为权重由原图和重建图合成新的人脸.在后续迭代中,根据遮挡概率使用模糊主分量分析进行分析重建,并使用累积误差进行遮挡检测.实验结果表明,算法可精确定位人脸遮挡区域,得到平滑自然的重建人脸图像,优于经典的迭代PCA方法.     

Face recognition using a fuzzy fisherface classifier

In this study, we are concerned with face recognition using fuzzy fisherface approach and its fuzzy set based augmentation. The well-known fisherface method is relatively insensitive to substantial variations in light direction, face pose, and facial expression. This is accomplished by using both principal component analysis and Fisher's linear discriminant analysis. What makes most of the methods of face recognition (including the fisherface approach) similar is an assumption about the same level of typicality (relevance) of each face to the corresponding class (category). We propose to incorporate a gradual level of assignment to class being regarded as a membership grade with anticipation that such discrimination helps improve classification results. More specifically, when operating on feature vectors resulting from the PCA transformation we complete a Fuzzy K-nearest neighbor class assignment that produces the corresponding degrees of class membership. The comprehensive experiments completed on ORL, Yale, and CNU (Chungbuk National University) face databases show improved classification rates and reduced sensitivity to variations between face images caused by changes in illumination and viewing directions. The performance is compared vis-à-vis other commonly used methods, such as eigenface and fisherface.     

基于描述特征的人脸识别研究

针对基于主成分分析识别人脸存在计算复杂、不能准确地估计训练图像的协方差矩阵等问题,提出了一种基于描述特征的人脸识别算法(Expressive feature face recognitionalgorithm, EFFRA).该算法用训练图像的右奇异向量代替PCA求解的子空间的基向量,避免了将人脸图像转换成图像向量,明显降低了计算复杂性.进一步研究发现,EFFRA提取的每一个主成分向量中含有冗余,在此基础上,利用PCA实现了EFFRA的简化算法(MEFFRA),在ORL和Essex数据库上的实验结果表明,EFFRA及MEFFRA明显优于特征脸算法,MEFFRA的识别精度略好于EFFRA,但明显减少了对存储空间的需求.     

非负二维主成分分析及在人脸识别中的应用

二维主成分分析是一种基于整体脸的方法,保留人脸部件之间的拓扑关系.而非负矩阵分析是基于局部特征的识别,是通过提取局部信息来实现分类.文中将两种思想的优点融合在一起,提出非负二维主成分分析.该方法改善传统非负矩阵分解只是从矩阵分解的角度考虑,没有加强分类的问题.此外,该方法在矩阵分解之前不需要将图像矩阵转换为图像向量,能快速降低鉴别特征的维数.在ORL和FERET人脸库上的实验结果表明,该方法在识别性能上优于其它方法,且更具有鲁棒性.     

一种基于模糊支持向量机的人脸识别新算法

提出了基于独立分量分析进行特征提取和采用模糊支持向量机实现分类的人脸识别新方法。首先利用独立分量分析方法构造人脸的特征脸空间,在特征脸空间上运用模糊支持向量机进行分类识别。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高的识别率。     

巴氏距离与PCA结合的人脸识别

利用巴氏距离（Bhattacharyya Distance）和PCA（Principal Component Analysis）相结合进行人脸识别研究,提出了使用巴氏距离和PCA相合的算法对特征进行提取。当特征向量维数高时,首先对样本K-L（Karhunen-Loeve）变换进行降维,然后采用巴氏距离特征的迭代算法,得到最小错误率上界。基于ORL人脸数据库的实验表明该方法的识别性能优于LDA、HPCA、HLDA,采用文中的算法可以有效地提高识别率,减少巴氏距离特征计算时间,具有较强的实用性。     

Face recognition using kernel entropy component analysis

In this letter, we have reported a new face recognition algorithm based on Renyi entropy component analysis. In the proposed model, kernel-based methodology is integrated with entropy analysis to choose the best principal component vectors that are subsequently used for pattern projection to a lower-dimensional space. Extensive experimentation on Yale and UMIST face database has been conducted to reveal the performance of the entropy based principal component analysis method and comparative analysis is made with the kernel principal component analysis method to signify the importance of selection of principal component vectors based on entropy information rather based only on magnitude of eigenvalues.     

一种基于核主成分特征组合的人脸识别方法

提出了一种基于核主成分特征组合的人脸识别方法。首先利用主成分分析,获得原始输入图像的二阶特征脸图像;然后运用核主成分分析分别抽取原始图像和二阶特征脸图像的核主成分特征,最后将它们组合成一个组合特征向量,进行人脸识别。在ORL人脸库上的实验表明,两种图像的核主成分特征分别有着良好的特点,取得了较好的识别效果,优于核主成分分析和二阶特征脸的结果。