基于分块双向二维主成分分析的步态识别

提出了一种基于步态能量图和分块双向二维主成分分析进行步态特征的算法。首先对图像序列预处理提取运动轮廓,通过分析区域分布直方图检测出运动周期,生成步态能量图描述步态的空间和时间特性,继而使用分块双向二维主成分提取步态特征用以分类,最后在USF步态数据库上测试,并与其它几个算法进行比较。实验结果显示,该方法有更高的识别率和更低的计算复杂度。     

改进的完全二维主成分分析及其在步态识别中的应用研究*

对完全二维主成分分析算法进行改进,提出三种不同的加权策略,详细地分析它们的本质,并将其应用到步态识别中。在中科院自动化所提供的CASIA（B）步态数据库下验证加权方案的有效性,实验结果表明加权幂指数的选取对识别结果的影响比较大,通过实验可以选取最佳的权值,能够做到提高识别性能。最后针对各个行走状态下的步态,分析了背包步态识别率低的原因。     

基于核二维主成分分析算法的步态识别

步态识别是一种新的生物认证技术,它是通过人的行走方式来识别人类身份的方法。为了更加快速有效地对人体步态特征进行提取和识别,采用了基于核二维主成分分析（Kernel two Dimensional Principal Component Analyses,K2DPCA）的方法进行步态特征提取,运用支持向量机（SVM）进行步态识别。根据人体步态下肢摆动距离统计出步态周期,得到步态能量图（GEI）,对生成的GEI采用核二维主成分分析方法进行步态特征向量提取,采用SVM分类器进行分类识别。实验结果表明该方法具有很好的识别效果。     

基于子模式的完全二维主成分分析的步态识别算法

提出一种基于子模式的完全二维主成分分析的步态识别算法.首先对步态能量图进行子块划分,自适应地去掉对分类无用的子块.然后分别对每个子图像采用完全二维主成分分析方法进行特征抽取.最后将各个子块的特征合为整体采用最近邻分类器来测试识别.应用上述方法在CASIA步态数据库上进行实验,通过实验确定分块数目.实验结果表明本文算法明显好于完全二维主成分分析方法,不但有利于提取局部特征,而且对外套变化、背包,行走方向变化的步态识别也较有效.     

基于双向二维主成分分析的掌纹识别

掌纹识别是一门新兴的生物特征识别技术.使用主成分分析对图像向量进行处理,向量维教一般都很高.二维主成分分析是直接采用二维图像矩阵来构建方差矩阵,与一维主成分分析相比能更精确地计算原始数据的协方差矩阵,双向二维主成分分析是二维主成分分析的改进算法,将其应用于掌纹识别,通过在水平和垂直2个方向上各执行1次二维主成分分析运算,消除了掌纹图像行和列的相关性,运用新准则选取了更适合于分类的主分量,大大压缩了特征的维数.在香港Poly-technic Universitv的Palmprint Database测试结果表明,该方法具有更高的识别率和更低的计算复杂度.     

基于模糊主成分分析的步态识别

提出针对步态能量图的基于模糊主成分分析的步态识别算法。通过对原始步态序列进行预处理得到步态能量图,利用模糊主成分分析提取出特征值和对应的特征向量,获得模糊主成分后将其映射到低维空间,并使用最近邻法进行分类。在CASIA数据库上对算法进行验证,实验结果证明,该算法与同类算法相比具有更好的识别性能。     

基于步态识别的智能监控系统研究

针对现有的视频监控技术仅依赖人眼的检测,缺乏智能性,进行了基于步态识别的智能监控系统研究,应用背景减除法分割出人体轮廓。通过人体宽高比的相关信号确定运动周期,再对二值周期序列进行步态能量图像(GEI)合成。运用主成分分析或行列相结合的二维主成分分析((2D)2PCA)提取特征主向量,采用最近邻分类器分类。实验结果表明,该方法可以有效降低前期处理对分类识别的影响,而且在我们自己建立的摄像头摆放有一定俯角的步态数据库中3个视角下取得很好的识别效果。     

采用Radon变换和二维主成分分析的步态识别算法

针对主成分分析算法将图像矩阵转化为向量的维数过高、求取特征向量耗时的问题,综合步态的静态和动态信息,对一个步态周期中的图像进行Radon变换,再通过模板构造,仅用一幅图像来刻画步态特征,接着用二维主成分分析（2DPCA）进行降维.为了验证所提出的算法的有效性,在CASIA步态数据库上进行实验,采用最近邻分类器来测试识别.实验结果表明在特征模板构造时选择合适的频率,采用Radon变换结合列2DPCA进行步态特征提取是有效的.     

分块双向二维主成分分析与模糊分类的掌纹识别

掌纹识别是一门新兴的生物特征识别技术。提出基于分块双向二维主成分分析(M(2D)2PCA)和模糊分类的掌纹识别方法。该算法利用M(2D)2PCA提取掌纹的局部特征,并利用模糊分类策略。这种方法可以有效提取掌纹的局部特征,并且直接对子图像矩阵进行特征抽取,能够精确计算协方差矩阵的特征向量;分类阶段引入模糊理论,应用于掌纹识别问题。最后使用北京交通大学掌纹数据库进行识别实验,结果表明,该方法可得到更高的识别率和更少的识别时间。     

基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法

为了快速有效地进行步态识别,针对步态能量图像能够表征步态信息和2维主成分分析能快速降维的特点,提出了一种基于步态能量图像和2维主成分分析的步态识别方法.该方法首先应用背景减除法分割出人体轮廓;然后通过人体宽高比的相关信号确定运动周期,再对二值周期序列进行步态能量图像(GEI)合成;最后运用行列相结合的2维主成分分析((2D)~2PCA)方法与加权的2维主成分分析(W(2D)~2PCA)方法提取特征主向量,并采用最近邻分类器进行分类.实验结果表明,该步态识别方法可以有效降低前期处理对分类识别的影响,而且对于3种不同行走状态的CASIA数据库巾多个视角下拍摄的步态图像可取得很好的识别效果.     

基于步态能量图的KPCA和SVM的步态识别方法

采用了一种基于步态能量图（GEI）的步态特征提取方法,主要是通过得到的步态侧影图像进行规格化并进行周期分析,然后提取其步态能量图。同时针对传统主成分分析（PCA）方法只能处理线性和服从指数型分布的情况,提出了采用基于核方法的主成分分析（KPCA）来对数据进行特征降维,然后采用泛化能力较强的分类器SVM来对特征进行识别。应用上述方法在CASIA数据库上进行了实验,结果表明采用上述方法取得了较理想的效果。     

Diagonal principal component analysis for face recognition

In this paper, a novel subspace method called diagonal principal component analysis (DiaPCA) is proposed for face recognition. In contrast to standard PCA, DiaPCA directly seeks the optimal projective vectors from diagonal face images without image-to-vector transformation. While in contrast to 2DPCA, DiaPCA reserves the correlations between variations of rows and those of columns of images. Experiments show that DiaPCA is much more accurate than both PCA and 2DPCA. Furthermore, it is shown that the accuracy can be further improved by combining DiaPCA with 2DPCA.     

基于核主成分分析的步态识别方法

为了从多帧步态序列中更有效地提取步态特征并实时性地进行身份识别,提出一种有效的基于平均步态能量图(MGEI)的核主成分分析(KPCA)的身份识别方法。通过预处理技术提取出运动人体的侧面轮廓,根据步态下肢的摆动距离统计出步态周期,得到MGEI。KPCA采用非线性方法提取主成分,描述待识别图像中多个像素之间的相关性。利用KPCA的方法在高维空间对MGEI提取特征,选择合适的核函数,用方差倒数加权欧氏距离进行身份识别。实验结果表明,该算法具有较好的识别性能,并且耗时大大缩短。     

基于频谱分析的Procrustes统计步态识别算法

在信息安全越加重要的现代社会,步态识别以其特有的优势作为一种身份识别手段,得到了很多关注.提出一种基于Procrustes均值形状的傅里叶频谱分析(FSAOPMS)的适用于多视角的步态识别方法.利用Procrustes统计形状分析方法将步态序列中人体轮廓的连续步态变化表示成一个紧致的Procrustes均值形状(PMS...     

基于多线性主元分析和FLD的掌纹识别*

为了减少高维对计算成本的影响,同时提取有利于分类的判别特征,提出运用多线性主元分析(MPCA)与FLD相结合的方法进行掌纹识别。运用MPCA直接对掌纹张量进行降维和特征提取,低维特征向量作为FLD的输入,提取判别特征向量,计算特征向量间的余弦距离进行掌纹匹配。PolyU掌纹图像库的实验结果表明,与主元分析（PCA）、PCA+FLD、二维主元分析(2DPCA)、独立元分析（ICA）和MPCA相比,该算法的识别率(RR)最高为9991%,特征提取和匹配总时间为0398 s,满足实时系统的要求。     

基于线性插值的张量步态识别算法*

提出一种新的基于线性插值的张量步态识别算法。为了能将测试步态序列与注册的相匹配,必须使测试序列的维数与注册的一致,首先将一个周期内的步态帧经相邻帧线性插值归一到一定数目,那么单个的步态样本表现成张量的形式。张量分析采用多重线性主成分分析算法,在CASIA(B)步态数据库上实验,确定单个步态张量选择一个周期比半个周期更有效。该方法得到了令人鼓舞的识别效果。     

基于二维复判别分析的人脸识别研究

为了提高人脸正确识别率和效率,在行列方向的二维线性判别分析((2D)2LDA)基础之上,提出了一种二维复判别分析(2DCCDA)的人脸识别方法.该方法通过(2D)2LDA并行提取到的行和列特征矩阵,利用复二维鉴别式分析(C2DLDA)将行和列特征融合成复数特征矩阵,从复数特征矩阵中提取出最具分类能力的系数组成特征向量.相比较二维线性判别分析(2DLDA)和(2D)2LDA方法,2DCCDA需要更少的特征系数来表征一幅图像,并且正确识别率也相应提高.     

改进的广义主分量分析及在人脸识别中的应用

广义主分量分析是一种利用图像矩阵直接计算的二维主分量分析,较传统主分量分析提高了特征抽取速度及识别率.通过对广义主分量分析中的产生矩阵进行分析,并重新定义,在类间散布矩阵定义的基础上引入了径向基函数,通过调整径向基函数的系数得到更有利于分类的特征信息,获得较高的识别率.在Yale,ORL两个人脸数据库上的实验结果表明了改进方法的有效性和鲁棒性.