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基于DCT融合2DPCA与DLDA的人脸识别 总被引:2,自引:1,他引:1
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. 相似文献
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二维主元分析在人脸识别中的应用研究 总被引:12,自引:0,他引:12
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。 相似文献
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为进一步提高分块二维主成分分析(2DPCA)算法在人脸识别的识别率,提出一种人脸识别算法.将训练样本人脸矩阵按光照等相似条件进行分块并进行类内平均归一化;采用2DPCA算法构造特征空间,将分块矩阵在特征空间中进行投影得到训练样本识别特征,利用支持向量机(SVM)在分类上的优势,对训练样本识别特征和经过归一化分块2DPCA的测试样本识别特征进行分类,对人脸图像进行识别.选取ORL人脸数据库的图片进行实验,将该算法与传统2DPCA、2DPCA+SVM等算法进行比较,验证了该算法的性能优于其它算法. 相似文献
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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。 相似文献
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一种基于人脸垂直对称性的变形2DPCA算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文分析了人脸的对称性和主成分分析法(PCA)、二维主成分分析法(2DPCA)的特性,证明了2DPCA协方差矩阵就是PCA协方差矩阵的主角线的平均值,同时表明2DPCA减少了对人脸识别有用的协方差信息。提出了一种基于人脸垂直对称性的变形2DPCA算法(S2DPCA),该算法最大程度地利用了协方差鉴别信息,用更少的系数表示一张人脸图像。通过在ORL的实验比较表明,该算法与PCA算法相比降低了计算复杂性,与2DPCA方法和PCA方法相比提高了人脸识别率,在识别率方面优于传统算法(PCA(Eigenfaces)、ICA、Kernel Eigenfaces),同时也压缩了人脸的存储空间。 相似文献
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针对局部保持投影(LPP)算法无监督且只保留局部信息的特性,提出一种2DPCA+2DLDA和改进的LPP相结合的人脸识别算法。将训练集样本用2DPCA+2DLDA算法进行投影,保留数据整体空间信息和分类信息;引入类内、类间信息对LPP算法的关系矩阵进行优化,使LPP成为有监督的非线性学习方法,采用改进的LPP(ILPP)算法对训练集图像进行二次投影,提取样本的局部流形信息,并作为人脸识别信息进行鉴别。在Yale和ORL人脸库的测试结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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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... 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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二维主成分分析方法的推广及其在人脸识别中的应用 总被引:9,自引:2,他引:7
提出了分块二维主成分分析(分块2DPCA)的人脸识别方法。分块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,对分块得到的子图像矩阵直接进行鉴别分析。其特点是:能方便地降低鉴别特征的维数;可以完全避免使用矩阵的奇异值分解,特征抽取方便;与2DPCA方法相比,使用低维的鉴别特征矩阵,而达到较高(至少是不低)的正确识别率。此外,2DPCA是分块2DPCA的特例。在ORL和NUST603人脸库上的试验结果表明,所提出的方法在识别性能上优于2DPCA方法。 相似文献
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随机采样的2DPCA人脸识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在2DPCA的基础上提出一种随机采样的2DPCA人脸识别方法--RRS-2DPCA.同传统通过对特征或投影向量进行采样的方法不同的是,RRS-2DPCA(Row Random Sampling 2DPCA)将随机采样建立于图像的行向量集中,然后在行向量子集中执行2DPCA.在ORL、Yale和AR人脸数据集上进行实验,结果表明RRS-2DPCA不仅具很好的识别性能和运算效率,而且对参数具有很大的稳定性.另外针对2DPCA和RRS-2DPCA对光线、遮挡等不鲁棒问题,进一步提出了局部区域随机采样的2DPCA方法LRRS-2DPCA(Local Row Random Sampling 2DPCA),将RRS-2DPCA执行在人脸图像的局部区域中.实验结果表明LRRS-2DPCA不仅具有较好的鲁棒性更大大的提高了RRS-2DPCA的识别性能. 相似文献
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针对高维数据的特征提取问题,将广义低秩矩阵近似(GLRAM)与对角主成分分析(DialPCA)相结合,提出一种新的特征提取方法GLRAM Plus DialPCA用于进行图像识别。通过广义低秩矩阵对原始图像进行近似,再做对角化变化,采用二维主成分分析(2DPCA)提取数据行列之间的相关性特征,并利用最近邻分类器计算图像识别率。基于FERET和ORL人脸数据库的实验结果表明,与单一的GLRAM或2DPCA相比,GLRAM Plus DialPCA在姿态、光照和表情变化的情况下识别率更高,特征提取速度更快。 相似文献
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基于二维主成分分析(2DPCA),文章提出了分块二维主成分分析(M2DPCA)人脸识别方法。M2DPCA从模式的原始数字图像出发,先对图像进行分块,对分块得到的子图像矩阵采用2DPCA方法进行特征抽取,从而实现模式的分类。新方法的特点是能有效地抽取图像的局部特征,正是这些特征使此类模式区别于彼类。在ORL人脸数据库上测试了该方法的鉴别能力。实验的结果表明,M2DPCA在鉴别性能上优于通常的2DPCA和PCA方法,也优于基于Fisher鉴别准则的鉴别分析方法:Fisherfaces方法、F-S方法和J-Y方法。 相似文献
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提出了模块2DPCA(two-dimensional principal component analysis)的人脸识别方法。模块2DPCA方法先对图像矩阵进行分块,将分块得到的子图像矩阵直接用于构造总体散布矩阵,然后利用总体散布矩阵的特征向量进行图像特征抽取。与基于图像向量的鉴别方法(比如PCA)相比,该方法在特征抽取之前不需要将子图像矩阵转化为图像向量,能快速地降低鉴别特征的维数,可以完全避免使用矩阵的奇异值分解,特征抽取方便;此外,模块2DPCA是2DPCA的推广。在ORL和NUST603人脸库上的试验结果表明,模块2DPCA方法在识别性能上优于PCA,比2DPCA更具有鲁棒性。 相似文献