小波包熵在水下目标识别中的应用研究

研究了基于小波包变换和Fisher线性分类器的水下目标识别方法。小波包是在小波变换的基础上发展起来的时频分析方法,能够对非平稳信号提供更丰富的时频信息。通过对水下目标辐射噪声信号进行小波包分解,提取小波包分解的终端节点的熵值作为特征矢量,应用Fisher线性分类器设计的分段线性分类器对水下目标进行分类识别。仿真结果表明,以小波包熵作为特征矢量的分类方法具有较高的识别正确率。     

Fisher大间距线性分类器

作为一种著名的特征抽取方法,Fisher线性鉴别分析的基本思想是选择使得Fisher准则函数达到最大值的向量(称为最优鉴别向量)作为最优投影方向,以便使得高维输入空间中的模式样本在该向量投影后,在类间散度达到最大的同时,类内散度最小。大间距线性分类器是寻找一个最优投影矢量(最优分隔超平面的法向量),它可使得投影后的两类样本之间的分类间距(Margin)最大。为了获得更佳的识别效果,结合Fisher线性鉴别分析和大间距分类器的优点,提出了一种新的线性投影分类算法——Fisher大间距线性分类器。该分类器的主要思想就是寻找最优投影矢量wbest(最优超平面的法向量),使得高维输入空间中的样本模式在wbest上投影后,在使类间间距达到最大的同时,使类内离散度尽可能地小。并从理论上讨论了与其他线性分类器的联系。在ORL人脸库和FERET人脸数据库上的实验结果表明,该线性投影分类算法的识别率优于其他分类器。     

基于Fisher准则改进线性判别回归分类的人脸识别

为了提高线性回归分类LRC(Linear Regression Classification)算法的鲁棒性,提出一种基于Fisher准则改进的线性判别回归分类算法。首先根据Fisher准则最大化类间重建误差与类内重建误差的比值,为LRC找到最优投影矩阵;然后利用最优投影矩阵将训练图像及测试图像投影到各个类的特征子空间;最后,计算出测试图像与各个训练图像之间的欧氏距离,并利用K-近邻分类器完成人脸的识别。在FERET和AR人脸数据库上的实验验证了本文算法的有效性。实验结果表明,相比其他回归分类算法,该算法取得了更好的识别效果。     

改进的统计几何特征的鞣制皮革图像分类

皮革鞣制是皮革制作工艺中一道重要的工序,鞣剂能改变皮革的物理性能和化学结构,使皮革的纹理和纤维组织排列等发生变化;为客观准确地对皮革纹理、外力作用下纤维排列等进行判断和识别,论文提出了一种改进的统计几何特征(ISGF)的纹理分析方法,并使用Fisher线性分类器和LVQ神经网络对铬鞣和植鞣皮革进行分类实验对比;实验结果表明,该方法比原方法(SGF)计算代价低,能对铬鞣和植鞣皮革进行高效识别,在Fisher线性分类器比LVQ神经网络分类正确率高20%以上,并且即使加入褶皱铬鞣皮革的干扰,其识别率也较高.     

Fisher鉴别特征的最近邻凸包分类

基于Fisher准则的特征提取方法是模式识别技术的重要分支,其中,Foley-Sammon变换和具有统计不相关性的最佳鉴别变换是这一技术典型代表,本文将它们与一种新型分类器一最近邻凸包分类器相结合,从而实现Fisher鉴别特征的有效分类。最近邻凸包分类器是一类以测试样本点到各类训练集生成类别凸包的距离为分类判别依据的模式分类新方法,具有非线性性,无参性,多类别适用性等特点。实验证实了本文方法的有效性。     

核协同表示在人脸识别的遮挡问题中的应用

人脸识别算法是一个特征提取和分类器设计的过程。针对人脸识别中的遮挡问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)和协同表示(CRC)相结合的人脸识别算法。提取特征时,利用KPCA提取人脸图像中利于判决的非线性结构特征,使得样本在保留了最有效判别信息的同时降低了特征维数。设计分类器时,考虑到样本之间的协同性,采用综合考虑样本之间信息的协同表示分类器进行分类识别。实验结果证明,该算法获得了很好的识别效果,效率也得到了提高。     

核协同表示在人脸识别的遮挡问题中的应用

人脸识别算法是一个特征提取和分类器设计的过程.针对人脸识别中的遮挡问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)和协同表示(CRC)相结合的人脸识别算法.提取特征时,利用KPCA提取人脸图像中利于判决的非线性结构特征,使得样本在保留了最有效判别信息的同时降低了特征维数.设计分类器时,考虑到样本之间的协同性,采用综合考虑样本之间信息的协同表示分类器进行分类识别.实验结果证明,该算法获得了很好的识别效果,效率也得到了提高.     

军用多功能外设中汉字识别的特征抽取及选择

本文应用非常适合军用多功能外设汉字识别的Ｍｅｌｉｎ变换方法进行特征抽取，并针对目前普遍采用的汉字识别中可分性准则函数的局限性，提出了一种适合军用多功能外设中印刷体汉字识别特点的可分性准则函数。使用此函数进行汉字特征选择能保证不同汉字的分类特征距离大且同一汉字的聚类性较好。实验证明，选用此可分性准则函数可以选择较少的汉字特征，并使识别率有较大地提高。     

结合Fisher判别分析和稀疏编码的图像场景分类

视觉词典法是当前广泛使用的一种图像表示方法,针对传统视觉词典法存在的表示误差大、空间信息丢失以及判别性弱等问题,提出一种基于Fisher判别稀疏编码的图像场景分类算法.首先利用近邻视觉词汇重构局部特征点,构建局部特征点的非负稀疏局部线性编码,从而有效地利用图像的空间信息;然后在非负稀疏局部线性编码的基础上引入Fisher判别约束准则,构建基于Fisher判别约束的非负稀疏局部线性编码模型,以获得图像的判别稀疏向量表示,增强图像稀疏表示的判别性;最后结合支持向量机(SVM)分类器实现场景分类.实验结果表明,该算法提高了图像稀疏表示的特征分类能力以及分类性能,更有利于场景分类任务.     

基于信息增益的最优组合因子Fisher判别法

线性判别分类器是一种有效的模式分析技术,其中以Fisher判别法准则应用最广,目前已有多种改进线性提取方法。引进信息增益,建立基于信息增益的最优组合因子判别分类器,实现最优组合因子判别分类器的优化。实验结果表明优化后的分类器有效剔除了冗余因子,具有良好的分类准确率。     

一类基于多目标规划的线性鉴别准则

两类Fisher鉴别准则、大间距线性投影准则以及最大散度差鉴别准则都是直接用于模式分类的两类线性鉴别准则,它们的共同点是将“投影后数据的可分性达到最大的方向”作为最优投影方向。区别在于它们对数据可分性的定义有所不同。过去的研究成果表明,大间距线性投影分类器与支持向量机之间、大间距线性投影准则与最大散度差鉴别准则之间以及最大散度差鉴别准则与两类Fisher鉴别准则之间,均存在着这样或那样的联系。论文试图在以往研究成果的基础上进一步理清这些两类线性鉴别准则之间的内在关系,并建立一个统一的理论框架从而将基于投影后数据可分性的这些两类线性鉴别准则都纳入其中。     

Handwritten Chinese Character Recognition Based on Primitive and Fuzzy Features via the SEART Neural Net Model

A handwritten Chinese character recognition method based on primitive and compound fuzzy features using the SEART neural network model is proposed. The primitive features are extracted in local and global view. Since handwritten Chinese characters vary a great deal, the fuzzy concept is used to extract the compound features in structural view. We combine the two categories of features and use a fast classifier, called the Supervised Extended ART (SEART) neural network model, to recognize handwritten Chinese characters. The SEART classifier has excellent performance, is fast, and has good generalization and exception handling abilities in complex problems. Using the fuzzy set theory in feature extraction and the neural network model as a classifier is helpful for reducing distortions, noise and variations. In spite of the poor thinning, a 90.24% recognition rate on average for the 605 test character categories was obtained. The database used is CCL/HCCR3 (provided by CCL, ITRI, Taiwan). The experiment not only confirms the feasibility of the proposed system, but also suggests that applying the fuzzy set theory and neural networks to recognition of handwritten Chinese characters is an efficient and promising approach.     

具有Fisher判据约束的非负稀疏编码模型?

在标准非负稀疏编码(NNSC)的基础上,引入Fisher线性判据约束,提出一种改进NNSC模型。该模型能够提高稀疏系数的空间可分性和特征分类能力。通过测试掌纹自然图像可知,提取的图像特征具有方向性、空间性和选择性,利用掌纹特征基可实现图像重构,采用距离分类器可得到较好的识别效果。仿真结果验证了该模型在可视神经元建模、图像特征提取和模式分类中的有效性。     

多字体印刷藏文字符识别

藏文字符识别系统是中文多文种信息处理系统的重要组成部分,但至今国内外的研究基本处于空白。本文提出了一种基于统计模式识别的多字体印刷藏文字符识别方法:从字符轮廓中抽取方向线素特征,利用线性鉴别分析(LDA)压缩降维后得到紧凑的字符特征向量。采用基于置信度分析的两级分类策略,设计了带偏差欧氏距离分类器(EDD)完成高效的粗分类,细分类采用修正二次鉴别函数(MQDF)。通过实验选取恰当的分类器参数后,在容量为177,600字符(300样本/字符类)的测试集上的识别率达到99.79%,证明了该方法的有效性。     

基于流形学习的单字符字体辨别

文字种类识别及字体辨别已成为继印刷体文字识别以后新的国内外研究的热点,关于单字的手写体和印刷体辨别的研究不多,但在表单中却极为常用。对于字体辨别问题,引入流形学习算法局部线性嵌套（LLE）,假定数据为存在于嵌入高维空间的一个低维流形。提出了用于单字字体辨别的LLE泛化方法及邻域和内在维数的参数估计方法,基于印刷体/手写体汉字字符及数字的辨别实验表明,其性能优于直接支持向量机（SVM）分类,且经过LLE降维后的数据直接用线性判别分析方法（LDA）分类可以获得与LLE计算后SVM分类相近甚至更高的正确率和更快的分类速度。     

基于散度比例准则的高分辨距离像特征提取

针对传统线性判别分析(LDA)的子空间倾向于保留大类间距离类对的可分性,而丢弃小类间距离类对的可分性的问题,基于子空间应均衡保留各类对可分性的思想,提出一种新的准则——散度比例(PD)准则。PD准则为各类对子空间散度与原空间散度之比的均值,并推导出最大化PD准则的线性判别分析(PD-LDA)的求解过程。采用PD-LDA对高分辨距离像(HRRP)的幅度谱进行特征提取,基于外场实测数据,分别训练了最小欧氏距离分类器和支持向量机(SVM)分类器,两种分类器的识别结果均表明,PD-LDA相比LDA,可显著降低数据维数并有效提高识别率。     

An irrelevant variability normalization approach to discriminative training of multi-prototype based classifiers and its applications for online handwritten Chinese character recognition

This paper presents an irrelevant variability normalization (IVN) approach to jointly discriminative training of feature transforms and multi-prototype based classifier for recognition of online handwritten Chinese characters. A sample separation margin based minimum classification error criterion is adopted in IVN-based training, while an Rprop algorithm is used for optimizing the objective function. For the IVN approach based on piecewise linear transforms, the corresponding recognizer can be made both compact and efficient by using a two-level fast-match tree whose internal nodes coincide with the labels of feature transforms. Furthermore, the IVN system using weighted sum of linear transforms outperforms that based on piecewise linear transforms. The effectiveness of the proposed approach is first confirmed using an in-house developed online Chinese handwriting corpus with a vocabulary of 9306 characters, and then further verified on a standard benchmark database for an online handwritten character recognition task with a vocabulary of 3755 characters.     

Application of a multilayer decision tree in computer recognition of chinese characters

A multistage classifier with general tree structure has been developed to recognize a large number of Chinese characters. A simple and efficient method of classifying the characters was achieved by choosing the best feature at each stage of the tree. The features used are Walsh coefficients obtained from two profiles of a character projected onto the X-Y orthogonal axes. Some algorithms for aligning the characters were compared and one of them was adopted in this recognition scheme. A high recognition rate of about 99.5 percent was obtained in an experiment with more than 3000 different Chinese characters.     

基于人脸识别的远程身份验证系统

文章介绍了一种基于人脸识别的C/S结构的远程身份验证系统,讨论了系统结构与关键技术,给出了实验结果.系统采用奇异值分解和判别式KL投影提取特征,利用最邻近法进行分类,适用于人脸样本数量不是很大的情况.实验证明系统达到了较好的应用效果.